这是用于C/C++源代码级别的混淆工具，不是二进制混淆。官网的下载特别特别慢，因此在这里提供一下，给需要的开发者。

PB混淆器是一款针对PowerBuilder应用程序的专业工具，主要用于增强软件的安全性，防止恶意用户通过反编译工具（如PBKiller）获取源代码，进而保护知识产权和业务敏感信息。在当前的IT环境中，软件安全已经成为了一个至关重要的议题，尤其是对于那些包含商业逻辑和核心算法的应用程序。PB混淆器(5-12)防反编译版是专为PowerBuilder 5到12版本设计的混淆解决方案，旨在提高软件的防护能力。 PowerBuilder是一种流行的第四代编程语言（4GL），主要用于开发企业级的客户端-服务器（C/S）应用程序。它以其图形化界面和数据窗口组件而闻名，使得开发者能够快速构建数据库应用。然而，PowerBuilder的可读性强也意味着其编译后的应用程序容易被反编译，这对于软件开发者来说是一个安全隐患。 PB混淆器的工作原理主要是通过对PowerBuilder的编译代码进行一系列的变换和加密，使得反编译后的代码变得难以理解和执行。这些变换可能包括但不限于：变量名和函数名的混淆、代码结构的重排、控制流的改变等。混淆后的代码虽然仍然可以正常运行，但对试图逆向工程的人来说，理解和重构原始代码将变得极其困难。 防反编译技术是软件保护的重要一环，它可以有效抵御黑客攻击和盗版。PB混淆器不仅提供了基础的混淆功能，可能还包含了一些高级特性，例如： 1. **深度混淆**：除了基本的名称混淆，还可能包括代码逻辑的混淆，使得反编译者无法轻易理解程序的运行流程。 2. **代码加密**：对关键代码进行加密处理，使得即使反编译出的结果也是无法直接运行的密文。 3. **资源保护**：可能对程序中的资源文件如图片、字符串等进行加密或混淆，增加破解难度。 4. **动态加载**：部分关键功能可能会在运行时动态加载，避免静态分析。 5. **反调试和反模拟**：通过检测调试器或虚拟机的存在，阻止恶意工具的运行。 使用PB混淆器的过程通常包括以下几个步骤： 1. **准备阶段**：确保你的PowerBuilder项目已经编译为可执行文件。 2. **混淆设置**：根据需求选择混淆策略，如混淆级别、加密算法等。 3. **混淆过程**：运行PB混淆器，导入你的应用程序，然后开始混淆操作。 4. **验证**：混淆后，你需要测试混淆后的程序以确保功能不受影响。 5. **部署**：混淆完成后，将混淆后的程序分发给最终用户。 PB混淆器(5-12)防反编译版是PowerBuilder开发者保护其知识产权的有力工具，通过多种混淆和加密技术，显著提高了软件的抗反编译能力，降低了代码被盗用的风险。对于任何使用PowerBuilder开发商业应用的企业和个人，都应该考虑采用这类工具来保障软件安全。

标题中的“pb混淆器防止反编译”是指在编程领域，特别是针对ProtoBuf（Protocol Buffers）编译的代码，采用混淆技术来增加反编译的难度，从而保护程序源码的安全。ProtoBuf是由Google开发的一种数据序列化协议，常用于网络通信和数据存储，因为其高效性和跨平台特性而被广泛应用。 描述中的“让pbkiller去死吧”可能是在提及其他可能用于反编译ProtoBuf的工具，如“pbkiller”，暗示通过使用pb混淆器，可以有效地防止这类工具对程序进行反编译，从而保护开发者的工作成果不被轻易破解。 标签“pb混淆器”进一步确认了我们讨论的主题，即针对ProtoBuf编译后的代码进行混淆，以提高其安全性和保密性。 压缩包子文件的文件名称“PB混淆器v2010.10.01”和“PB混淆器v2010.06.01”表明这是两个不同版本的pb混淆器软件，分别发布于2010年10月和6月。这些版本可能包含不同的混淆策略或优化，以适应不断进化的反编译技术和安全需求。 现在，让我们深入探讨一下关于ProtoBuf混淆和防止反编译的相关知识点： 1. **什么是ProtoBuf混淆**： ProtoBuf混淆是将由ProtoBuf编译生成的二进制数据进行处理，使其在反编译过程中变得难以理解和还原原逻辑。这通常包括重命名类、方法和变量，以及改变数据结构的顺序和格式，使得反编译结果难以与原始源码对应。 2. **为什么需要混淆**： 模糊化对于任何软件都是必要的，尤其是对于商业应用。混淆可以防止恶意用户通过反编译获取源码，分析业务逻辑，甚至进行非法复制或篡改。对于ProtoBuf，混淆可以保护敏感数据传输和存储的机制，以及可能存在的专有算法。 3. **混淆策略**： - **命名混淆**：重命名类、方法和字段，使其看起来无意义。 - **控制流混淆**：打乱代码执行路径，使得反编译后的控制流程复杂难懂。 - **数据混淆**：改变数据编码方式，使得数据不易直接解析。 - **元数据隐藏**：删除或替换元数据，防止通过元数据反推源码结构。 4. **pb混淆器工具**： 像“PB混淆器”这样的工具提供了自动化混淆的解决方案，通常支持多种混淆模式和自定义混淆规则，以满足不同级别的安全需求。 5. **混淆与反混淆的对抗**： 随着反编译工具的进步，混淆技术也在不断演进。开发者需要定期更新混淆策略，以应对新的破解手段。同时，混淆也可能影响代码的可维护性和调试难度，因此需要在保护和便利之间找到平衡。 6. **安全性综合考虑**： 除了混淆，还应结合其他安全措施，如代码签名、加密传输、服务器端验证等，以构建全面的安全防护体系。 ProtoBuf混淆是保护基于ProtoBuf的项目安全的重要手段，通过合理使用混淆器，可以有效地防止反编译，增强软件的安全性。同时，随着技术的发展，开发者也需要持续关注和学习新的混淆技术和策略，以应对日益复杂的网络安全挑战。

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开发过程中可以自定义加密那些变量和函数 只需要在配置设置好，在配合开发时候调用即可 如:需要混淆 $param_ 只需要以这个名称开头就会自动混淆 如:混淆字符串 ""."getstr" 只需要按格式排序就混淆这个字符串不是明文 如:混淆函数 call_my_ 即可混淆以开头函数 如:混淆类里面函数 intelligence_ 开头即可混淆 中文软件名称：php代码混淆工具 英文名称：WboxPhpEncrypt 收费情况：可免费使用 ———————————————— 版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。 原文链接：https://blog.csdn.net/m0_65494866/article/details/136736675

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在机器学习和统计分类问题中，分类指标是衡量模型性能的重要工具，它们帮助研究者和开发人员评估和比较不同分类算法的效果。分类指标包括准确率、召回率、精确率等，每个指标从不同角度反映了分类器的性能。为了深入理解这些指标，首先需要了解一些基础概念。 阈值是分类模型中的一个重要参数，它决定了一个实例被分类为正类或负类的界限。在二分类问题中，阈值通常设置在0到1之间。阈值的选择会影响到分类结果中的真正例、假正例、真负例和假负例的数量，从而影响到准确率、召回率和精确率等指标的计算。 混淆矩阵（Confusion Matrix）是评估分类模型性能的另一种工具，它是一个特殊的表格布局，可以清晰展示分类器的性能。在二分类问题中，混淆矩阵包含四个部分：真正例（True Positives，TP）、假正例（False Positives，FP）、真负例（True Negatives，TN）和假负例（False Negatives，FN）。混淆矩阵不仅有助于计算准确率、召回率和精确率等指标，还可以帮助识别分类问题中可能出现的偏斜情况。 准确率（Accuracy）是分类模型正确预测样本数量与总样本数量之比。它反映了分类器预测正确的频率。公式为：准确率 = (TP + TN) / (TP + TN + FP + FN)。然而，在不平衡的数据集中，高准确率并不能保证模型有良好的性能。例如，在正负样本比例严重失衡的情况下，即使模型总是预测为多数类，也可能得到很高的准确率，但实际上模型对于少数类的预测能力非常差。 召回率（Recall），也称为敏感度，关注的是模型正确识别正类的能力。召回率等于真正例的数量除以实际正类总数，公式为：召回率 = TP / (TP + FN)。召回率反映了模型识别到的正类占实际正类总数的比例。在需要减少假负例的问题中，比如疾病诊断，高召回率是追求的目标。 精确率（Precision）衡量的是模型预测为正类的样本中，实际为正类的比例。公式为：精确率 = TP / (TP + FP)。精确率反映了模型对正类的预测质量。在一些特定应用中，例如垃圾邮件检测，高精确率意味着可以减少误报的数量，提升用户体验。 在实际应用中，除了单独考虑上述指标外，还会结合其他指标，如F1分数（F1 Score），它是精确率和召回率的调和平均数，公式为：F1 = 2 * (precision * recall) / (precision + recall)。F1分数提供了一个单一的指标来平衡精确率和召回率。 此外，还存在ROC曲线（Receiver Operating Characteristic Curve）和AUC（Area Under the Curve）等指标用于评估模型的分类性能。ROC曲线展示了在不同阈值设置下，模型的真正例率（即召回率）和假正例率之间的关系。AUC值给出了ROC曲线下的面积大小，其值的大小可以衡量分类器的总体性能。 准确率、召回率、精确率及其它相关指标构成了对分类模型性能的全面评价。在不同的应用场景和需求下，这些指标可能需要不同的重视程度。理解并合理使用这些指标，有助于提高模型的预测性能，更好地解决实际问题。

LLVM15.0.0.zip 支持Xcode15.2 混淆代码 防止破解 启用伪控制流： -mllvm -enable-bcfobf 启用控制流平坦化： -mllvm -enable-cffobf 启用指令替换： -mllvm -enable-subobf 启用反class-dump： -mllvm -enable-acdobf 启用基于寄存器的相对跳转，配合其他加固可以彻底破坏IDA/Hopper的伪代码(俗称F5)： -mllvm -enable-indibran 启用字符串加密： -mllvm -enable-strcry 启用函数封装： -mllvm -enable-funcwra 启用基本块分割： -mllvm -enable-splitobf 依次性启用上述所有标记： -mllvm -enable-allobf https://www.v-team.cn/usr/uploads/2024/05/212173445.png 以上使用方法图方便复制粘贴之前版本、具体用法请您看原始开发文档或者联系QQ：1276117137 咨询！

Unity是全球广泛使用的游戏开发引擎，它允许开发者创建2D和3D的互动内容。在游戏开发过程中，源代码安全是至关重要的，因为一旦代码被恶意用户逆向工程破解，可能会导致知识产权泄露、游戏被篡改甚至盗版。为了应对这一挑战，开发者可以使用像"Obfuscator Pro 4.0.5"这样的代码混淆插件。 Obfuscator Pro 是专门为Unity设计的一款工具，它的主要功能是将清晰可读的C#代码转换为难以理解的形式，使得外部难以通过反编译工具分析和理解代码逻辑。这种混淆过程能够显著提升代码的安全性，保护开发者的心血不被轻易窃取或滥用。 混淆的过程通常包括以下几个步骤： 1. **重命名**：将类、方法、变量等标识符的名字改写为随机的、无意义的字符串，使得阅读混淆后的代码变得困难。 2. **控制流变形**：改变代码的控制流程，比如将简单的if-else结构替换为复杂的条件判断，使得逻辑难以追踪。 3. **数据流变形**：通过引入冗余计算和变量，隐藏实际的数据处理路径。 4. **加密**：对部分敏感代码进行加密，进一步增加解密难度。 5. **类型混淆**：将不同的数据类型进行混淆，使得分析者难以确定其真实用途。 Obfuscator Pro 4.0.5 版本可能包含以下特性： 1. **深度混淆**：提供高级混淆选项，确保代码的深度混淆，降低逆向工程的成功率。 2. **性能优化**：在混淆的同时，尽量保持代码执行效率，避免因混淆导致的性能损失。 3. **自定义规则**：允许开发者根据项目需求设置自定义混淆规则，以保护特定的代码段。 4. **兼容性**：与Unity的各个版本良好兼容，确保在不同的项目中都能顺利应用。 5. **易用性**：提供直观的用户界面，使得非专业安全人员也能方便地进行混淆操作。 在使用"Obfuscator Pro 4.0.5.unitypackage"文件时，你需要将这个插件导入到你的Unity项目中。你需要下载并解压文件，然后在Unity编辑器中通过"Asset -> Import Package -> Custom Package"菜单导入unitypackage文件。导入后，按照插件的文档说明配置混淆规则，并在构建游戏之前运行混淆过程。 Obfuscator Pro 4.0.5是Unity开发者保护代码安全的重要工具，它通过混淆技术增加了代码的复杂性，有效防止了潜在的逆向工程攻击。对于那些重视代码安全和知识产权保护的项目，这款插件是必不可少的。