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
2025-07-10 16:08:53 23.65MB php混淆 php代码加密 php代码混淆
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文档支持目录章节跳转同时还支持阅读器左侧大纲显示和章节快速定位,文档内容完整、条理清晰。文档内所有文字、图表、函数、目录等元素均显示正常,无任何异常情况,敬请您放心查阅与使用。文档仅供学习参考,请勿用作商业用途。 在万物互联的时代,信息安全已成为数字化进程中的关键基石。从金融交易到医疗数据,从企业机密到个人隐私,每一次数据流转都面临着潜在的安全风险。本文聚焦计算机信息安全核心技术,揭示黑客攻击的常见手法与防范策略。通过行业洞察与技术前瞻,帮助读者理解信息安全的底层逻辑,掌握实用的安全防护技巧。让我们共同提升安全意识,用技术为数字生活保驾护航。
2025-07-04 16:06:17 4.23MB 计算机信息安全
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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。
2025-06-11 00:43:02 2.05MB 混淆矩阵
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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!
2024-11-06 16:00:10 813.15MB
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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。
2024-09-27 21:24:35 947KB unity
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☆ 资料说明: ☆ Red Gate SmartAssembly Professional 6.8.0.121 最新版 压缩包内包含安装程序和注册机; ☆ 注册方法: ☆ 1. 断网 2. 运行 SmartAssembly ,点击左侧 Tools -> Enter Serial Number 3. 运行注册机,复制注册机生成的序列号,粘贴到 SmartAssembly 中的激活输入框 4. 点击激活按钮,此时弹出错误提示“无法连接到...”,点击手动激活按钮,弹出手动激活界面 5. 将 SmartAssembly 中的激活请求字符串复制,粘贴到注册机第二个文本框中,复制第三个文本框的激活应答字符串,粘贴到 SmartAssembly 手动激活界面右边文本框中 6. 点击激活按钮,激活成功 ^_^ ☆ 英文简介: ☆ SmartAssembly is a .NET obfuscator, error reporting, and feature usage reporting tool designed to help .NET developers produce better quality applications. This all-round solution will obfuscate and protect your .NET code, and add powerful error-reporting and feature-usage reporting capabilities to your application. Code Obfuscation Worried about other people reverse-engineering your software? Obfuscate and protect your code before releasing it into the wild. Automated Error Reporting About to ship a new version of your software but not sure how it will fare in the field? Get error reports on your beta product, fix bugs, and build a reputation for delivering robust software. Feature Usage Reporting Wondering which platforms you need to support, or which features you should concentrate your development efforts on? Receive feature usage reports to help prioritize your work.
2024-08-31 11:01:56 3.19MB .Net
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CocosCreator混淆插件
2024-08-05 03:25:00 1.95MB
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混淆矩阵的python代码。 包括了查准率,召回率的计算 model是resnet34,数据数CIFAR10
2024-06-28 16:16:01 400.26MB
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神经网络-多层感知机分类器精度分析Python代码,包括分类报告、混淆矩阵、模型准确率等内容可视化
2024-06-20 22:28:39 5KB 神经网络 python 混淆矩阵
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encipher-master php代码混淆工具
2024-06-01 13:31:50 31KB 代码
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