Python作为一种高级脚本语言,便捷的语法和丰富的库使它成为众多开发者的首选。然而,有时候我们希望保护我们的Python源代码,避免被他人轻易获取和篡改。为了实现这一目标,我们可以采取代码混淆的技术手段。本文将介绍Python代码混淆的现状、优化方法和常用工具。
在保护Python代码安全方面,有多种混淆工具可供选择,包括 Cython, Nuitka, Pyminifier 和 IPA guard。本文将介绍这些工具的特点和适用情况,以及在实际应用中的注意事项。
Android开发,都会关注包体、崩溃率、anr率,其实还有一个一直被忽略的维度,就是混淆率,混淆率越高,表示反编译成本越高,代码安全性越好,同时包体也会越小;为此,写了一个python软件包,专门用于计算代码混淆率
本文介绍了代码混淆的概念和目的,并提供了Python代码混淆的宏观思路。同时,还介绍了一种在线网站混淆Python代码的方法,并给出了混淆前后的示例代码。
花下猫语:Python 是一种入门容易的语言,初学者就可以轻松地完成各种任务,但是,Python 的用处与边界也很广,有太多的话题值得我们去研究探索。今天,我继续给大家分享一篇优质的进阶文章,让我们一起学习进步吧!
Python 是一种解释型语言,没有编译过程,发布程序的同时就相当于公开了源码,这也是其作为开源语言的一个特性。但在某些场景下,我们的源码是不想被别人看到的,例如开发商业软件、编写 0day 漏洞 POC/EXP、免杀 shellcode 等。
目前市面上没有任何方法能够完全避免你的程序被人反编译。即便是3A游戏大作,发布出来没多久也会被人破解。现在只能做到增大反编译的难度,让程序相对无法那么快被破解。
由于Python开源的特性,在一些商业场景下,若不想将源码暴露,可通过混淆、编译为pyc或so(Windows下为pyd)文件等方法起到保护源码的效果。其中,将源码编译为so文件是常用且较好的一种保护方法。
机器学习和数据科学中一个经常被忽视,但至关重要的概念是模型评估。你可能已经建立了一个非常先进的模型,但如果没有合适的评估机制,你就无法了解模型的效能和局限性。这就是混淆矩阵(Confusion Matrix)派上用场的地方。
在目前的无文件恶意软件或网络犯罪领域中,命令行混淆已经是很常见的了。为了绕过基于签名的安全检测机制,红队渗透测试以及APT攻击活动都会使用各种专用的混淆/模糊技术。同时,许多代码混淆工具(即执行语法转换工具)都已开源,这也使得网络攻击者们对给定命令进行混淆处理变得越来越容易了。
最近,MMDetection 的新版本 V2.18.1 中加入了社区用户呼唤已久的混淆矩阵绘制功能。
最近一直在看Python,也很喜欢Python的灵活性;今天主要想说的是iOS的代码混淆,为什么想做代码混淆?为了APP的安全,为了防止别人破壳轻易破解我们代码;还有就是做马甲包了,我们知道马甲包的市场需求很大,但是不能花费过多的精力在开发上,毕竟只是个马甲,没必要花费太多的成本!
Python作为一门脚本语言,我们可以用它做很多事,比如数据分析、多媒体处理、web开发、网络编程、游戏编程、人工智能等等方面都被广泛的应用;如果我们用Python来开发商业化项目的时候,难免会遇到一些闲得蛋疼的小人,总想着来破解你的项目或者软件,来破坏别人的劳动成果;所以针对商业化项目做一些必要的加密和混淆是在所难免的!
最近研究了一下脚本语言的混淆方法,比如 python,javascript等。脚本语言属于动态语言,代码大多无法直接编译成二进制机器码,发行脚本基本上相当于暴露源码,这对于一些商业应用是无法接受的。因此对脚本代码进行加固,成为很多应用的首选。代码加固的一项措施是代码混淆,增加逆向人员阅读代码逻辑的难度,拖延被破解的时间。
最近iOS卡审严重,很多小伙伴都被拒了,也有很多小伙伴收到4.3礼包,这里就说说4.3吧!
我就是小菜鸡本鸡了,不是很会写东西,请各位大佬多多见谅。本文基于python2.7,因为python3并不是很懂。
Bashfuscator是一款完全可配置可扩展的Bash代码混淆框架,该工具专为红队和蓝队研究人员设计,它通过将不同的混淆技术和方法组织到框架内的模块中来实现其功能,而这些技术和方法我们将其称之为“Mutator”。该工具基于Python 3开发,可以通过叠加不同的Mutator来创建和生成具备不同特性的Payload。
F5研究员发现了一种新型Apache Struts 漏洞利用。这种恶意行动利用NSA EternalBlue 和 EternalSynergy两种漏洞,运行于多个平台,目标为内部网络。 研究人员将其命名为“Zealot”,因为其zip文件中包含有NSA所发布的python脚本。随着研究的深入,此文章会进一步更新,目前我们所知道的有: 新型Apache Struts 目标为Windows和Linux系统 Zealot的攻击复杂,多平台,且及其模糊 Zealot利用的服务器均有以下两种漏洞 CVE-2017
BoobSnail可以帮助广大研究人员生成XLM(Excel 4.0)宏文件,该工具可以在XLM宏生成任务中给红队和蓝队研究人员提供帮助。该工具支持的功能如下:
以上就是python confusion_matrix()的介绍,希望对大家有所帮助。更多Python学习指路:python基础教程
有段时间对免杀十分感兴趣,想了想好久没在公众号发东西了,一直以来都是写语雀(这可真是好东西啊),决定把以前学习别人项目的和自己试着做的免杀(已失效)的记录发出来凑一凑文章
在上文中,我们讲解了pyminifier中简化和压缩代码的功能。本篇作为第二篇,也是最终篇,讲解一下最重要的功能:代码混淆,学习一下这个项目的混淆策略。大家如果觉得不错的话,一定要分享到朋友圈哈,写了快5000字,基本上每一个细节都给大家拆分出来了,贴了一部分关键代码,会长一些,一定要有耐心哟。
PPLBlade是一款功能强大的受保护进程转储工具,该工具支持混淆内存转储,且可以在远程工作站上传输数据,因此不需要触及磁盘。
一年一度的“金三银四”即将到来,接下来这两个月,不仅是传统意义上的跳槽涨薪旺季,更会是Python技术接私活的高潮期!圈子里的朋友们这下有的忙了,都会趁着旺季接单赚一笔。 所以,近段时间公众号后台收到很多关于技术进阶 & 技术变现方面的留言,在一一回复过大家的困惑之后,大体上可以归纳为这几种情况: * 能接单,但技术实在一般,搞不定高难度项目 * 几乎无实战经验,想接单赚钱无从下手 * 想学技术涨收入,但不知道怎样系统性学习 其实就目前来说,需求大、报酬高、合作稳定的Python私活项目,大多都是网络爬虫
混淆矩阵是机器学习中总结分类模型预测结果的情形分析表,以矩阵形式将数据集中的记录按照真实的类别与分类模型作出的分类判断两个标准进行汇总。这个名字来源于它可以非常容易的表明多个类别是否有混淆(也就是一个class被预测成另一个class)
目前软件开发商对 Python 加密时可能会有两种形式,一种是对python转成的exe进行
emmm,关于字节码混淆,最早碰到还是在校赛的时候,当时一脸懵逼,什么情况,怎么 uncompyle6 不能反编译 pyc 了,不过之后也就不了了之了,今天特地写此博文纪念 DASCTF Oct X 吉林工师魔法赛 中的一道 RE 题 —— 魔法叠加,出题人是真的阴间💩
Commander是一款功能强大的命令与控制C2服务器框架,在该工具的帮助下,广大红队和蓝队研究人员可以轻松部署自己的C2组件。该工具基于Python开发、Flask和SQLite开发,并提供了Python和C版本的代理。
在数字化时代的浪潮中,数据成为了企业竞争的核心资源。而要从海量的互联网信息中精准抓取所需数据,就必须掌握一门强大的技术——Python分布式爬虫与JS逆向技术。这两者结合,如同拥有了一把解锁网络数据的终极利器,让你在数据海洋中畅游无阻。
本文中,CheckPoint研究人员基于对“海莲花” 木马程序的分析,编写了一段绕过其混淆技术的反混淆工具-APT32GraphDeobfuscator.py,在逆向分析过程中,利用该工具,最终可以消除混淆指令,清晰地显示出“海莲花” 木马的运行调用流程,对木马分析和相关安全研究人员有借鉴帮助之用。
Python-Iocextract是一款高级入侵威胁标识符IoC提取工具,它可以从文本语料库提取URL、IP地址、MD5/SHA哈希、电子邮件地址和YARA规则,其中还包括某些已编码或已被“破坏”的入侵威胁标识符。
URL 在许多方面都是我们数字生活的中心,是我们与关键服务、新闻、娱乐等的链接。因此,浏览器、应用程序和服务器如何接收 URL 请求、解析它们和获取请求的资源的任何安全漏洞都可能给用户带来重大问题并损害对 Internet 的信任。
在大数据和人工智能的浪潮下,网络爬虫技术日益受到关注。Python作为一种高效且易学的编程语言,在网络爬虫领域具有广泛的应用。然而,随着网站安全性的提高,许多网站开始使用JavaScript(JS)对前端数据进行加密或混淆,这给网络爬虫带来了新的挑战。因此,掌握Python分布式爬虫与JS逆向技术,对于爬虫工程师来说至关重要。
有时候用Python开发一些功能但不希望用户得到源代码,就希望对Python代码加一些保密措施。目前可行的方案可能是将核心代码用cython编译成os文件。分析如下:
在《Python3 反爬虫原理与绕过实战》[1]一书中给出了“爬虫与反爬虫都是综合技术的应用”、“技术在对抗中进步”这样的观点。随着时间的推移、技术的普及和进步,Web 应用方给爬虫增加了越来越多的限制,其中效果最显著的就是代码混淆。
Web Spider Fiddler - JS Hook 基本使用:https://blog.csdn.net/EXIxiaozhou/article/details/128794705 网洛者 - 反反爬虫训练平台网址:https://wangluozhe.com/
pyinstaller是一个非常简单的打包python的py文件的库。用起来就几条命令就够了,
最近一周思考总结了Python 5个比较容易混淆的核心概念,同时附上我最通俗的区分和理解方法,相信对你一定有帮助!
Python越来越热门了,2019年3月TIOBE编程语言排行榜上,Python更是罕见的击败了“霸榜三巨头”之一的C++,挤进前三。
出于JavaScript代码安全需求,JavaScript混淆已经被广泛使用。在这个领域中,有免费的小工具,也有专业、商业级的产品。
如果运行时报错:UnicodeDecodeError: 'gbk' codec can't decode byte 0x80 in position 54: illegal multibyte sequence 可以查看解决方法: Python 技术篇 - 修改 pyminifier 库源码解决编码不一致导致的报错问题
rg3d 最近发布了 0.22 版,作者在 Reddit 发布了一段 rg3d 的演示视频,看起来非常棒!可能是目前最成熟的一个 Rust 3D 游戏引擎了。
对于分类模型,在建立好模型后,我们想对模型进行评价,常见的指标有混淆矩阵、KS曲线、ROC曲线、AUC面积等。也可以自己定义函数,把模型结果分割成n(100)份,计算top1的准确率、覆盖率。
机器学习中对于分类模型常用混淆矩阵来进行效果评价,混淆矩阵中存在多个评价指标,这些评价指标可以从不同角度来评价分类结果的优劣,以下内容通过简单的理论概述和案例展示来详细解释分类模型中混淆矩阵的评价指标及其用途。
ShellPop是一款针对Shell的管理工具,在该工具的帮助下,广大研究人员不仅可以轻松生成各种复杂的反向Shell或Bind Shell,而且还可以在渗透测试过程中实现Shell的“花式”弹出,这将极大程度地简化大家的渗透测试任务。
但是产品和运营两队小伙伴一不小心就遇到概念混淆的场景,有些时候是自己记模糊了、有些时候自己没记错、却被别人“拐到沟里“了…
编译生成Project1.exe,将其传入装有360和火绒的Windows靶机进行免杀测试。
安全公司Checkmarx报告称,自今年1月以来,共有八个不同的开发工具中包含隐藏的恶意负载。最近一个是上个月发布的名为"pyobfgood"的工具。与之前的七个软件包一样,pyobfgood伪装成一款合法的混淆工具,开发人员可以使用它来防止代码的逆向工程和篡改。一旦执行,它会安装一个恶意负载,使攻击者几乎完全控制开发人员的机器。
前面说过混淆矩阵是我们在处理分类问题时,很重要的指标,那么如何更好的把混淆矩阵给打印出来呢,直接做表或者是前端可视化,小编曾经就尝试过用前端(D5)做出来,然后截图,显得不那么好看。。
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