de4dot全版本集合，C#代码反混淆利器

C#反混淆
需积分: 0 16 下载量 4 浏览量 更新于2024-10-25 收藏 68.36MB ZIP 举报
资源摘要信息:"de4dot_all_version.zip是一个包含了所有版本de4dot的压缩包。de4dot是一个强大的工具，专门用于反混淆C#编写的程序。在开发过程中，为了保护源代码，防止被轻易阅读和理解，常常会使用一些混淆技术。然而，在某些情况下，例如安全研究、代码维护或者是在尝试理解一个不熟悉的代码库时，开发者可能需要查看或分析这些经过混淆的代码。这正是de4dot的用武之地。 de4dot利用逆向工程的原理，通过分析和处理经过混淆的C#程序集（如DLL或EXE文件），尽可能地还原出接近原始可读代码的结构。尽管不能保证100%还原原始代码，但在许多情况下，de4dot可以恢复足够多的信息，使得程序的逻辑变得更加清晰。 de4dot支持不同的混淆器产生的混淆代码，包括但不限于常见的混淆器如：.NET Reactor、ConfuserEx、SmartAssembly等。这意味着，无论一个C#程序集是如何混淆的，de4dot都有可能提供一定程度的帮助。 除了反混淆功能外，de4dot还具有其他一些有用的特性，例如： 1. 自动化处理：de4dot可以自动识别并处理许多常见的混淆模式。 2. 支持多种操作：de4dot可以通过命令行运行，也可以集成到其他脚本或工具中。 3. 多平台支持：de4dot能够在Windows、Linux和macOS等操作系统上运行。 需要注意的是，反混淆可能涉及到法律和道德问题。在没有授权的情况下，使用de4dot或其他反混淆工具分析软件，可能会违反著作权法和许可协议。因此，在使用de4dot之前，应当确保有权访问和修改所涉及的代码。 使用说明.txt文件应该包含关于如何下载、安装和使用de4dot_all_version.zip中各个版本的详细信息。例如，它可能提供了以下方面的指导： - 如何解压压缩包。 - de4dot各个版本的具体功能差异。 - 如何通过命令行参数指定要反混淆的程序集和输出格式。 - 特定于不同混淆器的高级选项和技巧。 - 处理常见问题和错误的建议。 总之，de4dot_all_version.zip是一个对从事C#开发、安全分析或者代码审计工作的专业人士极其有用的资源。通过它提供的工具，可以有效地对混淆的C#代码进行反混淆，恢复其原始的可读性。"

de4dot_All_Version.rar

2020-07-17 上传
外国大神的De4Dot合集 de4dotfixedbyIvancitoOz de4dotModByBS de4dotModbyTheProxy de4dotReactorv4_9ModbyPC_RET de4dot_2 de4dot_2_0_3 de4dot_3 de4dot_3_1_0 de4dot_3_1_4 de4dot_4_9_PC_RET de4dot_5_8_Eazfuscator_Support de4dot_B@S de4dot_Cawk_v2_ConfuserEx_Unpacker de4dot_Crypto_Phoenix_Reactor_OrangeHeap De4dot_DorAEm0nKiNG de4dot_FamilyFree_v2 de4dot_IvancitoOz de4dot_kao de4dot_Latest de4dot_mamo434376 de4dot_MaxtoCode_Partial_Fix_Tianjiao de4dot_Modded_By_Krawk de4dot_NET_Reactor_5_0 de4dot_Net_Reactor_Unknown de4dot_String_Deob de4dot_Support_Reactor5 de4dot_Syklon_Phoenix_Protector de4dot_TheProxy de4dot_v3_1_41592 de4dot_Wuhensoft Easy_de4dot FF_Unpacker Gde4dot NetGuardUnpacker

de4dot：.NET解混淆器和解包器

2021-02-20 上传
描述 de4dot是用C＃编写的开源（GPLv3）.NET解混淆器和解压缩器。 它将尽力将打包和混淆的程序集恢复到几乎原始的程序集。 大部分混淆都可以完全恢复（例如，字符串加密），但是符号重命名是无法恢复的，因为原始名称（通常）不是混淆程序集的一部分。 它使用读取和写入程序集，因此请确保您已获取它，否则它将无法编译。 二进制文件 从构建服务器获取二进制文件 。 它是免费的，但没有支持 没有支持。 如果您无法使用它，或者无法对使用更新的混淆器进行混淆的文件进行混淆，请不要给我发送电子邮件。 而是尝试自己更新de4dot。 这比您想象的要容易得多。 如果不能，请在Internet上搜索，您应该找到几个可以提出问题的论坛。 特征 这是伪随机列表，该列表将根据混淆器用来混淆程序集的方式执行操作： 内联方法。 一些混淆器将方法的一小部分移至另一个静态方法并进行调用。 静态或动态解密字符串 解

de4dot_.NET_Reactor_v6.x_Modded.rar

2021-06-23 上传
de4dot.code.dll和dnlib.dll是动态链接库文件，其中de4dot.code.dll可能包含de4dot的核心反编译逻辑，而dnlib.dll可能是一个依赖库，用于读取和操作.NET程序集。 总的来说，这个压缩包包含了一个修改过的.NET ...

修改代码使图中的小圆绕大圆圈的圆心以200圈每秒的速度进行圆周运动：import turtle import math # Set up the turtle screen screen = turtle.Screen() screen.bgcolor("white") screen.title("Circle with Moving Black Dot") # Create the turtle for drawing the circle circle_turtle = turtle.Turtle() circle_turtle.speed(0) circle_turtle.hideturtle() circle_turtle.penup() circle_turtle.goto(0, -80) circle_turtle.pendown() circle_turtle.color("black") circle_turtle.circle(80, 2880) # Create the turtle for drawing the black dot dot_turtle = turtle.Turtle() dot_turtle.speed(0) dot_turtle.hideturtle() dot_turtle.penup() dot_turtle.goto(40, 0) dot_turtle.pendown() dot_turtle.color("black") dot_turtle.begin_fill() dot_turtle.circle(4) dot_turtle.end_fill() # Calculate the angle increment for each frame of animation angle_increment = 1 / 60 # 200 degrees per second, 60 frames per second # Animate the movement of the black dot while True: dot_turtle.clear() angle = dot_turtle.heading() + angle_increment x = 40 * math.cos(math.radians(angle)) y = 40 * math.sin(math.radians(angle)) dot_turtle.goto(x, y) dot_turtle.begin_fill() dot_turtle.circle(6) # 小圆 dot_turtle.end_fill()

2023-05-26 上传
dot_turtle.circle(4) dot_turtle.end_fill() # Calculate the angle increment for each frame of animation angle_increment = 200 / 60 # 200 degrees per second, 60 frames per second # Animate the ...

from sklearn import tree tree.export_graphviz(classifier,out_file="tree.dot" ) import pydotplus from IPython.display import Image dot_data=tree.export_graphviz(classifier, out_file=None,feature_names=irisdata.feature_names,filled=True, rounded=True,special_characters=True) graph = pydotplus.graph_from_dot_data(dot_data) 帮我画出决策树

2023-05-31 上传
很高兴为您提供帮助！以下是绘制决策树的代码： ...graph = pydotplus.graph_from_dot_data(dot_data) Image(graph.create_png()) ``` 运行以上代码，即可绘制出决策树图。您可以根据需要将图形保存为PNG或PDF文件。

void my_canshu15(u16 pos,u8 cmd) { switch(pos){ case (6):{//MY_CL_QISWD if(cmd == 1){ DcmDispStr(my.screen_id,(pos + 24),p.s.jiaoz[MY_CL_QISWD].dw,8); }else if(cmd == 2){ DcmDispStr(my.screen_id,(pos + 12),p.s.jiaoz[MY_CL_QISWD].mingc,8); }else if(cmd == 3){ my_disp_as32D(my.td[MY_CL_QISWD].jiaoz,p.s.jiaoz[MY_CL_QISWD].dot,my.screen_id,pos); }else if(cmd == 4){ my_disp_as32D(p.s.jiaoz[MY_CL_QISWD].bjx,p.s.jiaoz[MY_CL_QISWD].dot,my.screen_id,(pos + 36)); }else if(cmd == 5){ DcmDispStr(my.screen_id,(pos + 48),(u8*)"--",3); }else if(cmd == 6){ my_disp_as32D(p.s.jiaoz[MY_CL_QISWD].bjs,p.s.jiaoz[MY_CL_QISWD].dot,my.screen_id,(pos + 60)); }else{ ; } }break;

2023-07-13 上传
4. 当`cmd`为3时，调用`my_disp_as32D`函数，在屏幕上显示`my.td[MY_CL_QISWD].jiaoz`的值，使用`p.s.jiaoz[MY_CL_QISWD].dot`作为小数点位数，位置为`pos`。 5. 当`cmd`为4时，调用`my_disp_as32D`函数，在屏幕上...

class NeuralNetwork: def init(self, input_dim, hidden_dim, output_dim): self.input_dim = input_dim self.hidden_dim = hidden_dim self.output_dim = output_dim self.weights1 = np.random.randn(input_dim, hidden_dim) self.bias1 = np.zeros((1, hidden_dim)) self.weights2 = np.random.randn(hidden_dim, output_dim) self.bias2 = np.zeros((1, output_dim)) def relu(self, x): return np.maximum(0, x) def relu_derivative(self, x): return np.where(x >= 0, 1, 0) def forward(self, x): self.z1 = np.dot(x, self.weights1) + self.bias1 self.a1 = self.relu(self.z1) self.z2 = np.dot(self.a1, self.weights2) + self.bias2 self.y_hat = self.z2 return self.y_hat def backward(self, x, y, learning_rate): error = self.y_hat - y delta2 = error delta1 = np.dot(delta2, self.weights2.T) * self.relu_derivative(self.a1) grad_weights2 = np.dot(self.a1.T, delta2) grad_bias2 = np.sum(delta2, axis=0, keepdims=True) grad_weights1 = np.dot(x.T, delta1) grad_bias1 = np.sum(delta1, axis=0) self.weights2 -= learning_rate * grad_weights2 self.bias2 -= learning_rate * grad_bias2 self.weights1 -= learning_rate * grad_weights1 根据代码加上损失函数和优化

2023-06-08 上传
delta1 = np.dot(delta2, self.weights2.T) * self.relu_derivative(self.a1) grad_weights2 = np.dot(self.a1.T, delta2) grad_bias2 = np.sum(delta2, axis=0, keepdims=True) grad_weights1 = np.dot(x.T, ...

分析代码 def backward(self, X, y, learning_rate): error = self.y_hat - y error_array = error.values error_flat = error_array.ravel() delta2 = error_flat delta1 = np.dot(delta2_flat, self.weights2.T) * self.relu_derivative(self.a1) grad_weights2 = np.dot(self.a1.T, delta2) grad_bias2 = np.sum(delta2, axis=0, keepdims=True) grad_weights1 = np.dot(X.T, delta1) grad_bias1 = np.sum(delta1, axis=0) self.weights2 -= learning_rate * grad_weights2 self.bias2 -= learning_rate * grad_bias2 self.weights1 -= learning_rate * grad_weights1

2023-06-09 上传
4. `delta2 = error_flat`：将误差作为输出层的误差。 5. `delta1 = np.dot(delta2_flat, self.weights2.T) * self.relu_derivative(self.a1)`：计算隐藏层的误差，其中`np.dot`是点积运算符，`self.relu_derivative...

详解 psis_all_orth=psis_all_origin[:] for loop_psi in range(len(psis_all_origin)): psi_temp=psis_all_origin[loop_psi] for loop_n in range(loop_psi): psi_temp=psi_temp- np.dot(psis_all_orth[loop_n].conj().T, psis_all_orth[loop_psi])[0][0] * psis_all_orth[loop_n] if np.sqrt(np.dot(psi_temp.conj().T, psi_temp))[0][0] > 0.01: # print('len of psi',loop_psi,np.sqrt(np.dot(psi_temp.conj().T, psi_temp))[0][0]) psi_temp = psi_temp * 1.0 / np.sqrt(np.dot(psi_temp.conj().T, psi_temp)[0][0]) psis_all_orth[loop_psi] = psi_temp

2023-03-12 上传
这段代码的作用是对一个包含多个向量的列表进行正交化处理，生成一个新的正交向量列表psis_all_orth。 具体实现方式是：先将原始向量列表psis_all_origin复制一份，赋值给psis_all_orth。然后对于psis_all_origin中...

beta = np.linalg.inv(B_inv + H_train.T.dot(K_inv).dot(H_train)).dot( H_train.T.dot(K_inv).dot(Y_train) + B_inv.dot(b) )

2023-05-02 上传
这是一个线性回归模型的公式，用于计算模型的参数。其中，B_inv表示先验的协方差矩阵的逆矩阵，H_train表示训练集的设计矩阵，K_inv为正则化项的逆矩阵，Y_train为训练集的标签，b为先验均值向量。...
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