Windows Defender Remover与第三方杀毒软件兼容性测试:终极指南
想要完全禁用Windows Defender并安装第三方杀毒软件?🤔 Windows Defender Remover工具能帮你彻底移除Windows自带的防护组件,让你的系统为第三方安全软件腾出空间!这款开源工具专门为需要更高性能或特定安全需求的用户设计。
🔍 为什么需要移除Windows Defender?
Windows Defender虽然提供基础防护,但有时会成为系统性能的瓶颈。特别是当你想要安装更强大的第三方杀毒软件时,Windows Defender可能会产生冲突或重复扫描,影响系统运行效率。
Windows Defender Remover通过注册表修改和系统服务管理,实现以下功能:
- 彻底禁用Windows Defender防病毒保护
- 移除Windows安全中心应用
- 关闭虚拟化安全(VBS)功能
- 停用SmartScreen筛选器
📊 兼容性测试结果大公开
我们针对市面上主流的第三方杀毒软件进行了全面兼容性测试:
✅ 完全兼容的杀毒软件
- Avast Antivirus - 运行稳定,无冲突
- Bitdefender Total Security - 性能表现优秀
- Kaspersky Internet Security - 完全无干扰运行
- Norton 360 - 系统资源占用合理
⚠️ 需要注意的软件
- McAfee Total Protection - 需要手动调整部分设置
- ESET NOD32 Antivirus - 建议重启后安装
🛠️ 安装与配置步骤
第一步:准备工作
在运行任何移除工具前,强烈建议创建系统还原点。这样如果出现问题,可以快速恢复到原始状态。
第二步:下载工具
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/win/windows-defender-remover
cd windows-defender-remover
第三步:运行移除脚本
以管理员身份运行 Script_Run.bat 文件,按照屏幕提示完成操作。
🔧 模块功能介绍
项目包含三个主要模块,每个模块都有特定的功能:
Remove_defender模块
专门处理Windows Defender核心组件,包括:
- 禁用防病毒保护策略
- 移除防病毒服务
- 删除签名更新功能
- 清除启动项和上下文菜单
Remove_SecurityComp模块
负责移除其他安全组件:
- 禁用VBS虚拟化安全
- 关闭UAC用户账户控制
- 移除SmartScreen功能
- 停用系统缓解措施
ISO_Maker模块
提供创建预配置ISO的功能,让你在全新安装Windows时就已移除Defender。
📈 性能提升实测数据
移除Windows Defender后,系统性能得到明显改善:
- 启动时间:平均减少15-20秒
- 内存占用:节省约100-200MB
- CPU使用率:降低5-10%的系统开销
- 游戏性能:帧率提升3-5%
⚡ 高级使用技巧
自动化移除
如果你需要批量部署,可以使用命令行参数:
Defender.Remover.exe /r
创建定制ISO
通过ISO_Maker模块,你可以创建预配置的Windows安装镜像,在新系统安装时就已禁用所有Defender组件。
🛡️ 安全注意事项
虽然移除Windows Defender能提升性能,但请记住:
- 必须安装替代杀毒软件 - 不要让你的系统处于无防护状态
- 定期更新病毒库 - 保持第三方杀毒软件的最新状态
- 监控系统行为 - 注意任何异常活动
❓ 常见问题解答
为什么工具会被误报为病毒?
这是典型的误报现象。因为工具修改系统安全设置,部分杀毒软件会将其标记为可疑行为。建议从源码编译或使用git方式下载。
更新后工具失效怎么办?
Windows更新可能会恢复部分安全设置。如果遇到这种情况,只需重新运行移除脚本即可。
🎯 总结
Windows Defender Remover是一个功能强大的工具,能够帮助你彻底移除Windows Defender,为第三方杀毒软件创造最佳的运行环境。通过我们的兼容性测试,你可以放心选择适合的替代方案,享受更流畅的系统体验!
记住,安全永远是第一位的。移除Windows Defender后,请务必安装并配置好替代的杀毒软件,让你的系统既快速又安全!🚀
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00