de-ollvm 的安装和配置教程
2025-05-16 09:04:17作者:宣利权Counsellor
1. 项目的基础介绍和主要的编程语言
de-ollvm 是一个基于OLLVM(Obfuscator-LLVM)的开源项目,其主要目的是对LLVM编译器进行修改,以实现代码混淆功能,增强软件的安全性。该项目主要使用C++和Python编程语言,以及对LLVM本身的修改,以便在编译过程中引入混淆技术。
2. 项目使用的关键技术和框架
- OLLVM(Obfuscator-LLVM):是基于LLVM的一个分支,专门用于添加代码混淆功能。
- LLVM:是一个强大的开源编译器框架,用于开发编译器前端、后端以及中间层。
- 混淆技术:包括控制流混淆、数据混淆、指令混淆等多种技术,用于使逆向工程变得困难。
- C++和Python:用于开发项目的核心逻辑和自动化脚本。
3. 项目安装和配置的准备工作和详细的安装步骤
准备工作
在开始安装之前,请确保您的系统满足以下要求:
- 操作系统:建议使用Linux系统,如Ubuntu 18.04/20.04。
- 编译环境:安装有CMake和Make工具。
- LLVM:安装有LLVM编译器和相关库,建议版本为9.x或10.x。
- Python:安装Python 3.x版本,并确保pip可用。
安装步骤
-
克隆项目
使用Git克隆项目到本地:
git clone https://github.com/PShocker/de-ollvm.git cd de-ollvm -
安装依赖
根据项目要求,安装必要的依赖项。这些依赖通常包括LLVM开发库和其他一些必要的工具。
sudo apt-get update sudo apt-get install -y cmake make git build-essential libssl-dev -
编译OLLVM
使用CMake和Make编译OLLVM:
mkdir build cd build cmake .. make编译过程可能需要一些时间,具体取决于您的计算机性能。
-
安装OLLVM
将编译好的OLLVM安装到系统中:
sudo make install -
验证安装
为了验证安装是否成功,您可以尝试使用ollvm对一个小程序进行编译,并查看是否成功引入了混淆。
注意事项
- 在编译和安装过程中,可能会遇到各种依赖问题和编译错误。这些问题可能需要根据您的系统环境进行相应的解决。
- 确保LLVM的版本与项目兼容,否则可能需要调整代码或安装不同版本的LLVM。
- 如果您不熟悉Linux系统的操作,建议先熟悉基本命令和系统管理。
通过上述步骤,您应该能够在本地环境中成功安装和配置de-ollvm项目。
登录后查看全文
热门项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
392
3.88 K
暂无简介
Dart
671
156
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
260
322
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
661
311
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.2 K
654
无需学习 Kubernetes 的容器平台,在 Kubernetes 上构建、部署、组装和管理应用,无需 K8s 专业知识,全流程图形化管理
Go
15
1