Windows Defender Remover 12.8.3版本技术解析
项目概述
Windows Defender Remover是一款专注于禁用或移除Windows系统中内置的Windows Defender安全组件的工具。该项目由开发者ionuttbara维护,目前处于稳定发布阶段。最新发布的12.8.3版本针对Windows Canary构建版本(27858+)进行了特别优化,解决了Tamper Protection(篡改保护)无法禁用的问题。
版本更新亮点
12.8.3版本主要包含以下技术改进:
-
Canary构建兼容性修复:针对Windows最新Canary测试版(版本号27858及以上)中Tamper Protection无法正常禁用的技术问题进行了修复。Tamper Protection是Windows Defender的一项重要安全功能,防止未经授权的修改,新版工具成功解决了这一问题。
-
PowerShell版本演进:项目正在向PowerShell脚本版本(v13)过渡。12.8.3版本中包含了PowerShell脚本的早期版本(defender_remover13.ps1),目前该脚本正在从使用PowerRun转向RunAsTi技术实现权限提升,但开发者指出这一转换尚未完全成熟,需要进一步优化。
技术实现细节
该工具主要通过以下技术手段实现Defender的禁用:
-
权限提升机制:使用Trusted Installer容器技术获取足够权限来修改系统关键组件。12.8.3版本中,PowerShell脚本尝试从PowerRun转向RunAsTi实现这一功能。
-
系统服务控制:通过停止和禁用Windows Defender相关服务来阻止其运行。
-
注册表修改:对系统注册表中与Windows Defender相关的键值进行修改,彻底禁用其功能。
-
组策略调整:在支持的系统版本上,通过修改组策略设置来禁用Defender。
开发者说明与未来规划
开发者ionuttbara在发布说明中提到,由于学业、全职工作和其他项目投入,目前开发进度有所放缓。但项目仍在持续推进中,并公布了未来版本的计划:
-
v12.8.4版本变更:将不再修改默认UAC(用户账户控制)设置,这一调整旨在提高系统兼容性和保持用户安全偏好。
-
Windows安装集成:计划提供通过Windows安装ISO集成.xml配置文件的方式,在系统安装阶段就移除Defender功能。
-
v13版本转型:将全面转向PowerShell脚本实现,提供更灵活的部署方式。
已知问题与局限性
当前版本存在以下技术限制:
-
Windows Update恢复问题:在某些情况下,Windows系统更新可能会恢复Defender功能。
-
PowerShell版本稳定性:新的RunAsTi实现尚未完全稳定,权限提升功能存在一定失败率。
-
兼容性范围:虽然支持最新Canary构建,但可能无法覆盖所有Windows版本和变体。
使用建议
对于技术用户,建议:
-
在测试环境中验证工具效果后再应用于生产环境。
-
关注Windows更新后Defender状态,必要时重新运行工具。
-
对于PowerShell版本,目前建议仅用于测试目的,等待v13稳定版发布。
-
保持对项目更新的关注,特别是安全相关的变更说明。
该项目展示了Windows系统底层组件修改的高级技术,同时也体现了开发者对系统安全性和兼容性的持续考量。随着向PowerShell版本的演进,未来可能会提供更模块化和可定制化的Defender管理方案。
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
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
Spark-Prover-X1-7BSpark-Prover-X1-7B is a 7B-parameter large language model developed by iFLYTEK for automated theorem proving in Lean4. It generates complete formal proofs for mathematical theorems using a three-stage training framework combining pre-training, supervised fine-tuning, and reinforcement learning. The model achieves strong formal reasoning performance and state-of-the-art results across multiple theorem-proving benchmarksPython00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer-X1-7B is a 7B-parameter large language model by iFLYTEK for mathematical auto-formalization. It translates natural-language math problems into precise Lean4 formal statements, achieving high accuracy and logical consistency. The model is trained with a two-stage strategy combining large-scale pre-training and supervised fine-tuning for robust formal reasoning.Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile015
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00