PyArmor项目中使用hdinfo模块获取机器ID的技术方案
2025-06-15 13:32:32作者:虞亚竹Luna
在Python代码保护领域,PyArmor是一个广受欢迎的开源工具。本文将详细介绍如何利用PyArmor的hdinfo模块来获取客户端机器的唯一标识符(Machine ID),这对于软件授权和版权保护具有重要意义。
技术背景
PyArmor不仅提供了代码混淆和加密功能,还包含了一个实用的硬件信息检测模块hdinfo。该模块能够获取运行环境的硬件特征信息,生成唯一的机器ID,常用于软件授权验证场景。
实现方案
核心原理
hdinfo模块通过收集系统硬件信息(如CPU序列号、磁盘序列号、MAC地址等)生成一个唯一的哈希值作为机器标识。这个标识具有以下特点:
- 同一台机器上运行结果稳定
- 不同机器间重复概率极低
- 难以伪造和篡改
实现步骤
- 创建调用脚本: 编写一个Python脚本(如get_machine_id.py),直接调用hdinfo模块的主函数:
from pyarmor.cli.hdinfo import main
main()
- 打包为可执行文件: 使用PyInstaller工具将脚本打包成独立的可执行文件:
pyinstaller -F get_machine_id.py
- 分发与运行: 将生成的exe文件分发给客户端,运行后会直接输出机器ID信息。
技术细节
-
信息采集范围:
- 主板信息
- CPU特征
- 硬盘序列号
- 网络适配器MAC地址
- 系统UUID等
-
哈希算法: 采用SHA-256等加密哈希算法对采集的硬件信息进行处理,确保输出的机器ID不可逆且唯一。
-
跨平台兼容性: 该方案在Windows、Linux和macOS系统上均可使用,但不同平台采集的具体硬件信息可能有所差异。
应用场景
-
软件授权管理: 将机器ID与授权文件绑定,实现单机授权。
-
盗版追踪: 在软件中嵌入机器ID采集功能,便于追踪非法传播源头。
-
用户设备识别: 在不侵犯隐私的前提下识别用户设备,提供个性化服务。
注意事项
- 用户硬件变更可能导致机器ID变化
- 虚拟机环境下获取的信息可能不够稳定
- 部分隐私敏感环境可能限制硬件信息采集
通过上述方案,开发者可以方便地集成PyArmor的机器识别功能到自己的软件保护体系中。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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
最新内容推荐
STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 网页设计期末大作业资源包 - 一站式解决方案助力高效完成项目 ONVIF设备模拟器:开发测试必备的智能安防仿真工具 昆仑通态MCGS与台达VFD-M变频器通讯程序详解:工业自动化控制完美解决方案 STDF-View解析查看软件:半导体测试数据分析的终极工具指南 MQTT 3.1.1协议中文版文档:物联网开发者的必备技术指南 Windows版Redis 5.0.14下载资源:高效内存数据库的完美Windows解决方案 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
222
238
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
暂无简介
Dart
671
156
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
312
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
261
322
🔥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
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
859
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
217