我用c# 写了一个dll文件,在别的解决方案中引用时如何不让看到其源码?

nyzll666 2011-08-29 03:41:21
我用的vs2010. +XP
我做了一个dll,然后在另一个解决方案中引用时,断点调试,发现源码仍然能看到,能不能想个办法,做成dll后,在别的工程中引用时只要创建类,用它的方法就可以了,不让看到源码?
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zjq8888882009 2011-08-30
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他不爱我。
yojinlin 2011-08-30
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[Quote=引用 29 楼 crackdung 的回复:]
你過於天真了
[/Quote]
老大,那你就教一下吧,這樣大家才知道該怎麼保護自己的程式碼,如果與安全相關的代碼,勢必要保護的。
crackdung 2011-08-30
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[Quote=引用 26 楼 xiagaoyang 的回复:]

下个混淆器封装下,这个就很不错dotfuscatorpe42_rt20。。这样即使别人用反射工具也看不到你的源码了
[/Quote]

你過於天真了
weifirst118 2011-08-30
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17楼有意思。
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上面说的都是对的。 重来不怕被人看到源码的人路过。
共享的是技术,代码要共享,才有可能会被复用。
xiagaoyang 2011-08-30
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下个混淆器封装下,这个就很不错dotfuscatorpe42_rt20。。这样即使别人用反射工具也看不到你的源码了
mercer 2011-08-30
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为什么?
dreamrising 2011-08-30
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C#恼人的地方就在这里
lvsevens 2011-08-30
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学习了。。
yojinlin 2011-08-30
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[Quote=引用 14 楼 crackdung 的回复:]
幾秒鐘就能搞定這個加密的程式
[/Quote]
幾秒鐘?大大教一下 ^^
yojinlin 2011-08-30
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[Quote=引用 15 楼 crackdung 的回复:]

誰說看不到源碼?你落伍了
[/Quote]
我真的落伍了,大大教一下 ^^
chp845 2011-08-30
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dll引用是看不到,不过你不做处理的话反汇编依旧可以看到,
salecn 2011-08-30
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来学习了,呵呵!
半兽人写程序 2011-08-30
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简单的话,用混淆器吧
商业的嘛。你用加密狗了。硬件的,250一个
ycproc 2011-08-30
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你的代码不值钱

别想着 去蛋疼这个问题了

别人想反编译 就能Ok

你又不是上亿的项目源码

上亿的项目源码也不是动车追尾了吗
jordanledan 2011-08-30
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当然不能看源码,要不编译做什么
xonln 2011-08-30
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C#的Dll很容易反骗译成源码,C++就难多了
yilvchaxiang 2011-08-30
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只要是生成了dll 就不用担心源码被看到
crackdung 2011-08-29
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[Quote=引用 11 楼 bcy7783 的回复:]

引用 1 楼 bdmh 的回复:
你机器上有源码,换到其他机器就看不到了

没有专门的工具解析、是看不到你dll中的东西的
源代码需要反编译、很麻烦、但是如果想看你dll中的方法(函数)名、用depends.exe就可以查看
[/Quote]

誰說看不到源碼?你落伍了
crackdung 2011-08-29
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[Quote=引用 7 楼 yojinlin 的回复:]

你必須做混淆的動作,否則很容易被人反編譯,程式碼就被看光光了,好像光著身子一樣 >_<

找一下 PostBuild 這個軟件,滿屌的,而且可以把引用的 dll 與 exe 整個打包在一起。
[/Quote]

幾秒鐘就能搞定這個加密的程式
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内容概要:本文介绍了一种基于多目标粒子群算法(MOPSO)的微电网优化调度模型,综合考虑风能、光伏、储能系统、柴油发电机、燃气轮机以及与主电网之间的能量交互等多种分布式能源的协同运行。通过构建以运行成本最小化、碳排放最低化和系统可靠性最优化为目标的多目标优化模型,利用Matlab平台实现MOPSO算法求解,完成对微电网在不同运行场景下的能量管理与调度方案优化。该模型能够有效平衡经济性与环保性之间的关系,适用于含多类型分布式电源的复杂微电网系统,具有较强的工程应用价值和科研参考意义; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事微电网、智能电网、综合能源系统、可再生能源集成与优化调度等领域研究的专业人士; 使用场景及目标:①用于多能源耦合微电网系统的协同优化调度研究;②支持多目标智能优化算法在能源系统的建模与求解实践,帮助用户掌握MOPSO在实际工程问题的应用方法;③为学术论文复现、毕业设计、科研项目开发提供完整的代码实例与技术支撑; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码与理论文档,深入理解目标函数构建、约束条件处理及Pareto最优解集生成机制,重点关注算法参数设置、多目标权衡分析与结果可视化,并可通过调整能源配置或引入新约束进行二次开发与创新研究。

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