winform程序汇总,调用Process.Start(),如何避免被360安全卫士认为是可疑程序?

test38288 2013-09-08 01:54:06
举个例子,
我的winform程序中,调用System.Diagnostics.Process.Start("iexplore.exe"),从而打开浏览器。
假如,后来用户通过浏览器访问网银,360便会弹框说我的程序为可疑程序,可能劫持了该浏览器,建议“立即结束”。。。
那么有没有其他什么“安全无公害”的方法打开外部应用程序?或者说360就是个无解的bug么。。。
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Xanl 2013-09-12
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还好我不用360
嘶吼的蚂蚁 2013-09-12
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提交源码去工信部,告360去
yanli 2013-09-12
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360垃圾,连数据库oracle.exe也报警,你有那资格吗?
test38288 2013-09-11
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引用 6 楼 nice_fish 的回复:
把360 卸载是一个极好的方法
我作为开发者自然是随时可以卸载360的,可麻烦的是,自己软件的很多小白用户都装着360,他们会因此误以为我的程序有问题。。。又不能像3Q大战时那么个搞法,只好想办法让360不误报我的程序了╮(╯▽╰)╭
threenewbee 2013-09-09
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电脑不幸感染了360系列非法流氓病毒木马,只有重装系统了。 注意不要安装盗版系统,这类系统一般都捆绑了这些流氓病毒。另外打好补丁,不使用来路不明的软件,这样就可以预防360系列流氓病毒的侵袭了。
用九思维探索 2013-09-09
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360是无解的,流氓软件之父搞反流氓软件,有两种可能性,一洗心革面,痛改前非,二,更加的流氓了。 lz不过是写了个程序被报可疑,我的VC6.0主编译器被报可疑程序都报了好几年,最扯蛋的是写个hello world的驱动程序,直接报木马病毒,强行删除,后来我又弄了个键盘驱动,并替换掉原驱动,再开360居然一直没查出来。 360想让他不开机自动启动,我一直没设置成功,有点像3721昨天给朋友射浏览器主页,想将hao360改为hao123,改了半天愣是没该过来,这就是3721的升级版了吧。 再看看屏幕,我朋友的老爹眼不好使,分辨率该成1024 728的,开机,插U盘,下mp3,那屏幕就像赶集似的,真TM热闹,就连下的mp3是安全的都要弹出个窗口来说下。 我刚下360时是100m左右,有天查了下360不知怎么居然1g多空间,这#…¥# LZ趁360还让你彻底删除的时间快点删吧,360浏览器不是刚报有安全漏洞吗,可控制电脑级的。谁知道是不是特意的?! 而且我发现流氓之父现在又带起了新的潮流,前几天下的兔子,怎么看怎么像360
BenBenBears 2013-09-09
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引用 10 楼 findcaiyzh 的回复:
Readme上写,使用360的后果自负。
主意不错。
liuyilin777 2013-09-09
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360是个什么狗东西做的软件啊
宝_爸 2013-09-09
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Readme上写,使用360的后果自负。
泡泡龙 2013-09-09
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换API调用看看,如果还不行,做个批处理调用
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引用 6 楼 nice_fish 的回复:
把360 卸载是一个极好的方法
+++
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把360 卸载是一个极好的方法
chao7895623 2013-09-08
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删掉360把,没什么用,
全栈极简 2013-09-08
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不想说什么,上次就写了一个单机版的C#程序,运行exe的时候被360劫持,认为是可疑程序。
申江渔夫 2013-09-08
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删掉360即可。
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引用 楼主 test38288 的回复:
或者说360就是个无解的bug么。。。
只要这种没有什么技术含量、不专业、靠收取保护费劫持别人正规软件的思路的软件还有市场,就无解!
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360是个什么狗东西做的软件啊,这个Process.Start("iexplore.exe")的结果能不能用作为他们恐吓用户的根据还不明显吗?
内容概要:本文介绍了一个基于Python多智能体的作业批改反馈协同辅助系统的设计与实现。系统通过构建多个专业智能体(如题目解析、答案分析、代码审查、评分、反馈生成和审核协调等),实现对多样化作业内容(包括文本、代码、实验报告等)的自动化批改与反馈生成。项目采用模块化架构,涵盖数据接入标准化、任务调度与状态管理、多智能体异步协同、评分与证据建模、反馈生成与质量控制等核心模型。系统强调批改过程的可解释性与教育价值,保留评分依据与错误证据,并支持人工复核与教学数据追溯。通过FastAPI提供接口服务,支持本地运行或集成至在线教学平台。; 适合人群:具备一定Python编程基础,熟悉Web开发、异步编程与数据建模的开发者,尤其是从事教育科技、智能评测系统研发的技术人员或高校研究人员;也适用于希望了解多智能体系统在教育场景中应用的教学设计者。; 使用场景及目标:① 解决传统作业批改效率低、评分不一致、反馈空泛等问题;② 实现多类型作业(如程序设计、论述题、实验报告)的自动化分析与结构化评分;③ 生成具有错误定位、原因分析与改进建议的高质量学习反馈;④ 构建可扩展、可追溯、可集成的教学辅助平台,支持后续接入更多智能体与教学功能; 阅读建议:此资源以实际项目为导向,结合模型设计与代码示例(如Pydantic数据校验、ast代码分析、asyncio异步协同、FastAPI接口等),建议读者结合代码实践,深入理解多智能体协同机制与教育系统工程化实现方法,并可根据具体教学需求进行功能拓展与优化。

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