使用类加载器加密字节码文件时:项目中如何使用自定义的类加载器

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自定义类加载器实现字节码文件加密

package _day05._01自定义类加载器; import java.io.*; /** * 加密工具,对文件进行加密(对每个字节进行异或运算)。 * 异或运算的性质:一个数与一个基数异或两次后保持不变 * 例: * a2 = a1^base * a3...

Java虚拟机----自定义类加载器:实现对字节码加密解密

 Java 源文件的编译结果缺省为字节码,也就是后缀名为“.class”的文件,那么在很多情况下,我们并不希望看到编译后的字节码文件被其他人使用一些反编译工具将程序字节码文件反编译为源文件,以透露了一些非...

Android进阶:十三、自定义类加载器加载加密类文件

之前面试的时候有许多面试官问类加载器相关的问题,所以这是一个很重要的知识点。而且对于高级Android研发来讲,懂得更...自己对类文件进行加密,并自定义类加载器也是一种办法: 首先我们的代码打包编译之后会变成...

自定义类加载器(实现加密和解密)

0. 前言在学习Java的类加载器的时候,我们都会看到类加载器的体系结构 上图红色框住的就是jvm提供的三个类加载器,而除了这三个外还有一个自定义类加载器。...解密:用自定义类加载器去解密并加载加密过的class文件

【Java加载机制】深入类加载器(二)自定义加密、解密类加载器

将class文件字节码内容加载到内存,并将这些静态数据转换成方法区的运行数据结构,在堆生成一个代表这个的java.lang.Class对象,作为方法区数据的访问入口。 类加载器树状结构、双亲委托(代理)机制...

深入理解Java类加载器(ClassLoader)

【版权申明】未经博主同意,谢绝转载!(请尊重原创,博主保留追究权) ... 出自【zejian的博客】 关联文章: 深入理解Java类型信息(Class对象)与反射机制 深入理解Java枚举类型(enum) ...深入理解Java注解类型(@...

Android进阶:自定义类加载器加载加密类文件

之前面试的时候有许多面试官问类加载器相关的问题,所以这是一个很重要的知识点。而且对于高级Android研发来讲,懂得更...自己对类文件进行加密,并自定义类加载器也是一种办法: 首先我们的代码打包编译之后会变成...

6.JVM类加载器的分类 -- 引导类加载器、扩展类加载器、应用程序类加载器、用户自定义类加载器

这里的自定义加载器指的不是开发人员自己定义的加载器,而是指的所有继承自ClassLoader的加载器。 常见的加载器如下图所示: 第一个蓝色框表示的是引导加载器;剩下的所有的加载器都是自定义的加载器。...

JVM:如何实现一个自定义类加载器

为什么要自定义加载器 如何实现自定义加载器 使用自定义加载器的场景

Java类加载器 自定义加密解密

线程上下文类加载器

Java虚拟机加载机制的ClassLoader类加载器详解以及如何自定义ClassLoader类加载器

文章目录1、Java虚拟机的加载机制概述2、Java虚拟机类加载器2.1、查看类加载器加载的路径2.1.1、查看启动类加载器2.1.2、查看扩展类加载器3、类加载器之间的关系3.1、每个类加载器都有一个父加载器3.2、父加载...

自定义类加载器实现对字节码文件加密和解密

* 需要进行加密java文件,(对该java文件生成的字节码进行加密。同时删除生成的字节码。那么我们就不能使用AppclassLoader进行访问) * */ public class CypherClass extends Date { @Override public

创建一个自定义类加载器实现class文件字节码文件)的加密解密的实例

自定义类加载器的思路: 1.加密解密(编码解码)方法,在自定义类中(MyClassLoader )创建cypher(InputStream ips ,OutputStream ops)函数,对函数的输入流ips处理后,传递给输出流ops,这样就实现了简单的加密解密...

深入理解Java类加载器(1):Java加载原理解析

目录 1 基本信息 2 Java虚拟机类加载器结构简述 2.1 JVM三种预定义类型类加载器 ...3.2 用户自定义类加载器 4 常见问题分析 4.1 由不同的类加载器加载的指定还是相同的类型吗? 4.2 在代码...

自定义类加载器

先介绍自定义类加载器的应用场景: (1)加密:Java代码可以轻易的被反编译,如果你需要把自己的代码进行加密以防止反编译,可以先将编译后的代码用某种加密算法加密类加密后就不能再用Java的ClassLoader去加载...

加载机制(五):自定义类加载器与深入双亲委托机制

title: 加载机制(五):自定义类加载器与深入双亲委托机制 date: 2019-03-17 08:24:05 categories: Java虚拟机 tags: 加载机制 自定义类加载器 引言 我们知道类加载器共分为两大类型,Java虚拟机自带的...

如何自定义类加载器

比如,某容器框架通过自定义类加载器确保应用依赖的jar包不会影响到中间件运行时使用的jar包。(jar包之间的冲突的消除) (2)修改加载方式:的加载模型并非强制,除Bootstrap外,其它的加载并非一定要引入...

java对象加载的过程,有哪些...双亲委派模型,为什么使用双亲委派模型,如何自定义类加载器?什么时候自定义?

2) 加载:类加载器负责根据一个的全限定名来读取此类的二进制字节流到JVM内部,并存储在运行内存区的方法区,然后将其转换为一个与目标类型对应的java.lang.Class对象实例 3) 链接 : 原始的信息平滑的转入...

Java自定义类加载器实现-原理分析

文章目录Java自定义类加载为什么要自定义怎么自定义实现自定义类加载器总结   这篇文章主要聊一下如何自定义Java的类加载器,关于Java的加载机制,可以参考Java的加载机制双亲委派模型的文章:...

JVM高级特性与实践(九):类加载器 与 双亲委派模式(自定义类加载器源码探究ClassLoader)

虚拟机设计团队把加载阶段...类加载器可以说是Java语言的一项创新,也是Java语言流行的重要原因之一,它最初是为了满足 Java Applet 的需求而开发出来的,但类加载器却在层次划分、OSGi、热部署、代码加密等领域大

深入理解JVM - 类加载机制

一个类型从被加载到虚拟机内存开始,到卸载出内存为止,它的整个生命周期将会经历加载(Loading)、验证(Verification)、准备(Preparation)、解析(Resolution)、初始化(Initialization)、使用(Using)和...

面试官:你了解加载与类加载器吗?

你了解加载机制吗?类加载器能说一下是什么吗?如何破坏双亲委派呢,多说几种?...不懂?一文带你了解加载与类加载器

JVM类加载器原理与自定义类加载器

JVM将class文件字节码文件加载到内存, 并将这些静态数据转换成方法区的运行数据结构,在堆生成一个代表这个的java.lang.Class 对象,作为方法区数据的访问入口。 二、缓存 标准的Java SE类加载...

Java自定义类加载器

Java自定义类加载器   转自: Java的ClassLoader加载机制 一看你就懂,超详细java的ClassLoader详解 深入理解Java类加载器(ClassLoader)   一、ClassLoader作用 Java程序在运行的时候,JVM通过加载...

2.1.2 加载器的工作原理与自定义加载器 -《SSM深入解析与项目实战》

文章目录2.1.3 类加载器的工作原理类加载器加载流程将项目打成jar包2.1.4 自定义类加载器场景问题自定义类加载器热部署的简单原理 2.1.3 类加载器的工作原理 类加载器加载流程 由前面,我们应该都可以知道,Java的...

自定义类加载器与spring的集成

之前也学习过自定义类加载器,通过ClassLoader直接加载...结合之前项目单机部署的一个方案,即class加密自定义类加载器解密。因此,我们需要解决两个个问题: 1、自定义类加载器 2、spring与类加载器的集成 ...

深入理解Java类加载器(一):Java加载原理解析

每个开发人员对java.lang...本文简述了JVM三种预定义类加载器,即启动类加载器、扩展类加载器和系统类加载器,并介绍和分析它们之间的关系和加载所采用的双亲委派机制,给出并分析了与Java加载原理相关的若干问题。

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matlab神经网络30个案例分析

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐,用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论,在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数,仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解,利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器,反复训练BP神经网络预测样本输出,通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理,在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数,预先设定一个非线性函数,如式y=20+x21-10cos(2πx1)+x22-10cos(2πx2)所示,假定函数解析式不清楚的情况下,随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据,将y作为RBF网络的输出数据,分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析,并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析,分别取国内生产总值(GDP),工业总产值,铁路运输线路长度,复线里程比重,公路运输线路长度,等级公路比重,铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入,以货运总量,铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出,构建GRNN,由于训练数据较少,采取交叉验证方法训练GRNN神经网络,并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识,设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字,当数字被一定的噪声干扰后,仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价,试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据,并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力,建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题,要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型,利用该模型可以快速地找到最优(或近似最优)的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数,不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集,使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平,即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡,避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问,可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征,其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别,建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征,分别是前面提及过的:最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8),使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据,选定反馈神经网络的输入、输出节点,来反映电力系统负荷运行的内在规律,从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后,以改良三比值法为基础,建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值(MIV,Mean Impact Value)方法来说明如何使用神经网络来筛选变量,找到对结果有较大影响的输入项,继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理,建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度),这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此,需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系,从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像,图像来自不同的10个人,每人5幅图像,人脸的朝向分别为:左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络,对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘,但是由于网络入侵特征数据维数较多,不同入侵类别间的数据差别较小,不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理,在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中,建立模型时选用的每个样本(即病例)数据包括10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度)的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值(各特征的3个最大数据的平均值)共30个数据。明显,这30个输入自变量相互之间存在一定的关系,并非相互独立的,因此,为了缩短建模时间、提高建模精度,有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理,在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户,快速地利用神经网络解决实际问题,MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用,MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱(拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱)。

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