这篇文章给大家聊聊关于揭秘逆向PyInstaller生成的EXE程序，轻松获取Python源代码(第一部分)，以及对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站哦。
提醒：故事有后续，逆向出pyinstaller打包的exe软件的所有源代码：ailx10：逆向pyinstaller打包的exe软件，获取python源码(4)
ailx10
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小工具说明：
优化：
第一步：对exe程序进行反编译[1]
python pyinstxtractor.py 安全事件分析main.exe第二步：进入新获得的extracted文件夹
第三步：查看struct.pyc和main.pyc前12字节之间的区别
第四步：反编译pyc文件得到python源代码
uncompyle6 安全事件分析main.pyc >main.py第五步：欣赏一下反编译的代码
非常遗憾，暂时只能看到主函数，看不到其他函数
# uncompyle6 version 3.9.0# Python bytecode version base 3.6 (3379)# Decompiled from: Python 3.6.13 |Anaconda, Inc.| (default, Mar 16 2021, 11:37:27) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)]# Embedded file name: 安全事件分析main.py"""@File : 安全事件分析main.py@Time : 2021/8/3 17:53@Author : ailx10@Software: PyCharm"""import sysfrom datetime import datetimeimport hashlibfrom PyQt5.QtWidgets import QApplication, QMainWindow, QFileDialogfrom pandas import read_excelfrom pandas import DataFramefrom 安全事件说明 import *from 学习sqllite import create_tables, insert_tables, update_tables_ANALYSIS, update_tables_HELPfrom 情报联网 import https_get_ip, https_get_domain, is_ip, is_domain, thead_network_detect, get_network_flagfrom 安全事件分析 import Ui_Formclass MyMainForm(QMainWindow, Ui_Form): def __init__(self, parent=None): super(MyMainForm, self).__init__(parent) self.setupUi(self) self.data_frame = [] self.malicious = -999 self.daily_occurrence = 0 self.delta_to_now = 0 self.affected_in_ip_num = 0 self.threat_scoring = 0 self.credibility = 0 self.send_msg_str = '' self.openFileButton.clicked.connect(self.openFile) self.pushButton_clear.clicked.connect(self.clearInput) self.pushButton_analysis.clicked.connect(self.eventAnalysis) self.pushButton_help.clicked.connect(self.get_help) self.QComboBox_ruleName.currentIndexChanged[int].connect(self.rule_changed) self.QComboBox_eventName.currentIndexChanged[int].connect(self.event_change) self.QComboBox_evnetMsg.currentIndexChanged[int].connect(self.msg_change) self.QComboBox_focus.currentIndexChanged[int].connect(self.focus_change) self.QComboBox_srcIP.currentIndexChanged[int].connect(self.srcip_change) self.QComboBox_destIP.currentIndexChanged[int].connect(self.destip_change) self.QComboBox_lastTime.currentIndexChanged[int].connect(self.last_change) def rule_changed(self, rule_idx): if len(self.data_frame) >0: self.QComboBox_eventName.clear() df = self.data_frame[self.data_frame['规则名称'] == self.QComboBox_ruleName.currentText()] events = set(df['事件名称'].tolist()) for event in events: self.QComboBox_eventName.addItem(event) def event_change(self, event_idx): if len(self.data_frame) >0: self.QComboBox_evnetMsg.clear() df = self.data_frame[(self.data_frame['规则名称'] == self.QComboBox_ruleName.currentText()) & (self.data_frame['事件名称'] == self.QComboBox_eventName.currentText())] event_msgs = set(df['事件描述'].tolist()) for event_msg in event_msgs: self.QComboBox_evnetMsg.addItem(event_msg) def msg_change(self, msg_idx): if len(self.data_frame) >0: self.QComboBox_focus.clear() df = self.data_frame[(self.data_frame['规则名称'] == self.QComboBox_ruleName.currentText()) & (self.data_frame['事件名称'] == self.QComboBox_eventName.currentText()) & (self.data_frame['事件描述'] == self.QComboBox_evnetMsg.currentText())] focus = set(df['关注点'].tolist()) for focu in focus: self.QComboBox_focus.addItem(focu) def focus_change(self, focus_idx): if len(self.data_frame) >0: self.QComboBox_srcIP.clear() df = self.data_frame[(self.data_frame['规则名称'] == self.QComboBox_ruleName.currentText()) & (self.data_frame['事件名称'] == self.QComboBox_eventName.currentText()) & (self.data_frame['事件描述'] == self.QComboBox_evnetMsg.currentText()) & (self.data_frame['关注点'] == self.QComboBox_focus.currentText())] src_ips = set(df['源IP'].tolist()) for src_ip in src_ips: self.QComboBox_srcIP.addItem(src_ip) def srcip_change(self, srcip_idx): if len(self.data_frame) >0: self.QComboBox_destIP.clear() df = self.data_frame[(self.data_frame['规则名称'] == self.QComboBox_ruleName.currentText()) & (self.data_frame['事件名称'] == self.QComboBox_eventName.currentText()) & (self.data_frame['关注点'] == self.QComboBox_focus.currentText()) & (self.data_frame['源IP'] == self.QComboBox_srcIP.currentText())] dest_ips = set(df['目的IP'].tolist()) for dest_ip in dest_ips: self.QComboBox_destIP.addItem(dest_ip) def destip_change(self, destip_idx): if len(self.data_frame) >0: self.QComboBox_lastTime.clear() df = self.data_frame[(self.data_frame['规则名称'] == self.QComboBox_ruleName.currentText()) & (self.data_frame['事件名称'] == self.QComboBox_eventName.currentText()) & (self.data_frame['关注点'] == self.QComboBox_focus.currentText()) & (self.data_frame['源IP'] == self.QComboBox_srcIP.currentText()) & (self.data_frame['目的IP'] == self.QComboBox_destIP.currentText())] last_times = set(df['最近发生时间'].tolist()) for last_time in last_times: if isinstance(last_time, datetime): self.QComboBox_lastTime.addItem(last_time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')) elif isinstance(last_time, str): self.QComboBox_lastTime.addItem(last_time) else: self.textBrowser_.setText('【最近发生时间】字段里面存在非时间类型的字符') break def last_change(self, last_idx): pass def base_analysis(self, df): self.textBrowser_.insertPlainText('------------基本分析：-----------\n') ruleName = df.loc[(0, '规则名称')] eventMsg = df.loc[(0, '事件描述')] credibility = df.loc[(0, '确信度')] ioc = df.loc[(0, '情报IOC')] self.credibility = get_credibility(credibility) info = get_rule_info(ruleName) self.textBrowser_.insertPlainText(info + '\n') endtime = df.loc[(0, '最近发生时间')] startime = df.loc[(0, '首次发生时间')] eventnums = df.loc[(0, '聚合次数')] end = datetime.strptime(str(endtime), '%Y-%m-%d %H:%M:%S') start = datetime.strptime(str(startime), '%Y-%m-%d %H:%M:%S') intervalday = (end - start).days + 1 today = datetime.now() self.daily_occurrence = round(eventnums / intervalday, 2) self.delta_to_now = (today - end).days df_src = self.data_frame[(self.data_frame['关注点'] == '源') & (self.data_frame['事件描述'] == eventMsg)] df_dest = self.data_frame[(self.data_frame['关注点'] == '目的') & (self.data_frame['事件描述'] == eventMsg)] src_ips = [i[0] for i in list(df_src.groupby('源IP'))] dest_ips = [i[0] for i in list(df_dest.groupby('目的IP'))] cross_ips = set(src_ips) | set(dest_ips) self.affected_in_ip_num = len(cross_ips) try: if ruleName in ('恶意主机外联', '恶意域名事件'): print('测试联网：{}'.format(get_network_flag())) if get_network_flag(): print('联网成功，正在检测IOC...') if is_ip(ioc): self.malicious = https_get_ip(ioc, 1) else: if is_domain(ioc): self.malicious = https_get_domain(ioc, 1) print(self.malicious) except: pass def false_positives_analysis(self, df): self.textBrowser_.insertPlainText('\n------------误报分析：------------\n') if self.credibility< 0: self.textBrowser_.insertPlainText('事件本身是低可疑的，误报可能性高，可信度扣0.5分\n') self.threat_scoring -= 0.5 if self.delta_to_now >= 7: self.textBrowser_.insertPlainText('一周内从未发生过，误报可能性高，可信度扣0.5分\n') self.threat_scoring -= 0.5 if self.daily_occurrence<= 1: self.textBrowser_.insertPlainText('平均日发生次数：' + str(self.daily_occurrence) + ' 疑似误报，可信度扣1分\n') self.threat_scoring -= 1 if self.affected_in_ip_num >99: self.textBrowser_.insertPlainText('事件影响主机数：' + str(self.affected_in_ip_num) + ' 疑似误报，可信度扣1分\n') self.threat_scoring -= 1 else: if self.affected_in_ip_num >49: self.textBrowser_.insertPlainText('事件影响主机数：' + str(self.affected_in_ip_num) + ' 疑似误报，可信度扣0.5分\n') self.threat_scoring -= 0.5 if self.malicious< 0: if self.malicious >-999: self.textBrowser_.insertPlainText('VT情报命中为正常：' + str(self.malicious) + ' 疑似误报，可信度扣0.5分\n') self.threat_scoring -= 0.5 if self.malicious == 0: self.textBrowser_.insertPlainText('VT情报命中为正常：' + str(self.malicious) + ' 疑似误报，可信度扣0.2分\n') self.threat_scoring -= 0.2 def poisoning_analysis(self, df): self.textBrowser_.insertPlainText('\n------------确认分析：------------\n') if self.credibility == 0.5: self.textBrowser_.insertPlainText('事件本身是高可疑的，基本可信，可信度加0.5分\n') self.threat_scoring += 0.5 else: if self.credibility == 1: self.textBrowser_.insertPlainText('事件本身是已失陷的，基本可信，可信度加1分\n') self.threat_scoring += 1 if self.delta_to_now< 3: self.textBrowser_.insertPlainText('3天内发生过，基本可信，可信度加0.5分\n') self.threat_scoring += 0.5 else: if self.delta_to_now< 7: self.textBrowser_.insertPlainText('7天内发生过，但是3天内没再发生，基本可信，可信度加0.2分\n') self.threat_scoring += 0.2 if self.daily_occurrence >= 3: self.textBrowser_.insertPlainText('平均日发生次数：' + str(self.daily_occurrence) + ' 基本可信，可信度加1分\n') self.threat_scoring += 1 else: if (self.daily_occurrence >1) & (self.daily_occurrence< 3): self.textBrowser_.insertPlainText('平均日发生次数：' + str(self.daily_occurrence) + ' 基本可信，可信度加0.5分\n') self.threat_scoring += 0.5 if self.affected_in_ip_num<= 49: self.textBrowser_.insertPlainText('事件影响主机数：' + str(self.affected_in_ip_num) + ' 基本可信，可信度加0.5分\n') self.threat_scoring += 0.5 if self.malicious >0: self.textBrowser_.insertPlainText('VT情报命中为恶意：' + str(self.malicious) + ' 基本可信，可信度加0.5分\n') self.threat_scoring += 0.5 def conclusion_analysis(self, df): self.textBrowser_.insertPlainText('\n------------结论：------------\n') self.textBrowser_.insertPlainText('综合打分：' + str(self.threat_scoring) + '\n') if self.threat_scoring >= 1: self.textBrowser_.insertPlainText('事件基本可信') else: if self.threat_scoring >= 0: self.textBrowser_.insertPlainText('事件可信度不高，但好像不是误报，需要再看看') else: self.textBrowser_.insertPlainText('事件好像是误报') self.threat_scoring = 0 def disposal_advice(self): pass def eventAnalysis(self): ruleName = self.QComboBox_ruleName.currentText() eventName = self.QComboBox_eventName.currentText() eventMsg = self.QComboBox_evnetMsg.currentText() focus = self.QComboBox_focus.currentText() srcIP = self.QComboBox_srcIP.currentText() destIP = self.QComboBox_destIP.currentText() lastTime = self.QComboBox_lastTime.currentText() self.textBrowser_.clear() self.textBrowser_.insertPlainText('------------您输入的安全事件基本信息：------------\n规则名称：' + ruleName + '\n事件名称：' + eventName + '\n事件描述：' + eventMsg + '\n关注点：' + focus + '\n源IP：' + srcIP + '\n目的IP：' + destIP + '\n最近发生时间：' + lastTime + '\n\n') if len(self.data_frame) >= 1: df = self.data_frame.loc[(self.data_frame['规则名称'] == ruleName) & (self.data_frame['事件名称'] == eventName) & (self.data_frame['事件描述'] == eventMsg) & (self.data_frame['关注点'] == focus) & (self.data_frame['源IP'] == srcIP) & (self.data_frame['目的IP'] == destIP)] if len(df) >1: if len(lastTime) >1: df = self.data_frame.loc[(self.data_frame['规则名称'] == ruleName) & (self.data_frame['事件名称'] == eventName) & (self.data_frame['事件描述'] == eventMsg) & (self.data_frame['关注点'] == focus) & (self.data_frame['源IP'] == srcIP) & (self.data_frame['目的IP'] == destIP) & (self.data_frame['最近发生时间'] == lastTime)] else: self.textBrowser_.setText('请输入最近发生时间，确保选中唯一事件') df = df.reset_index(drop=True) if len(df) == 1: self.base_analysis(df) self.false_positives_analysis(df) self.poisoning_analysis(df) self.conclusion_analysis(df) try: update_tables_ANALYSIS() except: pass else: if len(df) == 0: self.textBrowser_.insertPlainText('输入错误：未找到安全事件\n') elif len(df) >1: self.textBrowser_.insertPlainText('输入告警：存在重复安全事件\n') self.base_analysis(df.ix[0]) self.false_positives_analysis(df.ix[0]) self.poisoning_analysis(df.ix[0]) self.conclusion_analysis(df.ix[0]) try: update_tables_ANALYSIS() except: pass else: self.textBrowser_.setText('先按照要求导入安全事件\n') def get_time_to_stamp(self, x): return datetime.timestamp(datetime.strptime(str(x), '%Y-%m-%d %H:%M:%S')) def event_collect(self, df): g_df = df.groupby(["'事件描述'", "'事件名称'", "'规则名称'", "'关注点'", "'确信度'", "'攻击阶段'"]) g_df = g_df['聚合次数'].sum().reset_index(name='聚合总次数') c_df = DataFrame(g_df) c_df.sort_values(by=['聚合总次数'], ascending=False, inplace=True) c_df.to_csv('事件详情.csv', index=False, header=True) df_temp = df.copy(deep=True) df_temp['最近发生时间'] = df_temp['最近发生时间'].apply((lambda x: self.get_time_to_stamp(x))) max_stamp = df_temp['最近发生时间'].max() recent_7day = max_stamp - 604800 df_event_7 = df_temp[((df_temp['规则名称'] == '恶意主机外联') | (df_temp['规则名称'] == '恶意域名事件')) & (df_temp['最近发生时间'] >recent_7day)] df_event_7.to_csv('情报事件.csv', index=False, header=True) def openFile(self): thead_network_detect(has_proxy=0) self.textBrowser_.clear() get_filename_path, ok = QFileDialog.getOpenFileName(self, '选取单个文件', 'C:/', 'All Files (*);;Text Files (*.txt)') if ok: self.filePathlineEdit.setText(str(get_filename_path)) if 'xls' in get_filename_path: self.data_frame = read_excel(get_filename_path) self.data_frame = self.data_frame.fillna('') self.textBrowser_.insertPlainText('导入数据成功：安全事件为 ' + get_filename_path + '\n表格中一共有' + str(len(self.data_frame)) + '条安全事件\n') core_field = [ "'事件描述'", "'事件名称'", "'规则名称'", "'确信度'", "'攻击阶段'", "'关注点'", "'源IP'", "'目的IP'", "'聚合次数'", "'情报IOC'", "'首次发生时间'", "'最近发生时间'", "'处理状态'"] miss_field = list(set(core_field).difference(set(self.data_frame.columns.values))) if len(miss_field) >0: self.textBrowser_.insertPlainText('【错误】安全事件缺少关键字段：【{}】，请在态势感知上添加列定制后重新下载，重新导入'.format(' 】【'.join(miss_field))) else: self.QComboBox_ruleName.clear() df_event_status_ed = self.data_frame[self.data_frame['处理状态'] == '已处理'] df_event_status_ing = self.data_frame[self.data_frame['处理状态'] == '处理中'] df_event_status_ignore = self.data_frame[self.data_frame['处理状态'] == '忽略'] df_event_status_ed_fall_2 = self.data_frame[(self.data_frame['确信度'] == '已失陷') & (self.data_frame['处理状态'] == '已处理')] self.textBrowser_.insertPlainText('----------总的处理现状：----------\n已处理事件数：{}\t 忽略事件数：{}\t 处理中事件数：{}\t 已处理&已失陷事件数：{}\n'.format(len(df_event_status_ed), len(df_event_status_ignore), len(df_event_status_ing), len(df_event_status_ed_fall_2))) df_event_fall_2 = self.data_frame[(self.data_frame['确信度'] == '已失陷') & (self.data_frame['处理状态'] == '未处理')] df_event_fall_1 = self.data_frame[(self.data_frame['确信度'] == '高可疑') & (self.data_frame['处理状态'] == '未处理')] df_event_fall_0 = self.data_frame[(self.data_frame['确信度'] == '低可疑') & (self.data_frame['处理状态'] == '未处理')] self.textBrowser_.insertPlainText('总的残余风险：\n未处置事件数：{}\t已失陷事件数：{}\t高可疑事件数：{}\t低可疑事件数：{}\n'.format(len(df_event_fall_2) + len(df_event_fall_1) + len(df_event_fall_0), len(df_event_fall_2), len(df_event_fall_1), len(df_event_fall_0))) df_temp = self.data_frame.copy(deep=True) df_temp['最近发生时间'] = df_temp['最近发生时间'].apply((lambda x: self.get_time_to_stamp(x))) max_stamp = df_temp['最近发生时间'].max() recent_7day = max_stamp - 604800 df_event_status_ed_7 = df_temp[(df_temp['处理状态'] == '已处理') & (df_temp['最近发生时间']<= max_stamp) & (df_temp['最近发生时间'] >recent_7day)] df_event_status_ing_7 = df_temp[(df_temp['处理状态'] == '处理中') & (df_temp['最近发生时间']<= max_stamp) & (df_temp['最近发生时间'] >recent_7day)] df_event_status_ignore_7 = df_temp[(df_temp['处理状态'] == '忽略') & (df_temp['最近发生时间']<= max_stamp) & (df_temp['最近发生时间'] >recent_7day)] df_event_status_ed_fall_2_7 = df_temp[(df_temp['确信度'] == '已失陷') & (df_temp['处理状态'] == '已处理') & (df_temp['最近发生时间']<= max_stamp) & (df_temp['最近发生时间'] >recent_7day)] self.textBrowser_.insertPlainText('----------最近7天处理现状：----------\n已处理事件数：{}\t 忽略事件数：{}\t 处理中事件数：{}\t 已处理&已失陷事件数：{}\n'.format(len(df_event_status_ed_7), len(df_event_status_ignore_7), len(df_event_status_ing_7), len(df_event_status_ed_fall_2_7))) df_event_fall_2_7 = df_temp[(df_temp['确信度'] == '已失陷') & (df_temp['处理状态'] == '未处理') & (df_temp['最近发生时间']<= max_stamp) & (df_temp['最近发生时间'] >recent_7day)] df_event_fall_1_7 = df_temp[(df_temp['确信度'] == '高可疑') & (df_temp['处理状态'] == '未处理') & (df_temp['最近发生时间']<= max_stamp) & (df_temp['最近发生时间'] >recent_7day)] df_event_fall_0_7 = df_temp[(df_temp['确信度'] == '低可疑') & (df_temp['处理状态'] == '未处理') & (df_temp['最近发生时间']<= max_stamp) & (df_temp['最近发生时间'] >recent_7day)] self.textBrowser_.insertPlainText('最近7天残余风险：\n未处置事件数：{}\t已失陷事件数：{}\t高可疑事件数：{}\t低可疑事件数：{}\n'.format(len(df_event_fall_2_7) + len(df_event_fall_1_7) + len(df_event_fall_0_7), len(df_event_fall_2_7), len(df_event_fall_1_7), len(df_event_fall_0_7))) recall_level_df = df_temp[(df_temp['最近发生时间']<= max_stamp) & (df_temp['最近发生时间'] >recent_7day)] recall_level = len(set(recall_level_df['事件名称'].tolist())) precision = len(df_event_status_ed_fall_2_7) false_alarm = len(df_event_status_ignore_7) residual_risks = len(df_event_fall_2_7) * 10 + len(df_event_fall_1_7) + len(df_event_fall_0_7) * 0.2 del df_temp self.send_msg_str = self.textBrowser_.toPlainText() try: create_tables(self.textBrowser_) data = str(['recall_level', 'precision', 'false_alarm', 'residual_risks', '1993']) check_code = hashlib.md5(data.encode(encoding='UTF-8')).hexdigest() insert_tables(get_filename_path, check_code, recall_level, precision, false_alarm, residual_risks) except: print('db采集出bug了') self.textBrowser_.insertPlainText('db采集出bug了\n') try: self.event_collect(self.data_frame) except: print('采集事件有bug') self.textBrowser_.insertPlainText('采集事件有bug') rules = set(self.data_frame['规则名称'].tolist()) for rule in rules: self.QComboBox_ruleName.addItem(rule) else: self.textBrowser_.setText('导入数据错误：请选择安全事件（excel文件）\n') else: self.textBrowser_.setText('导入数据错误：你单击的是文件夹，要选择excel文件\n') def clearInput(self): self.QComboBox_eventName.clear() self.QComboBox_evnetMsg.clear() self.QComboBox_focus.clear() self.QComboBox_srcIP.clear() self.QComboBox_destIP.clear() self.QComboBox_lastTime.clear() self.textBrowser_.clear() def get_help(self): self.textBrowser_.clear() self.textBrowser_.setText('小工具说明：\n1.本工具是没有经过专业测试的v3.0\n2.帮助解决安全事件分析、处置相关的常见问题，辅助一线快速分析\n3.使用过程中可能由于安全事件数据字段内容缺失，软件会自动退出\n4.如果遇到软件退出的问题，请将安全事件发给我，并提供自己的输入信息...\n') try: update_tables_HELP() except: passif __name__ == '__main__': app = QApplication(sys.argv) myWin = MyMainForm() myWin.show() sys.exit(app.exec_())# okay decompiling 安全事件分析main.pyc参考
发布于 2023-01-13 21:39・IP 属地江苏
用户评论
逆向工程一直都很酷！我也想学习一下怎么用PyInstaller打包EXE后反编译回Python代码
有9位网友表示赞同！
这真的很厉害啊！我一直觉得Python程序打包成EXE后就相当于加密了，没想到还有办法获取源码。我以后可以用这种方法学习别人的代码了!
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这篇博文很有帮助，详细地介绍了逆向PyInstaller打包的EXE软件获取Python源码的过程，虽然操作比较复杂，但思路清晰易懂，值得收藏！
有15位网友表示赞同！
这篇文章太棒了！终于有人分享了如何突破PyInstaller的加密限制，破解了我的难题。我之前花了好长时间研究这个，结果还是一头雾水，感谢这位大神!
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我觉得这种方法不太道德吧，虽然技术方面确实很厉害，但是利用它来偷窃别人的代码可能会造成严重的伤害，我觉得还是要好好尊重知识产权。
有7位网友表示赞同！
学习逆向工程很棒，但一定要用在学习和研究上，不能为了某些不正当目的而利用这些技巧。希望大家都能遵守法律和道德规范的原则
有17位网友表示赞同！
我想问问你，如果我想要保护自己的Python代码不被轻易破解，有什么方法可以做到？能否通过修改代码或者使用其他工具来提高安全性？
有18位网友表示赞同！
这篇文章非常有实用价值，我可以用来学习一下安全开发的知识，比如如何更好地保护自己的代码不被逆向分析。感谢作者分享！
有18位网友表示赞同！
虽然我对Python编程并不熟悉，但还是很好奇这种方法的具体操作过程。如果作者能提供一些更具体的步骤和示例，那会更好理解。
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我觉得这篇文章写的有点太深入了，对于初学者来说可能很难理解。能否稍微浅显一点，用更通俗易懂的语言来解释一下？
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看了这个博文，我突然意识到软件安全是个很复杂的问题。不仅要考虑代码本身的安全，还要考虑如何防止别人逆向分析我们的程序。
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这个方法听起来很有意思，我想尝试一下。不过我担心自己没有足够的Python和逆向工程知识。可以推荐一些相关的书籍或教程吗？
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我想学习逆向工程主要是为了深入了解软件代码的工作原理，而不是为了获取别人版权保护的代码。我觉得这种学习方式对提升编程能力和安全意识有很大帮助。
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博文的讲解比较全面，从目标到工具使用，都有详细描述，可以作为入门指南参考。想要进一步研究的话，需要结合其他的资料进行深入学习
有19位网友表示赞同！
这篇文章让我了解了逆向工程在软件开发和安全领域中的重要性。以后我也要学习一些相关知识，提升自己的技术能力！
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我觉得这种方法太危险了，可能会被用于盗版或者恶意攻击他人。我们需要加强软件安全的研究和应用，才能有效防范这种风险.
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这篇文章让我感到很多疑问... 例如对于一些经过特殊保护的代码，是否还有其他的方法能够进行逆向？
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想问下作者，有没有考虑过分享该工具的开源版本?
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