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基于Qt的Python代码迷惑器的设计与实现

更新时间：2019-12-25 16:59:31 大小：2M 上传用户：songhuahua查看TA发布的资源 标签：代码迷惑器QtPython软件安全 下载积分：1分 评价赚积分 （如何评价?） 打赏 收藏 评论(0) 举报

资料介绍

Python源代码编译出的字节码十分便于反编译,使用代码迷惑技术可以有效解决此问题。通过使用Qt编程框架对Python源代码进行词法分析和语法分析,用大写字母“O”和数字“0”组成随机编码将源程序中的模块名、类名、自定义函数名和标识符变量名进行迷惑变换,实现一款Python代码迷惑器。实验对比表明,该Python迷惑器具有图形用户界面、代码迷惑性强、代码执行时间开销小和迷惑不可逆等特点。


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Sept.2017  
2017年9月  
安庆师范大学学报(自然科学版)  
Journal of Anqing Normal University(Natural Science Edition)  
Vol.23 No.3  
第23卷第3期  
基于Qt的Python代码迷惑器的设计与实现  
王一宾1,2，裴根生*1  
(1.安庆师范大学 计算机与信息学院,安徽 安庆 246133; 2.安徽省高校智能感知与计算重点实验室,安徽 安庆 246133)  
摘
要：Python源代码编译出的字节码十分便于反编译，使用代码迷惑技术可以有效解决此问题。通过使用Qt  
编程框架对Python源代码进行词法分析和语法分析，用大写字母“O”和数字“0”组成随机编码将源程序中的模块名、  
类名、自定义函数名和标识符变量名进行迷惑变换，实现一款Python代码迷惑器。实验对比表明，该Python迷惑器  
具有图形用户界面、代码迷惑性强、代码执行时间开销小和迷惑不可逆等特点。  
关键词：代码迷惑器；Qt；Python；软件安全  
中图分类号：TP312 文献标识码：A  
DOI：10.13757/j.cnki.cn34-1328/n.2017.03.016  
文章编号：1007-4260(2017)04-0056-06  
Design and implementation of a python code obfuscator based on Qt  
WANG Yibin1,2 , PEI Gensheng1  
(1. School of Computer and Information, Anqing Normal University, Anqing 246133, China; 2. Key Laboratory of  
Intelligent Perception and Computing of Anhui Province, Anqing 246133, China)  
Abstract: Bytecode compiled by Python source code is very easy to decompile. This problem can be solved  
effectively by using code obfuscation technology. The lexical analysis and parsing of the Python source code is  
used by Qt programming framework. With the capital letters "O" and the number "0" encode the module name,  
class name, custom function name, and identifier variable name in the source program, a Python code  
obfuscatorand is implemented. Experimental comparison shows that the Python code obfuscator has the following  
characteristics, such as GUI(graphical user interface),code with confused, less time cost and irreversible  
confusion, etc.  
Key words: code obfuscator; Qt; Python; software security  
Qt 是一种基于跨平台开发图形用户界面  
(GUI)的C++框架[1]。但是Python语言在执行时， 全问题最为有效的方法之一，而迷惑器[7]就是利  
代码迷惑技术[3-6]是目前解决代码和软件安  
会将.py 文件编译成为字节码，再通过 Python 虚  
拟机来执行编译好的字节码，所以Python代码存  
在安全问题。实现对 Python 代码的保护有以下  
用一系列迷惑技术自动化对源程序代码进行分  
析，再对其迷惑处理，从而使得源代码安全问题  
得到有效解决。目前迷惑技术包括词法迷惑（替  
几种方式：(1)发布程序将其打包成二进制代码， 换程序中的类名、模块名、函数名和变量名等）、  
如 py2exe；(2)通过基于 C 的 Python 编译成字节  
码.pyc 格式；(3)对 Python 代码迷惑，在保证程序  
功能和特点不变的情况下，对Python源代码实现  
迷惑，使代码难以分析理解，难以被反编译[2]。  
控制流迷惑（隐藏程序执行时的控制流结构(如if  
或者while语句)、数据迷惑（迷惑程序中所使用的  
数据）、动态迷惑（迷惑器将程序中插入一个解释  
器 T，T 的存在将使得程序在运行时会不断地改  
＊ 收稿日期：2017-05-08  
基金项目：安徽省高校自然科学研究重点项目（KJ2013A177），安徽省质量工程项目（014SXZX011，2015GXK043）。  
作者简介：王一宾，男，安徽安庆人，安庆师范大学计算机与信息学院副教授，研究方向软件安全、编译理论、机器学习等。  
E-mail：；  
通讯作者：裴根生，男，安庆师范大学计算机与信息学院硕士研究生，研究方向为软件安全，机器学习等，E-mail：
王一宾，裴根生：基于Qt的Python代码迷惑器的设计与实现  
第3期  
· 57 ·  
变自身的代码）等[8]。  
的迷惑后代码流，保存在QString中。  
源码替换器：将保存在QString中的迷惑代码  
流与源 Python 文本代码中要替换的模块名、类  
名、自定义函数和标识符变量名进行替换处理。  
1
Python代码迷惑器系统结构  
Python 语言具有丰富和强大的类库，作为一  
种开源的脚本语言在各种环境、各种其他语言中  
起到巨大的联结作用[9-10]。目前代码迷惑研究对  
象主要是Java语言，对于Python的代码安全研究  
甚少，对于Python语言的代码迷惑技术的研究就  
更少。我们整合利用现有的代码迷惑技术来对  
Python 语言进行代码迷惑，在保证源程序语义不  
变的情况下对Python源代码进行迷惑，从而实现  
一款高效的Python代码迷惑器。  
1.2 Python代码迷惑器运行流程  
针对 Python 代码迷惑器系统结构的 5 个模  
块，绘制系统运行流程图，如图2所示。  
1.1 Python代码迷惑器结构框架  
Python代码迷惑器主要实现对Python源代码  
的词法迷惑，通过迷惑后的代码让人难以读懂和  
理解，经测试可以被Python编译器所编译和运行，  
其执行结果与原先源程序代码执行结果相同。  
Python代码迷惑器的结构框架图，如图1所示。  
图2 Python代码迷惑器运行流程图  
图1 Python代码迷惑器结构框架图  
Python 代码迷惑程序开始运行时，首先读入  
要迷惑的Python源代码，通过词法分析器进行源  
码文本流的第 1 次扫描，去除其中的注释和多余  
空行，并对源代码进行解析分类，将 Python 中的  
关键字、运算符、分界符、标识符变量、数字和函  
数进行编号并存储；使用语法分析器对源码进行  
第 2 次扫描，依据 Python 语法规则对其进一步分  
类存储；第 3 次扫描，将自定义函数编号存储，以  
便后期处理；第4次扫描，迷惑编码器对已经存储  
在QString中的待迷惑部分进行迷惑，同时源码替  
换器依据迷惑编码器中的代码实现对待迷惑代  
码的替换。当完成 4 次扫描后，Python 源代码中  
待迷惑的部分将全部迷惑完毕，将迷惑后代码全  
部存储起来，以便后续输出。  
Python代码迷惑器主要由以下5个模块组成。  
词法分析器：按照 Python 语言的词法规则，  
将源Python文本代码流解析分类并编号，同时对  
源码中的注释进行删除处理。将处理好的结果  
存储在QString中，以便后面对其分析。  
语法分析器[11]，：按照 Python 语言的语法规  
则，对存储在QString中的词法分析结果进行进一  
步的语法规则分析，将Python语言中的模块、函数、  
变量标识符、类结构进行区分和编号，并且保留Py-  
thon中原有的方法和函数，存储在QString中。  
自定义函数变量存储器：将语法分析得到的  
函数和变量标识符，通过算法判断识别出系统定  
义和自定义的函数和变量标识符，并将自定义的  
函数和变量标识符全部存储在QString中，提供给  
迷惑编码器调用。  
2 迷惑算法评价指标  
Christian Collberg 提出了 4 种迷惑算法的性  
能评价体系指标，分别是效力、弹性、执行成本和  
质量等[7]。  
迷惑编码器：调用存储在QString中的文本代  
码数据流，进行特定的编码处理，输出晦涩难懂  

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