核心算法暴露
模型前后处理、定价规则、风控策略随交付包进入非受控环境。
RISK SCENARIOS
风险场景
Python 的可读性与动态运行优势，也让核心逻辑更容易被复制、审阅和批量分析。
离线软件复制
本地部署、边缘节点与客户机房中的代码需要许可和设备边界。
自动化分析提速
静态工具与大模型降低了理解大规模 Python 代码的人工门槛。
单一手段失效
只做名称替换或字符串处理，难以覆盖控制流、运行时与交付链风险。
LLM-ASSISTED ANALYSIS
LLM 辅助分析带来的挑战
LLM 已经可以批量归纳模块职责、追踪调用关系，并把低层代码转换成接近业务语义的说明。过去依赖人工经验和时间投入的分析工作，现在更容易被自动化。传统的名称替换、字符串处理或单一控制流变换，很难持续干扰这类分析流程。
ANTI-LLM PROTECTION
干扰分析上下文，而不是依赖单一代码形态
pyobf 的 Anti-LLM 处理分布在 Source/AST、源码文本和 L2 IR。它改变模型获得的上下文质量，混入可信度不同的结构和信息，提高自动归纳、跨函数关联和批量还原的成本。
Anti-LLM 不能替代加密、许可或 VM 保护，也不承诺阻止所有模型分析。它用于延长分析链路，并增加结果校验成本。
- Misleading Context
- 误导上下文与机制文本，降低自动摘要和语义归纳的可靠性。
- Honeypot
- 插入算法蜜罐和诱饵逻辑，使分析结果需要额外验证。
- Runtime Hiding
- 运行时藏值与藏逻辑，减少静态上下文中的直接语义线索。
- Context Exhaustion
- 扩大有效分析上下文，增加长依赖链的处理成本。
- IR Decoy
- 在 L2 IR 中加入不可达诱饵，干扰仅依赖静态结构的判断。
LAYERED ARCHITECTURE
分层保护架构
同一项目可按文件和函数选择不同层级，在保护强度、兼容范围与运行成本之间建立明确边界。
Source / AST
面向广泛代码区域的基础保护，重塑符号、表达式与控制结构。
- 提高源码静态阅读成本
- 适合作为全项目基础层
CodeObject / IR
进入版本适配后的中间表示，提供模块/函数载荷保护并由 Runtime 按需执行。
- 减少真实逻辑直接暴露
- 恢复前校验密文标签
Custom VMP
将选定函数编译为自定义寄存器机语义，由 Rust VM 执行。
- 用于高价值、可筛选函数
- 不等同于内部加密级别名称
TECHNICAL MATRIX
技术能力矩阵
不是单点混淆，而是从构建输入到目标运行环境的组合式工程能力。
SOURCE CONTROL
L1 结构变换
Rename、CFF、opaque predicate、inline、MBA、字符串与反射调用。
BYTECODE CONTROL
L2 IR 保护
版本无关 IR、CFG 变换、function stub、block merge 与 IR decoy。
EXECUTION CONTROL
L3 VM 执行
随机化 ISA、编译器、Runtime，以及迭代、调用等语义支持。
ANALYSIS RESISTANCE
Anti-LLM
误导上下文、蜜罐、运行时藏值藏逻辑与上下文膨胀。
TRUST BOUNDARY
Crypto / License
密文标签校验、用途隔离派生、设备绑定与离线许可能力。
NATIVE RESEARCH
Hardened 受控验证
研发中/受控验证能力，当前不作为正式 hardened wheel 交付。
ENGINEERING EVIDENCE
工程可信度
保护能力必须由跨层协议、失败策略和可执行验证共同支撑。
Compiler ↔ Runtime 配对
编译端与运行端共享清晰协议边界，不由 Runtime 猜测构建状态。
多层验证
roundtrip、binding、CLI 与 differential tests 分别验证结构、接口、接线和行为。
保守失败策略
不支持的 VM 语义在构建期明确失败；部分高风险布局变换优先保持语义。
| Python | 适配范围 CPython 3.8–3.14 |
|---|---|
| 系统 | 系统实现 Windows/Linux/macOS |
| 验收 | 具体 OS/Python/CPU/ABI 组合需目标环境验收 |
| Feature | 能力门控，默认最小暴露 |
| Quality | 普通发布质量门；hardened 实验链独立验证 |
APPLICATIONS
适用场景
适用于必须把 Python 程序交付到客户、合作方或边缘环境的团队。
算法与模型应用
保护推理编排、特征工程、后处理与领域算法。
AI / ALGORITHM企业私有化部署
在客户机房交付业务系统时，收敛核心规则暴露面。
ON-PREMISE离线工具与 SDK
为桌面工具、边缘节点和合作方 SDK 建立许可边界。
OFFLINE DELIVERYNEXT STEP
下一步：从代码价值分级开始
先识别关键模块、目标平台与性能预算，再确定 L1–L3 的组合和交付边界。