Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Использование неподписанных библиотек DLL в подписанном проекте

У меня есть сторонняя DLL, которую мне нужно использовать в моем приложении. Мой проект подписан SNK, поэтому я не могу использовать эти неподписанные библиотеки DLL без их подписи.

Я попытался использовать ildasm.exe, как описано здесь но я получаю сообщения об ошибках при попытке подписать DLL, так как DLL содержит неуправляемый код. Я получаю сообщение об ошибке: «результирующий PE-файл непригоден для использования» (DLL использует вызовы P/Invoke).

Любые идеи, что я могу сделать здесь?

visual-studio-2010 c#
18.10.2010

  • Поставщики программного обеспечения, поставляющие библиотеки DLL без строгого имени, совершают преступление. Особенно преступно, потому что это так легко сделать. Вы имеете полное право настаивать на версии со строгим именем. 19.10.2010

Ответы:


1

Если вы не можете получить подписанную версию сторонней сборки и вам нужно, чтобы она заработала, выходом будет динамическая загрузка dll во время выполнения.

18.10.2010
  • Спасибо - это сработало :) Уродливо, но мой единственный вариант на данный момент. 19.10.2010

    • 2

    Самый простой подход — пересобрать DLL с помощью ключа. Вы ничего не сказали нам о сторонней DLL ... если это коммерческая библиотека, я ожидаю, что вовлеченная компания будет рада предоставить вам подписанный двоичный файл. Если это библиотека с открытым исходным кодом, вы можете сделать это самостоятельно.

    Если у вас нет возможности получить «нормальный» подписанный двоичный файл, возможно, вы могли бы рассказать больше о ситуации?

    18.10.2010
  • Я попросил компанию, которой принадлежит DLL (это коммерческая), предоставить мне подписанный двоичный файл, и я жду их ответа. Я больше ничего не могу сделать? Какие дополнительные детали вам потребуются в этом случае? Спасибо! 19.10.2010
  • @Vixen: Знание того, что это реклама, — это деталь, которую мы упустили. Я был бы очень обеспокоен, если бы они не захотели предоставить вам двоичный файл со строгим именем — я бы воспринял это как знак того, что они на самом деле несерьезно относятся к своему программному обеспечению. 19.10.2010
  • Можете ли вы использовать al.exe для этой цели? 17.03.2013
  • @ CJ7: я не знаю - я думал, что al для нативного кода, но я могу сильно ошибаться. Я не использовал его целую вечность. 18.03.2013
    • Новые материалы
    Кластеризация: более глубокий взгляд
    Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
    Как написать эффективное резюме
    Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
    Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
    Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
    Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
    Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
    Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
    Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
    Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
    В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
    Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
    В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..