SLIC

[color=blue][size=large]微软公司用SLIC来控制用户对OEM版本的非法使用。OEM(Original Equipment Manufacture)的基本含义是定牌生产合作,俗称“代工”。微软为特定的合作伙伴发放操作系统的OEM版本,以满足合作双赢的需求。这些OEM版本的操作系统随机器预安装,并采用批量许可的授权模式。这样的批量许可难以有效识别合法用户和非法用户,可能被滥用而导致版权问题。为了控制这个问题,微软规定在安装每一个操作系统时将其激活。OEM可在安装过程中根据OEM和批量许可的媒体安装映像。OEM销售的大部分系统包括由制造商预激活的Windows Vista标准版。

  一般认为主板是硬件升级中最不可能更换的部件,甚至有观点认为,主板的更换约等于整台机器的更换。要有效识别一台机器是否为OEM合法用户,可以在每台预装操作系统的机器主板上,在BIOS里写入特定的信息,来标示这是一台OEM合法用户的机器。这样的信息就是SLIC。不同的OEM厂商的SLIC不同,所以他们的OEM操作系统不能混用。在没有预装系统的机器,即便是品牌机,也不会含有SLIC信息。这样,OEM版的操作系统就可以限定在OEM机器上使用。

  SLIC一般是写在SLDT(Software Licensing Des cription Table,软件许可描述表)中的,SLDT长374字节。而SLDT写在ACPI(Advanced Configuration and Power Management Interface,高级配置和电源管理接口)。
  Windows XP OEM版激活,使用的是微软SLP 1.0。SLP(Software Licensing and Protection,软件许可和保护)服务是一项软件激活服务,使独立软件开发商为他们的用户采取灵活的软件许可条款。该1.0版本的激活技术并未使用数字签名技术,而是一段明文标识,比较容易被破解。

  Windows Vista,取消了其他大客户版本,仅保留OEM版激活。其并使用的是微软SLP 2.0,公钥取代了明文,给破解造成一定的困难。SLP 2.0技术的验证具体过程如下:

  1、当Vista安装的时候,零售版本用户需要输入光盘盒上的序列号(CD-KEY)。对于随机购买了OEM版本Vista的用户,可以在主机上找到一个相应版本的标签,作为购买Vista OEM版的凭证。标签上面有一个带有象征意义的序列号,因为OEM版本的用户并不需要输入序列号。系统根据序列号识别Vista的不同版本,如基本家庭版、高级家庭版、商业版、旗舰版等。安装完毕后,序列号会被转换为四组字母或数字,即在“系统属性”里看到的“产品ID”。其中第二组是“OEM”的,即为OEM版本的序列号(CD-KEY)。从这里开始,产品ID代替了CD-KEY。同时,安装程序为OEM版本的安装生成一个OEM证书。

  2、当每次系统启动时,BIOS里的信息就会被加载到内存中。

  3、当登录Vista系统之后,系统调用SLP服务,验证操作系统的许可权,尤其是激活状态。开始根据产品ID来识别系统的授权状态。如果没有检测到产品ID或者没有检测到合法的零售版产品ID,则视为未激活。如果检测到合法的零售版产品ID,则视为成功激活。如果检测到OEM版的产品ID,则继续验证。

  4、如果检测到OEM版产品ID,验证过程启动,并检查已安装的OEM证书是否正确。主要是用先前从BIOS加载到内存里的SLIC的公钥验证产品证书的数字签名。如果验证失败,则视为未激活。

  5、验证ACPI里SLIC与RSDT(Root System Des cription Table,根系统描述表)的OEM ID字段比较,以及用ACPI里SLIC标志和XSDT(Extended System Des cription Table,扩展系统描述表)中的OEM ID和OEM Table ID字段比较,如果不一致,则视为未激活。

  6、经过以上重重关卡之后,方视为正确的OEM授权,否则视为未激活并按照相关流程处理,例如要求激活。

  破解SLIC一般有硬件破解和软件破解两种思路,并已经有相应的实现。

  硬件修改就是所谓“刷BIOS”,将OEM机器里的BIOS信息提取出来,并复制到其它机器上。这样做的优点是,对操作系统而言,几乎无异于合法的OEM机器。但缺点也是技术难度高、风险大,如果不是老手,或刷BIOS时出现停电或读写故障,系统将无法正常启动,通常需要返厂处理。

  软件修改就是利用操作系统只读取从BIOS载入内存的副本而不是BIOS本身这一弱点,在启动Vista之前,修改内存上的副本,使之无异于OEM机器。这样做的优点是,风险小。缺点是内存的信息和BIOS中的信息不同,当计算机休眠后,BIOS信息会被重新写入内存,原有的破解会被覆盖。

  补丁KB940510

  Windows XP所使用的SLP 1.0不见得有好的反破解手段,而Vista所使用的SLP 2.0的反破解补丁(KB940510)已经发布,用户可以拒绝下载。但通常用户不会逐条细读更新的说明,下载安装之后不能卸载。

  目前KB940510并不会对系统造成损害,而只是在开机时显示善意提示,说明您是盗版软件的受害者,您的操作系统采用的是破解BIOS的方法激活。用户如果不喜欢这样的提示,可以选择“以后不再提示”。但这也表明,微软有能力采取进一步的动作。网上尚无破解办法。

  Vista SP1

  Vista SP1则可以识别原Vista的BIOS破解,并回退到未激活状态。然而网上也有相应的破解思路及实现。

  SLIC(Subscriber Line Interface Circuit)用户线接口电路,用户电路的作用是实现各种用户线与交换之间的连接。根据交换机制式和应用环境的不同,用户电路也有多种类型,对于程控数字交换机来说,目前主要有与模拟话机连接的模拟用户线电路(ALC)及与数字话机,数据终端(或终端适配器)连接的数字用户线电路(DLC)。[/size][/color]
<think>好的,我现在需要帮助用户解决关于SLIC算法或工具的问题。首先,我需要回顾一下用户提供的引用内容,看看是否有相关信息。用户提到了引用[2]中的ACPI表相关的内容,这可能涉及到系统底层配置,但不确定是否与SLIC算法直接相关。用户还提到可能与SLIC算法或工具有关,所以重点应该放在SLIC本身上。 首先,我应该先解释什么是SLIC算法。SLIC是简单线性迭代聚类,属于超像素分割算法,常用于计算机视觉领域。需要简明扼要地介绍其基本原理,比如基于k-means的改进,处理颜色和空间距离,生成均匀的超像素区域。同时,要提到它的优点,比如高效、紧凑,适用于实时应用。 接下来,用户可能需要知道相关的工具或库。常用的工具包括OpenCV中的实现,scikit-image库,以及VLFeat。这些库都提供了SLIC的函数或接口,需要分别说明它们的使用方法,比如在OpenCV中如何使用cv2.ximgproc.createSuperpixelSLIC()函数,并给出简单的代码示例。同样,对于scikit-image和VLFeat,也需要简要说明如何调用。 然后,根据用户的问题,生成相关的问题。常见的问题可能包括SLIC与其他超像素算法的比较,参数调整的影响,处理大图像的性能优化,以及在医学影像或卫星图像中的应用案例。这些问题可以帮助用户进一步了解SLIC的应用场景和技术细节。 另外,用户提供的引用中有提到ACPI表和SLIC表,这里可能存在一些混淆。虽然SLIC在ACPI中是系统许可表,但用户的问题更可能指向图像处理的SLIC算法。不过,为了全面,可能需要简要提及两者的区别,避免误解。但根据用户的问题,重点应在算法而非ACPI的SLIC。 需要确保回答结构清晰,分点列出算法概述、工具实现和相关问题。同时,检查是否有引用需要标注,但用户提供的引用中引用[2]涉及ACPI的SLIC,可能与问题无关,所以可能不需要引用。但根据用户提示,引用仅供参考,可能不需要在回答中特别标注,除非直接相关。 最后,确保使用正确的中文表达,避免术语错误,代码示例格式正确,数学公式使用$...$和$$...$$格式。例如,SLIC的距离公式D = \sqrt{ (dc/m)^2 + (ds/S)^2 }需要正确排版。</think>### SLIC算法与工具解析 #### 1. SLIC算法概述 **简单线性迭代聚类**(Simple Linear Iterative Clustering, SLIC)是一种高效的超像素分割算法,广泛应用于计算机视觉领域[^1]。其核心思想是将图像划分为紧凑且均匀的像素块(超像素),通过以下步骤实现: - **初始化**:在图像中均匀分布$k$个种子点; - **距离度量**:结合颜色距离$d_c$和空间距离$d_s$,定义综合距离公式: $$D = \sqrt{ \left( \frac{d_c}{m} \right)^2 + \left( \frac{d_s}{S} \right)^2 }$$ 其中$m$为颜色权重,$S=\sqrt{N/k}$为超像素边长($N$为像素总数); - **迭代优化**:通过多次k-means聚类更新超像素边界。 #### 2. 工具与实现 以下为常用SLIC工具及代码示例: **OpenCV实现** ```python import cv2 image = cv2.imread("input.jpg") slic = cv2.ximgproc.createSuperpixelSLIC(image, algorithm=cv2.ximgproc.SLICO, region_size=20) slic.iterate(10) mask = slic.getLabelContourMask() ``` **scikit-image实现** ```python from skimage.segmentation import slic segments = slic(image, n_segments=100, compactness=10) ``` **VLFeat库(MATLAB)** ```matlab segments = vl_slic(single(image), 30, 0.1); ``` #### 3. 典型应用场景 | 领域 | 用途 | |--------------|------------------------------| | 目标检测 | 减少候选区域计算量 | | 医学影像分析 | 器官边界增强 | | 视频处理 | 运动目标跟踪 |
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