运行 R 脚本并对用户隐藏实际代码

Question

我创建了一个 R 代码脚本：

1. 从数据库中读取一些数据
2. 进行一些转换并......
3. 将修改后的表格导出为 csv。

此代码需要在客户端机器上运行，但我们需要对用户“隐藏”实际代码。

对于我们如何实现这一目标有什么有用的建议吗？

Answer 1

前面

...几乎不可能将 R <something> 部署到另一台计算机上，以防止好奇的用户访问源代码。

来自 2011 年的邮件列表对话，以回应 “我不希望任何人能够阅读代码。”，

R 是一个开源项目，因此为您提供执行此操作的方法并不是 我们的目标之一。

• 邓肯·默多克https://stat.ethz.ch/pipermail/r-help/2011-July/282755.html

（默多克教授在 R 核心团队和 R 基金会工作多年。）

背景

几种（许多？）编程语言提供将脚本或程序编译成可执行文件的能力，即您引用的.exe。例如，python 有py2exe 和PyInstaller 之类的工具。这些工具的范围从仅仅将脚本压缩成一个压缩球，可能会混淆脚本； ...实际创建一个exe，脚本要么紧密嵌入，要么类似。 （这部分可以使用更多的引用/研究。）

这通常对许多人来说已经足够了，因为它会把诚实的人拒之门外。我这样说是因为你需要做的就是像decompile py2exe 这样的谷歌短语，你会找到工具、howtos、教程等，其意图可能真诚地试图帮助某人恢复丢失的代码.不管意图如何，它们只会减慢好奇的用户。

不幸的是，对于 R 来说，没有任何工具可以轻松做到这一点。

有些工具旨在让非 R 用户更轻松地使用基于 R 的工具。例如，RInno 和DesktopDeployR 是两个工具，旨在创建支持 R 或 R/shiny 工具的 Windows（非 mac/linux）安装程序。但此类工具的目的是促进 IT 任务与让用户/客户在他们的计算机上安装和维护 R 相关，而不是保护它运行的代码。

约束R.exe?

有一些问题（在其他地方？）询问他们是否可以修改 R 解释器本身，以便它不会做它打算做的所有事情。例如，可以重新定义 base::print，使函数的内容不能被转储，而 debug 不显示它即将执行的代码，可能还有其他几个保护步骤。

这种方法存在一些问题：

1. 总是有另一种方法可以获取函数的内容。即使您阻止print.default 和debugger 这样做，也有其他方法可以使用这些功能（例如body(.)）。你觉得你会准确地遍历这些兔子洞中的多少，把它们全部弄下来……对正常的 R 代码没有不利影响？

2. 即使您觉得自己可以获取所有内容，您是否对包含您专有内容的源 .R 文件进行了加密？好的，加密很好，除了你需要以某种方式解密内容。许多具有加密内容的工具这样做是为了阻止逆向工程，因此它们还在应用程序本身中嵌入（当然是模糊的）解密密钥。只要给它时间，有人会找到并提取它。

   您可能认为您可以在启动时下载密钥（不存储在应用程序中），以便实时解密代码。抱歉，网络嗅探器将获取密钥。即使您通过 https:// 检索它，https://mitmproxy.org/ 等工具也会使此步骤的效率大大降低。

3. 假设您已经重新编译 R 以屏蔽 print 等，有一种方法可以分发加密的源代码，并且能够以不易泄露密钥的方式对其进行解密（用于源代码的完全解密文件）。虽然需要专门的用户通过上述所有步骤来获取源代码，但上述步骤都不是必需的：他们可能会合法地强制您将更改发布到 R 解释器本身（即您防止打印功能内容）。这不会显示您的源代码，但会显示您的许多方法，这可能就足够了。 （或者只是法律费用的风险。）

   R 是 GPL，这意味着任何链接到它的东西也被 GPL “污染”。这意味着使用Rcpp、for instance 编译的任何内容也将受到 GPL 的约束/解放（您的选择）。这包括使用RInside 的想法：它也是 GPL (>= 2)。

   要在不涉及 GPL 的情况下完成此操作，您需要在不使用 R 项目代码的情况下编写解释器（可能是从零开始）。

替代方案

最终，如果您想向客户端发布基于 R 的实用程序/应用程序/功能，让他们在不看到代码的情况下使用您的代码的唯一可靠方法是……控制运行 R 的计算机（源代码将驻留）。当我找到它们时，我会添加更多支持此声明的链接，但只是一个小小的开始：

• https://stat.ethz.ch/pipermail/r-help/2011-July/282717.html
• https://www.researchgate.net/post/How_to_make_invisible_the_R_code

选项包括使 R 代码和 R 解释器完全在您的控制之下的任何内容。简单例子：

• Shiny 应用程序，自托管（如果您信任他们的安全性，也可以在 shinyapps.io 上）；服务器包括Shiny Server（免费版和商业版）、RStudio Connect（仅限商业版）和ShinyProxy。 （该列表不知道是排他的。）

• Rplumber 是 API 服务器，而不是闪亮的服务器。目的是针对单个 HTTP(s) 端点调用，可能经过身份验证，支持任何 HTTP 支持（发布、获取等）。这可以通过多种方式提供，请参阅其hosting 页面了解选项。

• Rserve。我对此知之甚少，但从我的经验来看，与企业系统集成的运气不太好（例如，身份验证和对授权的精细控制很重要）。这确实允许对 R 进行近乎原始的访问，因此它可能不是您想要的（尤其是当目的是提供给自己可能不是强大的 R 用户的客户时）。

• OpenCPU 应该被讨论，但不能作为“保护你的代码”的可行候选者。它与rplumber 非常相似，因为它提供 HTTP 端点，但它支持其 R 库中安装的每个包中的每个导出函数的端点。这包括base 包，因此获取任何可以在 R 控制台上获取的函数的源代码一点都不难。我相信这是一项设计功能，即使它与您保护代码的意图完全不一致。

• 任何可以调用 R 或 Rscript 的东西。这可能是 PHP 或 mod_python 或类似的。任何可以exec("/usr/bin/Rscript",...) 的网页服务语言都可以获取其输出并将其转交给调用代理。 （例如，PHP 前端也可能调用仅允许来自 PHP 服务主机的连接的 opencpu 端点。）