金山卫士宣布彻底开源 杜绝安全厂商监守自盗

金山网络宣布旗下安全软件金山卫士实现全面开源,公开所有功能的源代码,旨在避免恶意竞争并提升用户体验。此外,金山网络的核心云安全服务也通过API接口对外开放。

金山网络方面今日透露,旗下安全软件金山卫士的所有功能已经全部开放源代码。金山网络称,彻底开源可以从根本上杜绝此类“监守自盗”的行为。

据了解,瑞星在北京召开发布会时称,其个人安全产品与所有安全软件全面兼容后仅2两天,就遭遇360“后门”狙击。有网友也举报,在同时安装了360安全卫士、金山卫士、QQ电脑管家、瑞星等软件的电脑上,一旦使用360“优化”后,出现其他安全软件无法正常使用的现象。

金山网络称,这种现象并不是第一次出现,此前360与腾讯的“3Q大战”也与安全厂商的强势地位不无关系。

金山专家表示,安全管理软件是网络基础工具,但由于技术门槛的原因,安全管理软件更具强权,甚至对其他软件拥有“生杀予夺”的权利,而这对用户和行业来说,都是很不公平的。金山卫士彻底开源之后,将所有的源代码公布在大众的眼前,也就从根本上能够避免安全厂商这类恶意竞争、破坏用户体验的行为。

金山网络称,开源决心甚大,该计划不仅仅包括金山卫士,金山核心的云安全也已通过API的接口形式对外开放。2月21日,金山网络宣布投入3000万元实施“云盾”计划,开放了包括网址安全、文件安全查询等在内的云安全平台,并获得了百度、傲游、搜狗等厂商的合作支持。

据悉,截至目前,金山卫士已经对外完全开放所有功能的代码,其中包括隐私保护器、漏洞扫描器、系统优化开机加速、金山卫士ARP防火墙、金山卫士主界面、金山卫士垃圾清理在内的6个核心安全模块。

内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合与前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性与系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖与高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注与长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性与经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构与数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型与算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析与系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑与数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
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