火绒安全推出首款Mac产品 提速布局Mac终端安全领域

火绒安全宣布推出火绒剑Mac版,开始公测,旨在解决macOS用户系统安全分析工具短缺的问题。这款高级安全分析工具具备进程管理、监控、网络等功能,以轻巧的界面和高效的分析能力提升用户处理安全问题的效率。此前,火绒剑Mac版已进行内测并根据反馈进行了优化,标志着火绒在终端安全领域的进一步布局。

据火绒安全官方消息,火绒旗下首个Mac产品“火绒剑Mac版”于5月12日正式开启公测,有需求的用户可前往火绒官方论坛下载体验。此次火绒剑Mac版的推出,释放了火绒提速布局Mac终端安全领域的信号,同时也表明了火绒在不断丰富安全业务,为终端用户安全加码。

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​火绒剑Mac版产品图

据了解,火绒剑Mac版是由火绒实验室研发,针对macOS用户缺乏易用的系统安全分析工具这一痛点,专门推出的可方便安全爱好者以及安全从业者进行系统分析、诊断以及安全问题处置的一款高级安全分析类扩展工具。火绒剑Mac版拥有进程管理、进程监控、网络、启动项、设备树、内核驱动等软件功能。该产品轻便灵巧,操作交互设计合理,拥有友好的界面、人性化的信息列表布局,方便用户进行线程级的程序分析与管控,可以极大的提高用户处理问题的效率。

此外,火绒表示在此之前,火绒剑Mac版已完成小范围的内测活动,通过收集百位内测人员的使用感受和问题意见,对产品进行了进一步的完善和优化。

实际上,火绒正是通过火绒剑Windows版切入安全行业,并通过不断的打磨产品和技术,在推出Windows端的个人终端安全产品后,积累了“专业、干净”的品牌形象,迅速获得了广大的用户支持和喜爱,并将口碑传递到后续的企业版终端产品中,最终实现产品盈利。

火绒也在其宣传中多次表示,“将为更多终端用户、更多行业领域提供安全产品和解决方案,从而构建全方位、多角度的终端安全服务体系”。

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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