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优点：天空卫士具有强大的后发优势，成立以来，博采众长，加之利用高份额的研发投入，在网络安全领域具有了天然的领先优势。
缺点：因为是监控软件可以截图聊天记录，一定有泄露的风险。比如你的电脑长期使用虚拟机进程而不是工作上的应用，也是很明显的。
天空卫士以统一内容安全技术UCS（Unified Content Security）为核心，在数据安全、WEB安全、邮件安全、移动安全和接入云安全等领域开展深入研究和研发，公司现有过百位研发工程师，已完成旗舰品牌“SecGator® 安全鳄”系列产品（SecGator® UCSS、SecGator® UCSG-DLP以及SecGator® UCSG-ASWG）的发布与应用，为组织有效应对APT攻击、钓鱼信息、内部数据窃取等威胁，保护关键数据资产。
数据安全、WEB安全、邮件安全、移动安全和接入云安全等。
天空卫士DLP安全终端（UCSC-DLP）安装在企业用户的终端上，既可以监控和阻断试图离开终端的敏感数据，并以弹窗的方式警告用户的违规情况，又可以扫描端点上的存储介质保存的机密数据，将其记录或移动至安全位置，防止企业的核心数据资产以违反安全策略规定的形式流出企业。
任务只要你达成四铁甲卫士的羁绊就可以了
北京天空卫士网络安全技术有限公司是一家专注于网络安全领域的高新技术企业。公司成立于2015年，致力于为政府、企业和个人提供全方位的网络安全解决方案。凭借多年的行业经验和专业技术团队，天空卫士已经成为国内网络安全领域的领军企业之一。
天空卫士拥有一支经验丰富的专业团队,涵盖网络安全咨询、安全评估、安全防护、安全监测等多个领域。公司为客户提供全方位的网络安全解决方案,帮助客户有效识别和应对各类网络安全风险,确保信息系统的安全稳定运行。
天空卫士拥有自主研发的一系列网络安全产品,包括入侵检测系统、漏洞扫描系统、安全审计系统等,采用前沿的人工智能和大数据分析技术,为客户提供智能化、精准化的网络安全防护。同时,公司还积极参与国家级网络安全标准的制定,为行业发展贡献力量。
天空卫士秉持"客户至上"的服务理念,为客户提供7x24小时的技术支持和应急响应。公司建立了完善的客户服务体系,通过定期培训、技术交流等方式,确保客户能够充分利用公司的产品和服务,实现网络安全的全面防护。
总之,北京天空卫士网络安全技术有限公司是一家专业、创新的网络安全服务商,致力于为客户提供优质的网络安全解决方案,为国内网络安全事业的发展贡献自己的力量。感谢您阅读本文,希望通过这篇文章,您能够更好地了解天空卫士及其在网络安全领域的专业实力。
家是一个人最舒适的港湾，人们渴望在家中感到安全和舒适。然而，有时候我们不能完全控制家里的环境，可能会受到各种威胁，如空气污染、火灾和盗窃等。幸运的是，现代科技的发展为我们提供了各种解决方案，其中之一就是家居卫士。
家居卫士是一种智能设备，旨在提供全面的家庭安全和健康保护。它可以监测家庭内部和外部的各种风险，并采取适当的措施来预防和处理这些威胁。下面我们将介绍一些家居卫士的常见功能和优势。
现代家庭中常常存在各种空气污染源，如烟雾、甲醛、细菌和花粉等。这些污染物可能对我们的健康造成威胁，导致呼吸道问题、过敏反应甚至疾病。家居卫士配备了先进的传感器，能够监测室内空气质量，并实时提供数据和警报。一旦检测到污染物超过安全值，家居卫士将会自动启动空气净化器或报警系统，确保家人的健康和安全。
火灾是家庭安全的重要威胁之一。家居卫士配备了先进的烟雾和火焰传感器，能够在火灾发生前及时发出警报。它还可以与智能家居系统联动，自动触发灭火装置、关闭电源和呼叫紧急救援。这种预警系统大大提高了火灾发生时家人们自救和逃生的机会，保护了家庭财产和生命安全。
家居卫士通常配备高清摄像头和智能监控系统，为家庭安全提供全方位保护。通过连接到手机或电脑，你可以随时随地监视家里的情况，对家人和财产进行实时监管。一旦发现可疑行为，如入侵、抢劫或破坏，家居卫士将立即发送警报，并提供相关证据。这种家庭安防监控系统的存在，不仅有效吓退潜在的入侵者，还增加了家人的安全感。
家居卫士既可以作为安全设备，也可以作为智能家居中枢。它与其他智能设备和家居系统无缝连接，实现全方位的智能控制。通过手机应用或语音助手，你可以远程控制家里的灯光、温度、门窗、电器和其他设备。这不仅提高了家庭的舒适度和便利性，还使家庭更加安全。例如，当你不在家时，可以通过智能家居控制将灯光打开，营造出有人在家的假象，预防盗窃。
家居卫士为我们的家庭带来了全面的安全和健康保护。它不仅能够监测室内和室外的各种风险，还能及时采取措施来预防和应对威胁。使用家居卫士，我们可以放心地享受家庭生活，不再担心各种意外事件的发生。家居卫士是现代家庭必备的智能设备，它让我们的家变得更安全、更健康，为我们创造一个更美好的家居环境。
最近，智能卫士技术在安全领域引起了广泛关注。智能卫士系统是一种利用人工智能技术来提高安全性的解决方案，为我们的生活和工作环境带来了许多好处。
智能卫士系统可以监视和保护我们的住宅和办公场所，帮助减少盗窃和入侵的风险。通过使用先进的传感器和监控设备，智能卫士能够及时发现异常情况并向用户发送警报。这种系统还可以集成门禁系统、视频监控等功能，提供全方位的安全保障。
随着人工智能技术和物联网技术的飞速发展，智能卫士系统正在不断升级和完善。未来，智能卫士将更加智能化、智能化，并且能够更好地满足人们对安全的需求。
智能卫士系统的出现为我们的生活带来了更多便利和安全。通过建立一个智能卫士系统，我们可以更好地保护我们的家庭和工作环境，实现安全、舒适的生活。
闪电天空卫士当然是强过MAX的防空炮的，伤害强一些（对于双手放空MAX），续航强一些（天空卫士很少遇到和飞机对炮时没弹药的情况，而MAX经常出现，而且天空卫士只要点几级的后备弹药就很少出现没有弹药的情况），能轻松击中更远的目标，对坦克有较弱的杀伤力，但并不是没有，如果你遇到一个只有驾驶员的白板决裂的话天空卫士可以胜出，对步兵能力很差，虽然打远距离散射也不厉害但是近距离打人照样打不到，10米外的步兵基本上不可能用天空卫士打死，除非是在开阔地，不如直接碾压
之前看了Mahout官方示例 20news 的调用实现；于是想根据示例的流程实现其他例子。网上看到了一个关于天气适不适合打羽毛球的例子。
训练数据：
Day Outlook Temperature Humidity Wind PlayTennis
D1 Sunny Hot High Weak No
D2 Sunny Hot High Strong No
D3 Overcast Hot High Weak Yes
D4 Rain Mild High Weak Yes
D5 Rain Cool Normal Weak Yes
D6 Rain Cool Normal Strong No
D7 Overcast Cool Normal Strong Yes
D8 Sunny Mild High Weak No
D9 Sunny Cool Normal Weak Yes
D10 Rain Mild Normal Weak Yes
D11 Sunny Mild Normal Strong Yes
D12 Overcast Mild High Strong Yes
D13 Overcast Hot Normal Weak Yes
D14 Rain Mild High Strong No
检测数据：
sunny，hot，high，weak
结果：
Yes=》 0.007039
No=》 0.027418
于是使用Java代码调用Mahout的工具类实现分类。
基本思想：
1. 构造分类数据。
2. 使用Mahout工具类进行训练，得到训练模型。
3。将要检测数据转换成vector数据。
4. 分类器对vector数据进行分类。
接下来贴下我的代码实现=》
1. 构造分类数据：
在hdfs主要创建一个文件夹路径 /zhoujainfeng/playtennis/input 并将分类文件夹 no 和 yes 的数据传到hdfs上面。
数据文件格式，如D1文件内容： Sunny Hot High Weak
2. 使用Mahout工具类进行训练，得到训练模型。
3。将要检测数据转换成vector数据。
4. 分类器对vector数据进行分类。
这三步，代码我就一次全贴出来；主要是两个类 PlayTennis1 和 BayesCheckData = =》
package myTesting.bayes;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.util.ToolRunner;
import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.training.TrainNaiveBayesJob;
import org.apache.mahout.text.SequenceFilesFromDirectory;
import org.apache.mahout.vectorizer.SparseVectorsFromSequenceFiles;
public class PlayTennis1 {
private static final String WORK_DIR = "hdfs://192.168.9.72:9000/zhoujianfeng/playtennis";
/*
* 测试代码
*/
public static void main(String[] args) {
//将训练数据转换成 vector数据
makeTrainVector();
//产生训练模型
makeModel(false);
//测试检测数据
BayesCheckData.printResult();
}
public static void makeCheckVector(){
//将测试数据转换成序列化文件
try {
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"testinput";
String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-test-seq";
Path in = new Path(input);
Path out = new Path(output);
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if(fs.exists(in)){
if(fs.exists(out)){
//boolean参数是，是否递归删除的意思
fs.delete(out, true);
}
SequenceFilesFromDirectory sffd = new SequenceFilesFromDirectory();
String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-ow"};
ToolRunner.run(sffd, params);
}
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("文件序列化失败！");
System.exit(1);
}
//将序列化文件转换成向量文件
try {
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-test-seq";
String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-test-vectors";
Path in = new Path(input);
Path out = new Path(output);
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if(fs.exists(in)){
if(fs.exists(out)){
//boolean参数是，是否递归删除的意思
fs.delete(out, true);
}
SparseVectorsFromSequenceFiles svfsf = new SparseVectorsFromSequenceFiles();
String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-lnorm","-nv","-wt","tfidf"};
ToolRunner.run(svfsf, params);
}
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("序列化文件转换成向量失败！");
System.out.println(2);
}
}
public static void makeTrainVector(){
//将测试数据转换成序列化文件
try {
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"input";
String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-seq";
Path in = new Path(input);
Path out = new Path(output);
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if(fs.exists(in)){
if(fs.exists(out)){
//boolean参数是，是否递归删除的意思
fs.delete(out, true);
}
SequenceFilesFromDirectory sffd = new SequenceFilesFromDirectory();
String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-ow"};
ToolRunner.run(sffd, params);
}
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("文件序列化失败！");
System.exit(1);
}
//将序列化文件转换成向量文件
try {
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-seq";
String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-vectors";
Path in = new Path(input);
Path out = new Path(output);
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if(fs.exists(in)){
if(fs.exists(out)){
//boolean参数是，是否递归删除的意思
fs.delete(out, true);
}
SparseVectorsFromSequenceFiles svfsf = new SparseVectorsFromSequenceFiles();
String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-lnorm","-nv","-wt","tfidf"};
ToolRunner.run(svfsf, params);
}
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("序列化文件转换成向量失败！");
System.out.println(2);
}
}
public static void makeModel(boolean completelyNB){
try {
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-vectors"+Path.SEPARATOR+"tfidf-vectors";
String model = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"model";
String labelindex = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"labelindex";
Path in = new Path(input);
Path out = new Path(model);
Path label = new Path(labelindex);
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if(fs.exists(in)){
if(fs.exists(out)){
//boolean参数是，是否递归删除的意思
fs.delete(out, true);
}
if(fs.exists(label)){
//boolean参数是，是否递归删除的意思
fs.delete(label, true);
}
TrainNaiveBayesJob tnbj = new TrainNaiveBayesJob();
String[] params =null;
if(completelyNB){
params = new String[]{"-i",input,"-el","-o",model,"-li",labelindex,"-ow","-c"};
}else{
params = new String[]{"-i",input,"-el","-o",model,"-li",labelindex,"-ow"};
}
ToolRunner.run(tnbj, params);
}
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("生成训练模型失败！");
System.exit(3);
}
}
}
package myTesting.bayes;
import java.io.IOException;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import org.apache.commons.lang.StringUtils;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.fs.PathFilter;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.BayesUtils;
import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.NaiveBayesModel;
import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.StandardNaiveBayesClassifier;
import org.apache.mahout.common.Pair;
import org.apache.mahout.common.iterator.sequencefile.PathType;
import org.apache.mahout.common.iterator.sequencefile.SequenceFileDirIterable;
import org.apache.mahout.math.RandomAccessSparseVector;
import org.apache.mahout.math.Vector;
import org.apache.mahout.math.Vector.Element;
import org.apache.mahout.vectorizer.TFIDF;
import com.google.common.collect.ConcurrentHashMultiset;
import com.google.common.collect.Multiset;
public class BayesCheckData {
private static StandardNaiveBayesClassifier classifier;
private static Map<String, Integer> dictionary;
private static Map<Integer, Long> documentFrequency;
private static Map<Integer, String> labelIndex;
public void init(Configuration conf){
try {
String modelPath = "/zhoujianfeng/playtennis/model";
String dictionaryPath = "/zhoujianfeng/playtennis/tennis-vectors/dictionary.file-0";
String documentFrequencyPath = "/zhoujianfeng/playtennis/tennis-vectors/df-count";
String labelIndexPath = "/zhoujianfeng/playtennis/labelindex";
dictionary = readDictionnary(conf, new Path(dictionaryPath));
documentFrequency = readDocumentFrequency(conf, new Path(documentFrequencyPath));
labelIndex = BayesUtils.readLabelIndex(conf, new Path(labelIndexPath));
NaiveBayesModel model = NaiveBayesModel.materialize(new Path(modelPath), conf);
classifier = new StandardNaiveBayesClassifier(model);
} catch (IOException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("检测数据构造成vectors初始化时报错。。。。");
System.exit(4);
}
}
/**
* 加载字典文件，Key: TermValue； Value：TermID
* @param conf
* @param dictionnaryDir
* @return
*/
private static Map<String, Integer> readDictionnary(Configuration conf, Path dictionnaryDir) {
Map<String, Integer> dictionnary = new HashMap<String, Integer>();
PathFilter filter = new PathFilter() {
@Override
public boolean accept(Path path) {
String name = path.getName();
return name.startsWith("dictionary.file");
}
};
for (Pair<Text, IntWritable> pair : new SequenceFileDirIterable<Text, IntWritable>(dictionnaryDir, PathType.LIST, filter, conf)) {
dictionnary.put(pair.getFirst().toString(), pair.getSecond().get());
}
return dictionnary;
}
/**
* 加载df-count目录下TermDoc频率文件，Key: TermID； Value：DocFreq
* @param conf
* @param dictionnaryDir
* @return
*/
private static Map<Integer, Long> readDocumentFrequency(Configuration conf, Path documentFrequencyDir) {
Map<Integer, Long> documentFrequency = new HashMap<Integer, Long>();
PathFilter filter = new PathFilter() {
@Override
public boolean accept(Path path) {
return path.getName().startsWith("part-r");
}
};
for (Pair<IntWritable, LongWritable> pair : new SequenceFileDirIterable<IntWritable, LongWritable>(documentFrequencyDir, PathType.LIST, filter, conf)) {
documentFrequency.put(pair.getFirst().get(), pair.getSecond().get());
}
return documentFrequency;
}
public static String getCheckResult(){
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String classify = "NaN";
BayesCheckData cdv = new BayesCheckData();
cdv.init(conf);
System.out.println("init done...............");
Vector vector = new RandomAccessSparseVector(10000);
TFIDF tfidf = new TFIDF();
//sunny，hot，high，weak
Multiset<String> words = ConcurrentHashMultiset.create();
words.add("sunny",1);
words.add("hot",1);
words.add("high",1);
words.add("weak",1);
int documentCount = documentFrequency.get(-1).intValue(); // key=-1时表示总文档数
for (Multiset.Entry<String> entry : words.entrySet()) {
String word = entry.getElement();
int count = entry.getCount();
Integer wordId = dictionary.get(word); // 需要从dictionary.file-0文件（tf-vector）下得到wordID，
if (StringUtils.isEmpty(wordId.toString())){
continue;
}
if (documentFrequency.get(wordId) == null){
continue;
}
Long freq = documentFrequency.get(wordId);
double tfIdfValue = tfidf.calculate(count, freq.intValue(), 1, documentCount);
vector.setQuick(wordId, tfIdfValue);
}
// 利用贝叶斯算法开始分类,并提取得分最好的分类label
Vector resultVector = classifier.classifyFull(vector);
double bestScore = -Double.MAX_VALUE;
int bestCategoryId = -1;
for(Element element: resultVector.all()) {
int categoryId = element.index();
double score = element.get();
System.out.println("categoryId:"+categoryId+" score:"+score);
if (score > bestScore) {
bestScore = score;
bestCategoryId = categoryId;
}
}
classify = labelIndex.get(bestCategoryId)+"(categoryId="+bestCategoryId+")";
return classify;
}
public static void printResult(){
System.out.println("检测所属类别是："+getCheckResult());
}
}
