网站保护神器,雷池社区版的隐藏文件

SafeLine,中文名 “雷池”,是一款简单好用, 效果突出的 Web 应用防火墙(WAF),可以保护 Web 服务不受黑客攻击。

雷池通过过滤和监控 Web 应用与互联网之间的 HTTP 流量来保护 Web 服务。可以保护 Web 服务免受 SQL 注入、XSS、 代码注入、命令注入、CRLF 注入、ldap 注入、xpath 注入、RCE、XXE、SSRF、路径遍历、后门、暴力破解、CC、爬虫 等攻击。

雷池安装目录中有一个.env 的隐藏文件,是用来干啥的呢,当前文档进行讲解

image.png

SAFELINE_DIR=/data/safeline

IMAGE_TAG=latest

MGT_PORT=9443

POSTGRES_PASSWORD=7Y2WuXYxWQfquUWzo8wE0xIPvrtTrRTS

REDIS_PASSWORD=vVIBGagmn9VW1M9ikttGlsgy8SovwGqM

SUBNET_PREFIX=172.22.222

IMAGE_PREFIX=swr.cn-east-3.myhuaweicloud.com/chaitin-safeline

SAFELINE_DIR=/data/safeline

作用:指定主机上存储 Safeline 数据和配置文件的目录。将该目录映射到容器内可以确保数据的持久性,即使容器重启也不会丢失数据。

IMAGE_TAG=latest

作用:定义 Safeline 镜像的版本。设置为 latest 意味着会拉取最新版本。

MGT_PORT=9443

作用:管理端口,用于 Safeline Web 管理界面。默认端口是 9443,用户可以通过此端口访问 Safeline 的管理功能。

POSTGRES_PASSWORD=7Y2WuXYxWQfquUWzo8wE0xIPvrtTrRTS

作用:配置 PostgreSQL 数据库的密码。此密码是 Safeline 应用访问 PostgreSQL 数据库所需。

REDIS_PASSWORD=vVIBGagmn9VW1M9ikttGlsgy8SovwGqM

作用:配置 Redis 数据库的密码。

SUBNET_PREFIX=172.22.222

作用:定义 Docker 网络的子网前缀。这个子网前缀用于为 Safeline 容器指定一个静态 IP 地址。

IMAGE_PREFIX=swr.cn-east-3.myhuaweicloud.com/chaitin-safeline

作用:指定 Docker 镜像的前缀,用于从华为云镜像仓库中拉取 Safeline 镜像。该配置使得系统能够从指定的仓库和镜像仓库路径中获取 Safeline 镜像。

其他

这些都是默认配置,大家可以自己修改文件内容进行自定义调整

内容面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程研究(Python代码实现)概要:本文围绕“面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程研究”展开,重点探讨了如何在制造环境中构建具备强鲁棒性的机器学习集成计算框架,并提供了基于Python的代码实现。研究聚焦于应对制造业中常见的数据不确定性、噪声干扰和工况变化等问题,提出了一套集成化的计算流程,涵盖数据预处理、特征工程、模型训练、集成学习策略以及鲁棒性优化机制。文中强调通过多模型融合、异常检测、自适应学习等技术提升系统稳定性与泛化能力,适用于复杂工业场景下的预测、分类与质量控制任务。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习知识,从事智能制造、工业数据分析、自动化控制等相关领域的科研人员及工程技术人员,尤其适合研究生、企业研发人员及工业AI项目开发者。; 使用场景及目标:①应用于工业生产过程中的质量预测、故障诊断与能效优化;②构建抗干扰能力强的智能制造决策系统;③实现对多源异构工业数据的高效建模与稳定推理,提升生产线智能化水平。; 阅读建议:建议结合文中提供的Python代码实例,配合实际工业数据集进行复现与调优,重点关注集成策略与鲁棒性模块的设计逻辑,同时可扩展应用于其他工业AI场景。
求解大规模带延迟随机平均场博弈中参数无关CSME的解法器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“求解大规模带延迟随机平均场博弈中参数无关CSME的解法器研究”展开,提出了一种基于Matlab代码实现的数值解法,旨在有效求解带有时间延迟的随机平均场博弈问题中的参数无关CSME(Coupled System of Mean Field Equations)。研究聚焦于构建高效的数值计算框架,克服传统方法在处理高维、非线性与延迟耦合系统时的计算瓶颈,提升解法器的稳定性与收敛性。文中详细阐述了数学模型构建、算法设计思路及关键步骤的Matlab实现,通过仿真实验验证了所提方法在不同场景下的有效性与鲁棒性。同时,文档列举了大量相关科研方向与Matlab应用案例,涵盖电力系统、路径规划、信号处理、机器学习等多个领域,展示了Matlab在复杂系统仿真与优化中的广泛应用能力。; 适合人群:具备一定数学建模与Matlab编程基础,从事控制理论、博弈论、优化算法或相关工程仿真研究的研究生、博士生及科研人员。; 使用场景及目标:①深入理解带延迟的随机平均场博弈建模与CSME求解机制;②掌握利用Matlab实现复杂非线性系统数值求解的技术方法;③借鉴文中的算法设计思路与代码框架,应用于自身科研项目中的系统仿真与优化问题。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码实例,逐步调试与运行关键算法模块,加深对理论推导与数值实现之间联系的理解。同时可参考文档末尾列出的相关研究方向与代码资源,拓展研究视野,提升科研效率。 ```
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