雷池社区版本SYSlog使用教程

雷池会对恶意攻击进行拦截,但是日志都在雷池机器上显示

如何把日志都同步到相关设备进行统一的管理和分析呢?

如需将雷池攻击日志实时同步到第三方服务器, 可使用雷池的 Syslog 外发 功能

启用 Syslog 外发

进入雷池 系统设置 页面, 配置 Syslog 设置 选项即可完成

雷池 Syslog 使用 UDP 协议进行传输, 内存格式遵从 RFC-5424

image.png

效果测试

Syslog 配置完成后,点击 测试 按钮,若 Syslog 服务器收到以下信息,则代表配置成功

<30>1 2024-03-20T20:02:38+08:00 55ae65e87e75 /matio/mario 1 safeline_event - Connectivity test requested.

雷池 Syslog 事件格式说明

{
  "scheme": "http",                 // 请求协议为 HTTP
  "src_ip": "12.123.123.123",       // 源 IP 地址
  "src_port": 53008,                // 源端口号
  "socket_ip": "10.2.71.103",       // Socket IP 地址
  "upstream_addr": "10.2.34.20",    // 上游地址
  "req_start_time": 1712819316749,  // 请求开始时间
  "rsp_start_time": null,           // 响应开始时间
  "req_end_time": 1712819316749,    // 请求结束时间
  "rsp_end_time": null,             // 响应结束时间
  "host": "safeline-ce.chaitin.net",// 主机名
  "method": "GET",                  // 请求方法为 GET
  "query_string": "",               // 查询字符串
  "event_id": "32be0ce3ba6c44be9ed7e1235f9eebab",            // 事件 ID
  "session": "",                    // 会话
  "site_uuid": "35",                // 站点 UUID
  "site_url": "http://safeline-ce.chaitin.net:8083",         // 站点 URL
  "req_detector_name": "1276d0f467e4",                       // 请求检测器名称
  "req_detect_time": 286,           // 请求检测时间
  "req_proxy_name": "16912fe30d8f", // 请求代理名称
  "req_rule_id": "m_rule/9bf31c7ff062936a96d3c8bd1f8f2ff3",  // 请求规则 ID
  "req_location": "urlpath",        // 请求位置为 URL 路径
  "req_payload": "",                // 请求负载为空
  "req_decode_path": "",            // 请求解码路径
  "req_rule_module": "m_rule",      // 请求规则模块为 m_rule
  "req_http_body_is_truncate": 0,   // 请求 HTTP 主体
  "rsp_http_body_is_truncate": 0,   // 响应 HTTP 主体
  "req_skynet_rule_id_list": [      // 请求 Skynet 规则 ID 列表
    65595,
    65595
  ],
  "http_body_is_abandoned": 0,      // HTTP 主体
  "country": "US",                  // 国家
  "province": "",                   // 省份
  "city": "",                       // 城市
  "timestamp": 1712819316,          // 时间戳
  "payload": "",  
  "location": "urlpath",            // 位置为 URL 路径
  "rule_id": "m_rule/9bf31c7ff062936a96d3c8bd1f8f2ff3",     / 规则 ID
  "decode_path": "",                // 解码路径
  "cookie": "sl-session=Z0WLa8mjGGZPki+QHX+HNQ==",          // Cookie
  "user_agent": "PostmanRuntime/7.28.4",                    // 用户代理
  "referer": "",                    // 引用页
  "timestamp_human": "2024-04-11 15:08:36",                 // 时间戳
  "resp_reason_phrase": "",         // 响应
  "module": "m_rule",               // 模块为 m_rule
  "reason": "",                     // 原因
  "proxy_name": "16912fe30d8f",     // 代理名称
  "node": "1276d0f467e4",           // 节点
  "dest_port": 8083,                // 目标端口号
  "dest_ip": "10.2.34.20",          // 目标 IP 地址
  "urlpath": "/webshell.php",       // URL 路径
  "protocol": "http",               // 协议为 HTTP
  "attack_type": "backdoor",        // 攻击类型
  "risk_level": "high",             // 风险级别
  "action": "deny",                 // 动作
  "req_header_raw": "GET /webshell.php HTTP/1.1\r\nHost: safeline-ce.chaitin.net:8083\r\nUser-Agent: PostmanRuntime/7.28.4\r\nAccept: */*\r\nAccept-Encoding: gzip, deflate, br\r\nCache-Control: no-cache\r\nCookie: sl-session=Z0WLa8mjGGZPki+QHX+HNQ==\r\nPostman-Token: 8e67bec1-6e79-458c-8ee5-0498f3f724db\r\nX-Real-Ip: 12.123.123.123\r\nSL-CE-SUID: 35\r\n\r\n",                      // 请求头原始内容
  "body": "",                       // 主体
  "req_block_reason": "web",        // 请求阻止原因
  "req_attack_type": "backdoor",    // 请求攻击类型
  "req_risk_level": "high",         // 请求风险级别
  "req_action": "deny"              // 动作
}

如果没有收到syslog,错误排除思路

1.先确认发送方机器与接受方机器的网络是否联通

2.确认接受方机器对应端口可以接受到UDP的syslog信息

3.确认发送方机器能把syslog信息发出去当前机器的环境

4.多检查防火墙,安全组等相关的网络策略是否有额外的拦截

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
在科技快速演进的时代背景下,移动终端性能持续提升,用户对移动应用的功能需求日益增长。增强现实、虚拟现实、机器人导航、自动驾驶辅助、手势识别、物体检测与距离测量等前沿技术正成为研究与应用的热点。作为支撑这些技术的核心,双目视觉系统通过模仿人类双眼的成像机制,同步获取两路图像数据,并借助图像处理与立体匹配算法提取场景深度信息,进而生成点云并实现三维重建。这一技术体系对提高移动终端的智能化程度及优化人机交互体验具有关键作用。 双目视觉系统需对同步采集的两路视频流进行严格的时间同步与空间校正,确保图像在时空维度上精确对齐,这是后续深度计算与立体匹配的基础。立体匹配旨在建立两幅图像中对应特征点的关联,通常依赖复杂且高效的计算算法以满足实时处理的要求。点云生成则是将匹配后的特征点转换为三维空间坐标集合,以表征物体的立体结构;其质量直接取决于图像处理效率与匹配算法的精度。三维重建基于点云数据,运用计算机图形学方法构建物体或场景的三维模型,该技术在增强现实与虚拟现实等领域尤为重要,能够为用户创造高度沉浸的交互环境。 双目视觉技术已广泛应用于多个领域:在增强现实与虚拟现实中,它可提升场景的真实感与沉浸感;在机器人导航与自动驾驶辅助系统中,能实时感知环境并完成距离测量,为路径规划与决策提供依据;在手势识别与物体检测方面,可精准捕捉用户动作与物体位置,推动人机交互设计与智能识别系统的发展。此外,结合深度计算与点云技术,双目系统在精确距离测量方面展现出显著潜力,能为多样化的应用场景提供可靠数据支持。 综上所述,双目视觉技术在图像处理、深度计算、立体匹配、点云生成及三维重建等环节均扮演着不可或缺的角色。其应用跨越多个科技前沿领域,不仅推动了移动设备智能化的发展,也为丰富交互体验提供了坚实的技术基础。随着相关算法的持续优化与硬件性能的不断提升,未来双目视觉技术有望在各类智能系统中实现更广泛、更深层次的应用。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
本软件提供多种基于张量理论的流动诱导纤维取向计算功能,涵盖Jeffrey模型、Folgar-Tucker模型及各向异性旋转扩散系列(如Phelps-Tucker五参数模型、iARD、pARD、MRD与Wang双参数模型)以及慢速动力学方法(包括SRF、RSC与RPR)。针对四阶方向张量,支持三维空间中的线性、二次、混合、正交各向异性、自然及IBOF闭合近似;在平面取向分析中,则提供Bingham分布、自然近似、椭圆半径法、正交各向异性D型与非正交F型等多种闭合方案。 软件可计算平面或三维条件下的完整方向分布函数,适用于瞬态或稳态过程,并整合了Jeffery、Folgar-Tucker与ARD等基础取向动力学模型。同时支持基于Phelps-Tucker理论的纤维长度分布演化模拟。 在线弹性刚度预测方面,集成了平均场模型体系,包括Halpin-Tsai公式、稀释Eshelby解、Mori-Tanaka方法及Lielens双夹杂模型,适用于单向或分布型纤维取向情况。所有刚度模型均可导出对应的热应力张量与热膨胀张量。 此外,软件具备经典层压板理论分析能力,可处理随厚度变化的纤维取向对复合材料板刚度的影响。在分布函数重构方面,提供Jeffery解析解、Bingham分布、椭圆半径法及四阶最大熵函数等多种方法用于平面取向分布的重建。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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