A:增加防火墙大屏适配
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5655644983
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@@ -66,3 +66,107 @@ npm run lint
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所连接服务器的地理位置
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我在做一个专业的网络信息管理工具，主要能做到对于网络信息的监控，比如网速，当前网速，以及每个软件的网速，我想的是把这些收集到的信息保存起来，然后可以增加一个历史数据分析页面。这是我们的前景提要。现在，对于C#来说我想用Sqlite进行数据保存，因为我的软件是要离线运行，并且单机可用的，所以不能用Mysql或者其他繁重的数据库。
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我目前的整体想法如下：
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关于网速的情况的分析分为两个表：一个是全局网速占用、一个是每个软件的网速占用。对于全局网速占用每1分钟写入一次，一天大概有1440条数据，一个月大概4万条数据
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对于每分钟的数据记录只记录一个月，超过一个月的将对应范围内的数据压缩为天进行报错，删除最原始的每分钟数据。
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对于单个软件网速占用，每5秒进行统计，该数据只保存在内存中，不保存数据库，并且内存中的网速记录只周期记录最近6个小时。于此同时，写入数据库的依然是按照分钟进行记录，
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一个软件一周大概1万条数据，如果用户有100个软件，那么一周就是100万个，为了防止数据库崩溃，只记录一周的数据，超过的一周的数据按照全局信息的管理方式，将其压缩为天进行存储，
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删除原始每分钟数据。
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对于单个软件网速的记录采用 可执行文件的路径作为ID进行数据存储，第二个字段为时间，其他的分别为：上传总量、下载总量、网卡、时间戳、
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于此同时也可以记录网络连接的信息：时间戳 本地IP 本地端口 远程IP 远程端口 协议 上传字节 下载字节 可执行文件路径。这些连接信息每分钟只保存流量最多的100条（后期开放用户可定义数量，
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但是不能超过100）。该信息最多只保存1天，超过1天就合并删除。超过1周的数据再次聚会删除。超过1个月再次处理。
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你帮我估算一个，如果按照这样的策略，数据库需要考虑分库分表嘛？它的健壮性如何？还有什么问题需要考虑。
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软件信息的记录：
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名字、路径、版本、公司、ICON等
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归档与清理任务的调度
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使用 BackgroundWorker / Timer / Task 定期执行：
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按月归档
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删除旧数据
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合并压缩历史数据（比如求平均/最大/最小）
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异常崩溃后的恢复
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建议使用 WAL 模式 + 定期备份数据库文件。
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常见的异常事件类型：
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连接异常
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连接失败（如 TCP 三次握手失败）
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连接超时、断开异常
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流量异常
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突然流量暴增或骤降
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单个 IP/端口流量异常（过高或过低）
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安全告警
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访问黑名单 IP 或域名
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非法端口访问（比如非标准端口被访问）
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端口扫描行为检测
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异常登录/连接尝试
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软件异常
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某进程网络异常终止
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网络接口断开或重连
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系统网络错误（如 DNS 解析失败）
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事件日志的记录结构建议
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| 字段 | 说明 |
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| -------- | --------------------------- |
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| 事件ID | 唯一标识 |
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| 时间戳 | 事件发生时间 |
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| 事件类型 | 如“连接失败”、“异常流量”、“黑名单访问”等 |
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| 相关进程/应用 | 关联的进程路径或名称（如果有） |
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| 本地 IP/端口 | 事件关联的本地地址 |
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| 远程 IP/端口 | 事件关联的远程地址 |
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| 事件描述 | 详细描述，如“连接 8.8.8.8:443 超过阈值” |
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| 严重等级 | Info/Warning/Error/Critical |
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| 额外数据 | 可 JSON 格式存储其他细节信息 |
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CREATE TABLE event_log (
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event_id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
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timestamp DATETIME NOT NULL,
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event_type TEXT NOT NULL,
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process_path TEXT,
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local_ip TEXT,
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local_port INTEGER,
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||||
remote_ip TEXT,
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||||
remote_port INTEGER,
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severity TEXT NOT NULL,
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description TEXT,
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extra_data TEXT -- JSON 格式可选
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);
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端口扫描行为如何检测？
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检测思路
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短时间内对多个端口发起连接尝试：
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同一源 IP 在短时间内向同一目标 IP 扫描多个端口。
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大量连接失败：
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多个端口连接失败，说明可能是扫描。
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连接速率异常：
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短时间内连接速率远高于正常业务连接。
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实现方法
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滑动时间窗口统计：记录单位时间内访问某目标IP的端口次数。
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阈值判断：超过阈值触发告警。
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结合连接失败率：如果大部分端口连接失败，更可能是扫描。
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黑名单过滤：过滤已知安全扫描器IP。
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@@ -565,7 +565,7 @@ const handleSaveRule = (rule: unknown) => {
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.firewall-container {
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padding: 24px;
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max-width: 1500px;
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max-width: 2000px;
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margin: 0 auto;
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height: 100%;
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display: flex;
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@@ -817,9 +817,50 @@ const handleSaveRule = (rule: unknown) => {
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text-overflow: ellipsis;
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white-space: nowrap;
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}
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/* 超超大屏幕 1801px-2000px */
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@media (min-width: 1801px) and (max-width: 2000px) {
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||||
.checkbox-cell { width: 60px; }
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||||
.name-cell { width: 250px; }
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||||
.status-cell { width: 100px; }
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||||
.direction-cell { width: 100px; }
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||||
.action-cell { width: 100px; }
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||||
.program-cell { width: 320px; flex-shrink: 1; }
|
||||
.protocol-cell { width: 100px; }
|
||||
.port-cell { width: 120px; }
|
||||
.profiles-cell { width: 180px; flex-shrink: 1; }
|
||||
.actions-cell { width: 120px; }
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}
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/* 基础列宽 - 针对超大屏幕（>1400px） */
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@media (min-width: 1401px) {
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/* 极大屏幕 >2000px */
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@media (min-width: 2001px) {
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||||
.checkbox-cell { width: 70px; }
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||||
.name-cell { width: 280px; }
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||||
.status-cell { width: 110px; }
|
||||
.direction-cell { width: 110px; }
|
||||
.action-cell { width: 110px; }
|
||||
.program-cell { width: 380px; flex-shrink: 1; }
|
||||
.protocol-cell { width: 110px; }
|
||||
.port-cell { width: 140px; }
|
||||
.profiles-cell { width: 200px; flex-shrink: 1; }
|
||||
.actions-cell { width: 140px; }
|
||||
}
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/* 超大屏幕 1601px-1800px */
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@media (min-width: 1601px) and (max-width: 1800px) {
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||||
.checkbox-cell { width: 55px; }
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||||
.name-cell { width: 230px; }
|
||||
.status-cell { width: 90px; }
|
||||
.direction-cell { width: 90px; }
|
||||
.action-cell { width: 90px; }
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||||
.program-cell { width: 280px; flex-shrink: 1; }
|
||||
.protocol-cell { width: 90px; }
|
||||
.port-cell { width: 110px; }
|
||||
.profiles-cell { width: 160px; flex-shrink: 1; }
|
||||
.actions-cell { width: 110px; }
|
||||
}
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||||
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/* 基础列宽 - 针对超大屏幕（1401px-1600px） */
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@media (min-width: 1401px) and (max-width: 1600px) {
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||||
.checkbox-cell { width: 50px; }
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||||
.name-cell { width: 200px; }
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||||
.status-cell { width: 80px; }
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