程序聚合 软件案例 远程监控系统-灰鸽子

远程监控系统-灰鸽子

2026-04-13 02:28:31
行业:安全、企业服务(saas)
载体:Windows应用、网站
技术:C++、SQL Server、ASP.NET、WinForms

业务和功能介绍

一、立项背景与目标
针对企业普遍存在信息泄露、员工工作效率低、终端行为难管控、核心数据外发风险高、人员异动难预警等痛点,推出灰鸽子企业安全管理系统,以主控被控隔离为安全底座,实现终端操作全可视、行为全可控、数据全可溯,提升企业信息安全水平与办公效率,降低数据泄密与人员流失风险。
二、软件功能及核心模块
远程桌面与屏幕监控:支持 1080P + 超清远程桌面,适配 4K/8K 分辨率,屏幕墙默认 6 路,可扩至 32 路,实现一对多、多对多实时监控与远程控制。
文件反泄密与外设管控:禁止文件跨软件 / 浏览器外发,U 盘白名单管控,加密 U 盘限定访问,记录拷入 / 拷出与文件全操作日志。
行为审计与录像:后台 24 小时屏幕 / 视频录制,留存网址访问、搜索关键词、聊天内容与键盘操作,全程可追溯。
人员与权限管理:离职风险预警,多管理员协同,主账号分配子管理员权限,支持批量文件分发与语音沟通。
移动与兼容能力:穿透 Windows 防火墙,安卓手机可远程查看屏幕,支持隐蔽运行、免提醒、自动升级。
三、业务流程与功能路径
部署上线:管理员安装经理主控端→生成被控端安装包→批量部署至员工终端,实现自动上线、隐蔽运行。
权限配置:主账号创建子管理员→分配监控范围与功能权限→开启屏幕墙、文件管控、审计等策略灰鸽子。
日常管控:通过屏幕墙实时监看→调取操作日志与录像→管控 U 盘与外发行为→触发离职预警并处置。
协同运维:多管理员分级管控、权限共享 / 回收,批量文件分发,远程协助与语音沟通,提升管理效率灰鸽子。

项目实现

本项目采用分布式集群架构 + C/S 模式设计,主控端基于 C# WinForm 开发,被控端采用 C++ 轻量级编译,通信层使用 TCP 长连接 + 自定义加密协议,数据存储采用 SQLServer 数据库集群,支撑海量终端数据读写与高并发访问。整体以低资源占用、高并发稳定、长期可靠运行为设计核心,模块解耦、服务分层,保障大规模终端接入时系统平稳运行。
本人独立负责系统全模块实现,涵盖主控交互、通信协议、远程控制、行为审计、权限管理、SQLServer 数据库设计及集群对接开发。最终实现系统支持2 万终端并发稳定在线,被控端内存占用控制在20MB 以内,CPU 使用率低于5%,集群服务器日均处理千万级操作日志,7×24 小时运行稳定性达99.9%。
项目核心难点为2 万高并发下系统资源占用大、稳定性不足。通过优化 SQLServer 索引与分库分表策略、采用异步批量写入减轻数据库压力,搭配服务器集群负载均衡分流请求;同时精简被控端逻辑、优化线程池与内存自动回收、使用帧差分压缩传输,配合心跳重连与异常自愈机制,有效解决卡顿、掉线及资源泄漏问题。

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莫比乌斯
30天前活跃
方向: 安全/逆向-安全/逆向、人工智能-AI应用开发、
交付率:100.00%
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一、立项背景与目标 1. 立项背景 在传统的知识库问答系统中,普遍存在以下痛点: - 流程混乱:通用ReAct Agent在处理复杂业务时,容易发生步骤跳跃或逻辑错乱,导致回答质量不稳定。 - 上下文断裂:多轮对话中,用户常使用代词(如“它多少钱?”),传统向量检索缺乏指代消解能力,导致检索失败。 - 意图混杂:闲聊式提问(如“你好”)与知识检索式提问(如“XX产品参数是多少”)被统一处理,浪费算力且影响用户体验。 - 状态丢失:用户刷新页面或稍后再访问时,对话历史无法延续,每次都是“新会话”。 2. 项目目标 - 构建一个流程可控、意图可分流、上下文可理解、状态可持久的智能知识助手。 - 实现复杂业务逻辑的结构化解耦,提升系统的可维护性与稳定性。 - 显著提升多轮对话场景下的检索命中率与回答准确率。 二、软件功能与核心模块 1.整体功能概述 本系统是一个基于LLM的智能对话式知识库问答助手,支持用户通过自然语言提问,从向量知识库中精准检索并生成回答。系统特别强化了多轮对话中的指代消解能力与流程可控性。 2.核心功能模块介绍 模块名称 功能说明 Planner(规划器) 基于LLM + 专用Prompt,硬编码业务流程。负责解析用户请求,按固定流程调度执行,防止逻辑跳跃。 语义路由器 基于LLM的分类工具,动态识别用户意图为“chat”(闲聊)或“retrieval”(知识检索),实现分支分流。 历史加载与写入模块 与Redis集成,自动追加对话历史,确保跨会话的上下文连续性。 查询重写模块 结合历史对话,将存在指代或省略的用户问题(如“它多少钱?”)改写为语义完整的独立问句。 混合检索引擎 同时执行向量语义检索与关键词检索,通过RRF算法融合排序,提升召回效果。 Executor(执行器) 根据Planner的指令,调用重写、检索、生成等环节,最终输出回答。 系统流程严格遵循:语义路由 → 历史加载 → (分支判断) → 查询改写/直接回答 → 知识库检索 → 最终生成 三、业务流程与功能路径 以下为用户与系统交互的完整功能路径描述: 场景一:用户进行知识检索(多轮对话) 场景二:用户发起闲聊 场景三:用户首次访问 / 会话恢复
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