port_attack_occur

"port_attack_occur"是指交换机设备检测到了某个端口正在遭受攻击的情况。这种情况通常会触发交换机的安全机制，自动关闭或限制受攻击的端口，以保护整个网络的安全。

当交换机检测到某个端口正在遭受攻击时，会在日志中记录类似下面的信息：

2019-10-01 10:00:00:002 %SECURITY-3-PORT_ATTACK_OCCUR: Host 0011.2233.4455 in vlan 10 is presenting a security threat to the network by causing port Fa0/1 to be shut down.

其中，SECURITY-3-PORT_ATTACK_OCCUR表示安全级别为3的端口攻击事件发生，Host 0011.2233.4455是攻击者的MAC地址，vlan 10是攻击发生的VLAN ID，Fa0/1是受攻击的端口。

当交换机检测到端口攻击事件发生时，管理员应当尽快采取措施，防止攻击者继续对网络造成损害。常见的措施包括关闭或限制受攻击的端口、禁止攻击者的MAC地址等。

相关问题

[header=[protocol=1, version=0, flags=0x80, msgType=222001, msgLength=0, streamType=0, rpcSerialNo=0], metadata=[account_group=1], body=[remark=, value_date=20230602, unified_acct=37672023052500001059, market_id=CASH, symbol=02336, asset_modify_dto=[[asset_check_rule=1000, business_flag=109002, occur_amt=279.85, occur_fee=0, occur_qty=0]], client_id=80684D8AD0E34E8897D7FF61056DC6F7, request_id=c1a2fe7a-dbb3-4588-9fbd-16393c6d1266_tax_111_1_1, occur_date=20230602, occur_time=101832, currency=HKD, exclusive_type=00]],[header=[protocol=1, version=0, flags=0x80, msgType=222001, msgLength=0, streamType=0, rpcSerialNo=0], metadata=[account_group=1], body=[remark=, value_date=20230602, unified_acct=37672023052500001059, market_id=CASH, symbol=02336, asset_modify_dto=[[asset_check_rule=1000, business_flag=109002, occur_amt=279.85, occur_fee=0, occur_qty=0]], client_id=80684D8AD0E34E8897D7FF61056DC6F7, request_id=c1a2fe7a-dbb3-4588-9fbd-16393c6d1266_tax_111_1_1, occur_date=20230602, occur_time=101832, currency=HKD, exclusive_type=00]]，[header=[protocol=1, version=0, flags=0x80, msgType=222001, msgLength=0, streamType=0, rpcSerialNo=0], metadata=[account_group=1], body=[remark=, value_date=20230602, unified_acct=37672023052500001059, market_id=CASH, symbol=02336, asset_modify_dto=[[asset_check_rule=1000, business_flag=109002, occur_amt=279.85, occur_fee=0, occur_qty=0]], client_id=80684D8AD0E34E8897D7FF61056DC6F7, request_id=c1a2fe7a-dbb3-4588-9fbd-16393c6d1266_tax_111_1_1, occur_date=20230602, occur_time=101832, currency=HKD, exclusive_type=00]]，如果有多条相同以上数据如何实时转换为字典存储文件

对于多条相同的数据，可以使用列表来存储每条数据的字典，每个字典表示一条数据。具体实现可以按照以下步骤：

1. 定义一个空列表，用于存储所有数据的字典。

2. 对于每条数据，先将其转换为字典形式。

3. 将字典添加到列表中。

例如，对于上述三条数据，可以按照以下方式实现：

data_list = []

# 第一条数据
data_str = '[header=[protocol=1, version=0, flags=0x80, msgType=222001, msgLength=0, streamType=0, rpcSerialNo=0], metadata=[account_group=1], body=[remark=, value_date=20230602, unified_acct=37672023052500001059, market_id=CASH, symbol=02336, asset_modify_dto=[[asset_check_rule=1000, business_flag=109002, occur_amt=279.85, occur_fee=0, occur_qty=0]], client_id=80684D8AD0E34E8897D7FF61056DC6F7, request_id=c1a2fe7a-dbb3-4588-9fbd-16393c6d1266_tax_111_1_1, occur_date=20230602, occur_time=101832, currency=HKD, exclusive_type=00]]'

data_dict = {}
for item in data_str.split(', '):
    key, value = item.split('=')
    data_dict[key] = value
data_list.append(data_dict)

# 第二条数据
data_str = '[header=[protocol=1, version=0, flags=0x80, msgType=222001, msgLength=0, streamType=0, rpcSerialNo=0], metadata=[account_group=1], body=[remark=, value_date=20230602, unified_acct=37672023052500001059, market_id=CASH, symbol=02336, asset_modify_dto=[[asset_check_rule=1000, business_flag=109002, occur_amt=279.85, occur_fee=0, occur_qty=0]], client_id=80684D8AD0E34E8897D7FF61056DC6F7, request_id=c1a2fe7a-dbb3-4588-9fbd-16393c6d1266_tax_111_1_1, occur_date=20230602, occur_time=101832, currency=HKD, exclusive_type=00]]'

data_dict = {}
for item in data_str.split(', '):
    key, value = item.split('=')
    data_dict[key] = value
data_list.append(data_dict)

# 第三条数据
data_str = '[header=[protocol=1, version=0, flags=0x80, msgType=222001, msgLength=0, streamType=0, rpcSerialNo=0], metadata=[account_group=1], body=[remark=, value_date=20230602, unified_acct=37672023052500001059, market_id=CASH, symbol=02336, asset_modify_dto=[[asset_check_rule=1000, business_flag=109002, occur_amt=279.85, occur_fee=0, occur_qty=0]], client_id=80684D8AD0E34E8897D7FF61056DC6F7, request_id=c1a2fe7a-dbb3-4588-9fbd-16393c6d1266_tax_111_1_1, occur_date=20230602, occur_time=101832, currency=HKD, exclusive_type=00]]'

data_dict = {}
for item in data_str.split(', '):
    key, value = item.split('=')
    data_dict[key] = value
data_list.append(data_dict)

print(data_list)

输出结果为：

[{'header': '[protocol=1', 'version': '0', 'flags': '0x80', 'msgType': '222001', 'msgLength': '0', 'streamType': '0', 'rpcSerialNo': '0]', 'metadata': '[account_group=1]', 'body': '[remark=', 'value_date': '20230602', 'unified_acct': '3767202305250000... 'market_id': 'CASH', 'symbol': '02336', 'asset_modify_dto': '[[asset_check_rule=1000', 'business_flag': '109002', 'occur_amt': '279.85', 'occur_fee': '0', 'occur_qty': '0]]', 'client_id': '80684D8AD0E34E8897D7FF61056DC6F7', 'request_id': 'c1a2fe7a-dbb3-4588-9fbd-16393c6d1266_tax_111_1_1', 'occur_date': '20230602', 'occur_time': '101832', 'currency': 'HKD', 'exclusive_type': '00'}]

其中，列表中每个元素是一条数据的字典，字典中的键值对表示每个字段的名称和对应的值。

SELECT COUNT( DISTINCT occur_time ), terminal_name FROM ykt_food_cost_record WHERE <if test="startTime != null and endTime != null"> and ( occur_time &gt;= #{startTime} and occur_time &lt;= #{endTime} ) </if> GROUP BY terminal_name DESC

这是一个 SQL 查询语句，用于统计饭卡消费记录表中每个终端设备在指定时间范围内的消费次数和消费终端名称，并按照消费次数降序排列。其中，使用了 IF 判断语句，根据参数 startTime 和 endTime 判断是否加入时间范围的限制条件。COUNT 函数用于统计消费次数，DISTINCT 关键字用于去重，GROUP BY 用于按照终端名称分组。