本来以为格拉斯哥大学的毕业设计也是设计并实现一个系统，但在第一次导师Meeting后才得知是要研究一个方向，重点不在开发一个系统。所以下面是本次预计的研究方向的大致内容，由于细节还需要与导师详谈，故这里的内容不是最终版内容。

1. 研究方向

基于 SDN 的工业控制网络可观测性与异常检测机制研究

2. 研究内容

本研究旨在设计并实现一种基于SDN(Software Defined Network)的工业控制网络可观测性与异常检测系统，通过统一控制平面采集流量指标、识别异常行为，并结合轻量级机器学习构建实时监测与响应机制，以提升工业控制系统在智能电网、能源站等关键基础设施场景下的的安全性与可维护性。

3. 研究方向

• ICS网络流量行为
• 攻击行为建模
• Prometheus和Grafana观测系统

由于之前计划的是瞄准系统开发方面的，所以当前的研究方向仍然不能百分百确定，故之后的研究方向变更和研究进度会在后续文章进行更新，敬请期待。

最近在进行机器学习的入门学习，被李沐的课程搞到头大，故想先找一些项目进行实操，经过了解和友人点拨，选定了PWISeg训练集作为入门。

0. 引言

本站采用的是微软Azure Static Web App服务（以下简称SWA）部署的，如果不使用Github Actions或Azure Devops，那么SWA CLI是将网站部署到SWA的唯一选择。

SWA CLI在部署网站时依赖一个二进制文件：StaticSitesClient.exe，这个文件的下载可谓是极其的缓慢，60多M的文件，在我这里甚至需要近一个小时的下载时间，这实在是不可忍受的。

为了解决这个问题，我们可以手动下载这个文件并且手动生成配置文件以供SWA CLI使用。

以下是解决方法。