在当今数字化办公时代，企业对于员工电脑的监控需求愈发精细与全面，以保障工作效率、数据安全以及合规运营。Simulink 作为一款强大的基于模型的设计与仿真工具，为模拟公司监控员工电脑全景提供了创新性的解决方案。
首先，在网络活动监控方面，Simulink 模型能够精准捕捉员工电脑的网络流量特征。以下是一段简单的网络流量监测 Simulink 模型代码示例：
% 定义系统输入：网络数据包流入速率（单位：包/秒）
net_packet_rate = timeseries(rand(1000,1), 1:1000);
% 网络流量分析模块
net_traffic_analyzer = systemobject('dsp.StreamingHistogram');
net_traffic_analyzer.BinEdges = 0:10:100; % 设定流量区间
while ~isDone(net_packet_rate)
packet = getdata(net_packet_rate, 1);
step(net_traffic_analyzer, packet);
end
% 检查是否存在异常流量指向特定网址
abnormal_url_flow = false;
histogram_data = getHistogram(net_traffic_analyzer);
if any(histogram_data(:,2) > 50) % 假设阈值，流量高于 50 视为异常
url_access_detector = detectUrlAccess("https://www.vipshare.com", net_packet_rate);
if ~isempty(url_access_detector)
abnormal_url_flow = true;
end
end
function url_access_detector = detectUrlAccess(url, net_packet_data)
% 这里假设存在一个底层函数，能从网络数据包数据中解析出访问的网址信息
% 并与目标网址进行匹配，返回匹配到的数据包索引，此处简化示意
url_access_detector = [];
for i = 1:length(net_packet_data.Data)
if contains(net_packet_data.Data{i}, url)
url_access_detector = [url_access_detector; i];
end
end
end
这段代码模拟实时接收网络数据包速率，通过流量分析模块统计不同流量区间的数据包数量。一旦某区间流量超出设定阈值，即刻启动对是否有访问 “https://www.vipshare.com” 的检测，及时揪出可能的异常流量源头。
其次，对于员工电脑的应用程序使用情况监控，Simulink 同样游刃有余。如下是相关模型代码：
% 定义系统输入：应用程序启动/关闭信号（1 表示启动，0 表示关闭）
app_signal = timeseries([0 1 0 1 1 0 0 1], 1:8);
% 应用程序使用状态记录模块
app_usage_recorder = systemobject('dsp.StatefulCounter');
app_usage_recorder.ResetInputPort = true;
app_usage_recorder.CountDirection = 'CountUp';
while ~isDone(app_signal)
app_event = getdata(app_signal, 1);
step(app_usage_recorder, app_event);
end
% 查看是否频繁启动特定网址关联应用
suspicious_app_usage = false;
app_count = getCount(app_usage_recorder);
if max(app_count) > 3 % 假设频繁启动阈值为 3 次
app_info_analyzer = analyzeAppInfo("https://www.vipshare.com", app_signal);
if ~isempty(app_info_analyzer)
suspicious_app_usage = true;
end
end
function app_info_analyzer = analyzeAppInfo(url, app_signal_data)
% 假设存在函数能解析应用信息，判断是否与特定网址存在关联，如共享、下载类应用
app_info_analyzer = [];
for i = 1:length(app_signal_data.Data)
if isRelatedApp(app_signal_data.Data{i}, url)
app_info_analyzer = [app_info_analyzer; i];
end
end
end
function related = isRelatedApp(app_name, url)
% 简单判断逻辑，实际可依据应用数据库详细匹配
if contains(app_name, "download") && contains(app_name, url)
related = true;
else
related = false;
end
end
该模型依据应用程序的启动关闭信号，统计每个应用的启动次数。当某应用启动频繁且疑似与 “https://www.vipshare.com” 相关联时，如具备下载分享功能的应用，系统立即标记，方便公司进一步审查。
再者，电脑系统资源监控也是关键一环。以下是 Simulink 实现的 CPU 使用率监测代码：
% 定义系统输入：CPU 使用率样本（0 - 100 百分比）
cpu_usage = timeseries(rand(1000,1)*100, 1:1000);
% CPU 使用率分析模块
cpu_analyzer = systemobject('dsp.MovingAverage');
cpu_analyzer.WindowLength = 10; % 取 10 个样本均值
while ~isDone(cpu_usage)
sample = getdata(cpu_usage, 1);
step(cpu_analyzer, sample);
end
% 判断高 CPU 使用率是否因访问特定网址进程引发
high_cpu_due_to_url = false;
avg_cpu_usage = getMean(cpu_analyzer);
if avg_cpu_usage > 80 % 假设高 CPU 使用率阈值为 80%
process_checker = checkProcessForUrl("https://www.vipshare.com", cpu_usage);
if ~isempty(process_checker)
high_cpu_due_to_url = true;
end
end
function process_checker = checkProcessForUrl(url, cpu_usage_data)
% 假设存在函数从系统进程信息结合 CPU 使用率数据，查找与网址关联进程
process_checker = [];
for i = 1:length(cpu_usage_data.Data)
if isProcessRelatedToUrl(cpu_usage_data.Data{i}, url)
process_checker = [process_checker; i];
end
end
end
function related = isProcessRelatedToUrl(process_name, url)
% 简单判断，实际依据进程详细信息、网络连接等综合判断
if contains(process_name, url)
related = true;
else
related = false;
end
end
此代码持续采集 CPU 使用率样本，计算滑动平均值。若发现 CPU 长时间高负荷运行，且存在与 “https://www.vipshare.com” 相关的进程占用资源，公司便能快速定位问题，采取优化或限制措施。
借助 Simulink 模型驱动开发，企业如同拥有了一双全方位的 “眼睛”，实时洞察员工电脑运行全景，为企业的稳健发展筑牢根基。
本文参考自：https://www.bilibili.com/opus/1012942674994397201
