有效负载检测

流量分析：通过对网络流量进行分析，识别异常行为模式和可疑有效负载，通常借助深度包检测（DPI）技术。

签名识别：利用已知恶意样本的特征签名库，对传输的数据进行匹配，检测已知的恶意有效负载。

行为分析：监测系统或软件的行为，识别偏离正常模式的操作，进而检测潜在的恶意有效负载。

沙盒执行：在隔离环境中执行可疑文件或数据包，观察其行为以确定是否包含恶意有效负载。

机器学习：训练模型识别正常和异常的网络数据模式，从而自动检测潜在的恶意有效负载。

字节序列分析：通过分析数据包中的字节序列，对比已知的恶意字节模式，以检测隐匿的有效负载。

协议解码和解析：对应用层协议进行解码，分析解码后的数据内容，以识别潜在的威胁。

负载电流表：用于实时监测负载电路中的电流，确保在预定范围内运行，帮助检测过载或者负载异常。

功率分析仪：用于测量和分析负载的功率消耗情况，能提供电压、电流、功率因数等数据，以检测负载的能效和工作状态。

电气测试仪：检测并校验电气设备的性能，包括短路、断路和绝缘性能，确保负载在安全范围内工作。

振动传感器：用于监测机械负载中的振动频率和幅度，识别故障或异常情况，如不平衡或磨损问题。

热成像仪：通过检测负载设备的温度分布，识别过热区域或潜在故障点，确保负载的热管理良好。