顺序爆破检测

流量分析：通过监控网络流量，识别出具有异常登录尝试特征的流量模式，并对频繁且连续的失败登录尝试进行标记。

日志审计：扫描应用程序、服务器和防火墙的日志，识别出具有顺序尝试登录特征的失败登录事件，并记录这些事件的发生频率和来源。

行为基线：建立正常用户交互的行为基线，并识别偏离这种正常行为的异常模式，例如短时间内大量的登录失败尝试。

速率限制：实施安全策略，对多次尝试登录但频繁失败的账户采取速率限制，以检测和阻止潜在的顺序爆破攻击。

异常登录位置：检测登录尝试的地理位置，并识别与用户常用位置不符的异常登录行为，以判断是否存在顺序爆破攻击行为。

机器学习检测：利用机器学习模型对大量的登录数据进行分析，识别其中的潜在顺序爆破攻击行为，通过模式识别技术提升检测的准确率。

多因素认证：增加额外认证因子测试，尤其是在检测到可能的顺序爆破迹象时，通过提高认证难度来增强对爆破攻击的防御能力。

数据采集仪：用于记录爆破瞬间产生的压力、冲击波、振动等数据，帮助分析爆破效果和安全性。

声发射传感器：用于检测材料或设备内的微小裂纹和变形，通过监听爆破过程中产生的声波信号，提前诊断可能的破坏迹象。

振动测量仪：用于监测爆破时产生的振动，对邻近结构进行保护，并评估爆破对周围环境的影响。

高频数据记录仪：用来精准捕捉并记录快速变化的数据，帮助深入分析爆破动态特征。

应力传感器：安装在结构体上，测量其在爆破前后承受到的应力变化，以评估爆破安全性和合理性。

红外热成像仪：用于在黑暗或烟雾环境下检测爆破产生的温度变化，评估爆破影响范围和强度。

地质雷达：用于评价爆破后的地下结构变化，确保没有形成危及安全的空洞或裂缝。

激光测距仪：精确检测爆破范围及其对炸点周围的影响，用于施工安全分析。

环境监测仪：检测空气污染、噪音和其他潜在有害因素，确保爆破后环境符合安全标准。

超声波探伤仪：用于检查爆破操作后，材料内部缺陷的变化情况，确保结构稳定性。