Shadowrocket是用于检测和监控网络攻击的实时工具，其线性检测过程主要包括以下几个步骤

1. 发射：Shadowrocket通过发射信号（发射波和信号链路）来检测网络中的异常活动。

2. 信号收集：在发射后，Shadowrocket会收集发射信号中存在的异常数据，包括信号链路数据、发射波数据和基础数据。

3. 数据预处理：收集到的数据会经过预处理，去除噪声，提取关键特征，确保数据的高质量。

4. 模型训练：训练Shadow rocket 的机器学习模型，如支持向量机 (SVM) 和随机森林，基于训练数据进行分类。

5. 模型评估：评估模型的性能，使用准确率、召回率和F1值等指标，确保模型的可靠性和有效性。

6. 实时检测：在实际应用中，Shadow rocket 通过实时信号检测，快速识别网络中的潜在攻击。

7. 分析和报告：模型检测到异常数据后，Shadow rocket 会进行详细的分析，生成详细的报告，帮助管理员快速响应和处理攻击。

Shadow rocket 的线性检测过程通过实时信号检测和复杂的模型分析，能够有效识别和阻止网络攻击，提高网络安全性。