北京黑猪GREB1L和MIB1基因多态性与肋骨数及胴体性状的关联分析

旨在开展GREB 1L和MIB 1基因多态性与肋骨数和胴体性状(胴体长、胴体直长、胴体斜长及胴体重)关联分析,筛选关键功能位点。本研究选取屠宰日龄为215天的317头健康北京黑猪,并提取耳组织DNA,对GREB 1L和MIB 1基因进行引物设计、并利用聚合酶链式反应(PCR)技术和Sanger测序技术等对SNPs进行基因分型,计算变异位点基因型频率以及等位基因频率分布,并与肋骨数和胴体性状进行关联分析。试验共筛选到6个SNPs,包括GREB 1L基因的3个同义突变、MIB 1基因的2个同义突变和1个内含子区的可变剪切突变。将6个SNPs分别对肋骨数和胴体性状使用Duncan’s多重检验统计分析发现,GREB 1L基因上的3个同义突变6:106574972 G>A、6:106648540 C>T、6:106648558 A>G与性状关联均不显著(P>0.05);MIB 1基因上的1个同义突变6:106936590 C>T与胴体长显著相关(P<0.05);而内含子15~16的6:107016475 A>G可变剪切突变与肋骨数显著相关(P<0.05);第三个同义突变6:107028660 G>A与肋骨数和胴体性状均无显著差异(P>0.05)。结果显示,显著的2个位点可作为北京黑猪肋骨数及胴体长变异的候选基因功能位点。

粉末活性炭去除饮用水中2-MIB应用研究

随着我国《生活饮用水卫生标准》(GB 5749-2022)的实施,城市供水水质进一步提高的同时给部分仅使用常规处理工艺水厂的带来了挑战。为确保2-甲基异莰醇(2-MIB)稳定达标,常规处理工艺自来水厂将使用投加粉末活性炭的方法达到去除的目的。通过系统性研究实际生产中粉末活性炭的投加量、吸附时间、投加点对2-MIB去除的影响,结合出厂水水质、运行管理效率和经济性评价,确定应用粉末活性炭去除饮用水中2-MIB是可行的技术。结果表明,当原水2-MIB浓度为(61.2±3.70)ng/L时,在0~330 min吸附时间内,随着吸附时间延长,投加5~40 mg/L的粉末活性炭2-MIB的去除率增加;当吸附时间为300 min时,投加40 mg/L的粉末活性炭能将2-MIB浓度为(61.05±2.24)ng/L的原水降至低于10 ng/L;多级投加粉末活性炭对2-MIB去除效果明显优于原水单级投加,原水2-MIB浓度为(63.85±22.13)ng/L时,多级投加50 mg/L粉末活性炭2-MIB去除率(85.1±2.63)%。投加30 mg/L的粉末活性炭能将原水中高锰酸盐指数平均去除率从70.4%提高至78.4%,总有机碳平均去除率从39.8%提高至47.6%。

东营市典型水库2-MIB浓度水平及时空分布特征探究

本文探究东营市8个典型水库中2-甲基异茨醇(2-MIB)的浓度水平,分析2-MIB的时空分布特征。研究结果表明,8个典型水库中,2-MIB的浓度为27.3~182.0 ng/L,相较于国内其他水库,东营市典型水库2-MIB处于中等水平;东营市多数水库2-MIB浓度的时间变化趋势明显,主要原因在于温度影响藻类活动,进而影响2-MIB的浓度水平,然而,政策倾斜使得少数水库2-MIB浓度保持在一定范围内;空间分布方面,水库距离东营市中心越近,其2-MIB浓度水平越高,整体上,各水库2-MIB浓度呈现出中心区域高于周边区域的格局。

淡水藻种库(FACHB)库藏产2-MIB蓝藻的鉴定及其产嗅特征研究

为认识产二甲基异莰醇(2-MIB)蓝藻的形态和产嗅特征,从国家水生生物种质资源库淡水藻种库中筛选出24株可产2-MIB藻株,描述了这些藻株的形态特征和生境分布。结合形态和16S rRNA基因分析对藻株进行物种鉴定复核,修订了部分库藏藻株物种名称,例如发现库藏产2-MIB的浮丝藻属种类应当被重新鉴定为拉氏拟浮丝藻或索状气丝藻。基于mic基因系统发育树分析,显示蓝藻mic基因形成5个分支。通过2-MIB含量检测发现,不同藻株间单个细胞总2-MIB含量为6—2549 fg/cell,其含量通常为拉氏拟浮丝藻>索状气丝藻>灰假鱼腥藻。研究提供了产2-MIB蓝藻的形态、分子、生态和产嗅特性等的基础数据,首次报道气丝藻、沙丝藻、苏打丝藻种类可产2-MIB,并在国内首次报道了产2-MIB的微鞘藻,为进一步研究产2-MIB蓝藻生理生态特性提供重要的实验材料和科学依据。

MIBS分组密码的改进积分攻击

MIBS算法是由Izadi等人在CANS 2009上提出的一个轻量级分组密码算法,整体采用Feistel结构,轮函数使用SP结构,分组长度为64 b,包含MIBS-64和MIBS-80这2个版本,适用于资源受限的环境,例如RFID(radio frequency identification)标签.研究MIBS算法针对积分攻击的安全性.首先,针对该算法的密钥编排算法,利用密钥搭桥技术,分别得到了MIBS-64和MIBS-80的轮密钥的相关性质.其次,利用基于MILP(mixed integer linear programming)的比特可分性的自动化建模搜索方法,构造了MIBS的8轮和9轮积分区分器.然后,基于8轮积分区分器,给出了12轮MIBS-64的密钥恢复攻击,数据复杂度为2^(60),时间复杂度为2^(63.42);最后,基于9轮积分区分器,给出了14轮MIBS-64的密钥恢复攻击,数据复杂度为2^(63),时间复杂度为2^(66).这是目前对MIBS-64和MIBS-80轮数最长的积分攻击.

不同填料对滤池处理嗅味物质2-MIB的中试研究

针对水厂常规工艺对2022年发布的《生活饮用水卫生标准》中新增感官性指标2-MIB去除效果欠佳问题,以柱状滤池为实验装置,通过填充不同滤料模拟不同水厂滤池运行,对不同水厂生物滤池及砂滤料处理2-MIB效果、影响因素进行中试研究,在检验去除2-MIB的同时,对装置出水的浊度、UV254、硝酸盐等指标与滤池出水对比。结果表明,水厂滤池的生物滤料在其它水厂仍可发挥处理2-MIB效果,通过砂滤料与生物炭滤料混合,可以使原本不具有2-MIB降解效果的砂滤池出水2-MIB浓度低至10 ng/L以下,且其浊度、UV254去除效果与水厂常规滤池一致。同时滤池进水余氯量是影响出水2-MIB的重要因素,余氯量越高,出水2-MIB浓度随之升高。本实验为不具有去除2-MIB效果滤池且无深度处理工艺的水厂,提供了一种见效快、成本低的2-MIB处理方法,可以在不影响水厂滤池正常运行,不需增加深度处理工艺条件下,实现高效去除2-MIB。

MIBS-64算法Rectangle与Boomerang攻击的改进

MIBS算法是Izadi等人于2009年提出的一种轻量级分组密码,包含MIBS-64和MIBS-80两个版本.2019年,Chen等人对MIBS-64开展了基于13轮Rectangle区分器的15轮密钥恢复攻击,时间、数据和存储复杂度为(T,D,M)=(2^(59),2^(45),2^(45)).本文进一步研究MIBS-64算法抵抗Rectangle与Boomerang攻击的能力.利用差分在轮函数线性层确定性传播的特点,改进了Chen等人的15轮Rectangle密钥恢复攻击,将时间复杂度从2^(59)降低至2^(47).引入Song等人提出的针对Boomerang攻击的新型密钥恢复算法,对MIBS-64开展了15、16轮的Boomerang密钥恢复攻击,所需的复杂度(T,D,M)为(238,2^(37),2^(36))和(2^(60),2^(60),2^(30)).给出了MIBS-64在Boomerang和Rectangle攻击下最新的安全性分析结果,首次成功开展16轮的密钥恢复攻击.

天津某水库含嗅味物质原水应急处理方式研究

以天津某水库含嗅味物质原水为研究对象,利用小试研究了以传统混凝沉淀过滤为主体工艺的3座净水厂采用该水源进行应急供水的适宜处理方式。试验结果表明,粉末炭对原水中2-MIB和土臭素均具有较好吸附作用,其吸附效果主要受粉末炭投量和吸附时间影响,增加粉末炭投量和吸附时间可以提高二者去除率,根据去除率推算30 mg/L粉末炭吸附50 min最多可去除60 ng/L溶解态2-MIB和230 ng/L溶解态土臭素,吸附180 min最多可去除120 ng/L溶解态2-MIB和480 ng/L溶解态土臭素,2-MIB去除难度要高于土臭素;传统混凝沉淀过滤工艺可以去除大部分结合态嗅味物质,3座水厂采用厂内投加粉末炭后进行混凝沉淀过滤相对于直接混凝沉淀过滤而言,可以提高对2-MIB和土臭素的去除效果,但其效果提升主要受限于吸附时间,可应对的嗅味物质浓度较低;采用水库出口处投加粉末炭,可以增加吸附时间,明显提高2-MIB和土臭素的去除效果,该方式最终能处理的溶解态嗅味物质浓度基本与粉末炭吸附推算的浓度一致,满足安全供水需求。

MIBS深度差分故障分析研究

给出了MIBS算法及故障分析原理,基于不同深度的故障模型,提出了3种针对MIBS差分故障分析方法,并进行实验验证。实验结果表明,由于其Feistel结构和S盒差分特性,MIBS易遭受深度差分故障攻击,最好的结果为在第30轮左寄存器导入1次4bit故障,故障位置和故障差分值未知,可将64bit主密钥搜索空间降低到224,经1min暴力破解恢复完整主密钥。此外,该故障分析方法也可为其他使用S盒的分组密码差分故障分析提供一定思路。

γ-Al_2O_3催化臭氧氧化水中嗅味物质MIB效能研究

以γ-Al2O3粉末为催化剂,研究了催化臭氧氧化去除水体中典型嗅味物质2-甲基异茨醇(MIB)的效能及相关影响因素.研究表明,γ-Al2O3在蒸馏水和自来水本底中,均表现出显著的催化活性.在蒸馏水本底条件下,催化氧化可提高MIB去除率47个百分点;而在自来水本底条件下,可提高MIB去除率40个百分点以上.臭氧浓度、催化剂投加量和MIB的初始浓度对催化氧化过程具有明显的影响作用.水的硬度对γ-Al2O3催化臭氧氧化MIB影响不大,但水中无机阴离子对催化效果影响显著.天然水体中的重碳酸盐/碳酸盐碱度可以抑制催化臭氧氧化过程中产生的羟基自由基,对γ-Al2O3催化臭氧氧化MIB起到了抑制作用.低浓度的腐殖酸能够促进催化氧化过程,而高浓度时则有抑制作用.通过pH值对催化氧化MIB的影响和叔丁醇对催化氧化的抑制作用,间接地证明γ-Al2O3催化氧化MIB的作用机理是以羟基自由基为主的间接氧化过程.

物联网中MIBS轻量级密码的唯密文故障分析

MIBS密码是在2009年的密码学和网络安全(CANS)会议上提出的一种轻量级算法,它具有较高的软硬件实现效率,并且能够抵抗差分分析、线性分析等传统密码分析方法,适合运行在资源受限,并有一定安全要求的物联网环境中.提出了一种针对MIBS密码的新型唯密文故障攻击,即利用新型双重“与”故障模型、新型Parzen-HW和Parzen-HW-MLE区分器对中间状态进行分析,进而破译MIBS密码.实验表明:该方法最少使用72个故障注入即可破译出主密钥,并且成功率不小于99%.该方法可以进一步降低故障注入数和时间,有效地提高了攻击效率.研究表明:唯密文故障攻击对MIBS密码算法的安全性造成极大的威胁,为其他轻量级密码的安全性分析提供了重要参考.

对轻量级密码算法MIBS的相关密钥不可能差分攻击

研究了轻量级分组密码算法MIBS抵抗相关密钥不可能差分的能力。利用MIBS-80密钥编排算法的性质,给出了一个密钥差分特征,并结合特殊明密文对的选取,构造了一个10轮不可能差分。在此不可能差分特征上进行扩展,对14轮的MIBS-80进行了攻击,并给出了复杂度分析。此攻击的结果需要的数据复杂度为254和时间复杂度为256。

MIBS算法的积分攻击

对分组密码算法MIBS在积分攻击下的安全性进行了研究,构造了MIBS算法的5轮积分区分器,利用Feistel结构的等价结构以及MIBS密钥扩展算法中主密钥和轮密钥的关系,对10轮MIBS算法实施了积分攻击,给出了攻击算法。攻击10轮MIBS-64的数据复杂度和时间复杂度分别为228和252.7,攻击10轮MIBS-80的数据复杂度和时间复杂度分别为228.2和253.2。分析结果表明,10轮MIBS算法对积分攻击是不免疫的,该积分攻击的轮数和数据复杂度上都要优于已有的积分攻击。

对MIBS算法的中间相遇攻击

MIBS是一种Feistel结构的轻量级分组密码算法,它广泛适用于RFID等计算资源严格受限的环境.评估了简化轮数的MIBS算法对中间相遇攻击的抵抗能力,研究了MIBS算法的一个等价结构,构造出它的一个6轮区分器.基于6轮区分器,利用中间相遇攻击的方法,分别对8/9/10轮的MIBS-64/80和11轮的MIBS-80进行了攻击,并利用密钥生成算法中轮密钥之间的关系降低了数据复杂度和时间复杂度.所有的攻击实例都给出了复杂度分析.攻击结果表明11轮的MIBS-80对中间相遇攻击是不免疫的.

基于MIB定义的SNMP分析系统及实现

普通SNMP分析工具无法翻译变量绑定的内容。MIB-based SNMP分析系统采用了结合MIB定义的SNMP协议分析方法,动态调入MIB文件编译得到相应MIB对象集,在SNMP解码分析时根据OID查找对应MIB对象,从而获得相关信息以完成详细的变量绑定翻译。实验证明,该系统可以大大提高SNMP协议分析的效率和对SNMP网管行为的深刻理解。

O_3氧化去除饮用水中嗅味物质MIB的研究

以2-甲基异茨醇(MIB)为典型嗅味物质的代表物,采用单独臭氧氧化去除水体中嗅味物质.考察臭氧去除MIB的效能及其影响因素.结果表明,臭氧可以有效地去除水体中痕量MIB.随着水体pH增加,O3对MIB的去除率大幅度增加,同时臭氧对MIB的去除率不受MIB初始质量浓度的影响;羟基自由基抑制剂(叔丁醇和重碳酸盐)能够抑制臭氧对MIB的氧化效果.这一结果表明,在O3氧化水中MIB过程中,除O3分子氧化MIB外,O3在水中自分解产生具有强氧化性的羟基自由基(HO.)具有协同氧化作用;通过对以蒸馏水为本底和以松花江江水为本底所配置MIB水样氧化效能的比较,发现臭氧可以作为一种有效的氧化剂,对天然水体中嗅味物质MIB进行氧化去除.

基于SNMP动态扩展MIB的设计与实现

基于SNMP协议的网络管理在TCP/IP中得到了广泛的应用，该文介绍了一种动态扩展MIB数据库的实现机制并提出了配置MIB数据库的解决方案。

对MIBS算法的Integral攻击

MIBS是M.Izadi等人在2009开发研制的轻量级分组密码算法,它广泛用于电子标签和传感器网络等环境.本文给出了对MIBS算法Integral攻击的4.5轮区分器,利用该区分器对MIBS算法进行了8轮和9轮的Integral攻击,并利用密钥编排算法中轮密钥之间的关系,结合"部分和"技术降低了攻击的时间复杂度.攻击结果如下:攻击8轮MIBS-64的数据复杂度和时间复杂度分别为238.6和224.2;攻击9轮MIBS-80的数据复杂度和时间复杂度分别为239.6和268.4.本文攻击的数据复杂度和时间复杂度都优于穷举攻击.这是对MIBS算法第一个公开的Integral攻击.

针对MIBS的宽度差分故障分析

MIBS分组密码主要用于RFID轻量级密码设备实现,对其安全性研究尚无公开结果发表。首先给出了MI-BS算法及故障分析原理,提出了一种针对MIBS的宽度差分故障分析方法,并通过仿真实验进行了验证。实验结果表明,由于其Feistel结构和S盒特性,MIBS易遭受宽度故障攻击,通过在第32轮和第31轮分别导入1次32位故障即可将64位主密钥降低到21.70位,经1秒钟暴力破解恢复完整密钥。该故障分析方法也可为其它分组密码差分故障分析提供一定思路。

基于MIB II的IDS实现研究

讨论了IDS和网络安全管理的状况,给出了ID和NM相结合的异常入侵检测模型,即分布式和分等级的ID技术和NMS共存,充分利用NMS中M IB II的信息,提出的分等级相关结构可以提高检测的准确率,识别协同入侵,尤其对DDoS这样的宏泛攻击很有效,这种技术在IDS和NMS的整合环境中可以发挥重要作用。