基于局部序列比对的漏洞挖掘技术研究

针对网络协议漏洞挖掘系统在网络协议格式分析过程中使用全局序列比对技术效率不高的问题,结合网络漏洞挖掘背景,对序列比对技术进行深入分析,提出了一种更为有效的基于局部序列比对算法的Fuzzing漏洞挖掘新方法。在获取网络协议格式分析的过程中,提高漏洞挖掘效率。仿真结果表明,该方法较全局序列比对方法在执行效率上具有较为明显的优势。

基于局部序列比对相似度的用户会话聚类新方法

随着网络环境的愈加复杂,用户数量和种类显著增加,网络信息更新频繁。针对文本数据自身较稀疏、不规范等特点,提出了基于改进的局部序列比对算法的用户会话聚类新方法。首先通过计算用户会话集成距离方法衡量会话的相似度;然后,采用改进的基于用户会话距离的序列比对算法对话题进行聚类,该算法改善了传统用户聚类算法的不足。实验表明,该算法较传统聚类算法在召回率和准确率方面有明显改善。

几种多序列局部比对软件综述

多序列局部比对软件用于搜索序列的保守区域,本文综述了几个多序列局部比对软件的算法和优缺点。

生物序列局部比对的快速算法

给出了一个可适用于大规模的、非同源的两两生物基因组序列局部比对的快速比对算法SLA,该算法在运算时间上优于已有的局部比对软件包:chaos．

一种基于BLAST的多种遗传标记序列比对方法

设计并实现了一种基于BLAST(Basic Local Alignment Search Tool)的生物序列比对方法,它可以应用于法庭科学多种遗传标记的检索比对。引入BLAST算法并设计合理的打分函数,使其在兼容序列多态性比如线粒体DNA比对的同时,可以有效地进行长度多态性比如常染色体STR的比对。实验表明,采用这种方法可以实现不同序列的有效比对,输出准确的有序结果集,具有较高的比对效率。

新型图形硬件支持下的动态规划局部比对算法加速研究

为探索准确、高效、低成本、通用性并存的生物序列局部比对方法。将点阵图算法、启发式算法等各种序列局部比对算法中准确性最高的动态规划局部比对算法在计算机中实现,并通过流式模型将其映射到图形硬件上以实现算法加速,再通过实例比对搜索数据库完成比对时间和每秒百万次格点更新(MCUPS)性能值评测。结果表明,该加速算法在保证比对准确性的同时,能显著提升比对速度。与目前最快的启发式算法相比,比对平均加速为14.5倍,最高加速可达22.9倍。

一种基于序列比对的入侵特征提取算法

本文提出了一种新的基于多序列比对1的入侵特征提取算法。该算法包括两部分:基于局部比对的两序列比对算法SLA(Sequence Local Alignment)和多序列比对算法MSA(Multi-Sequence Alignment)。SLA算法借鉴了生物信息学中两序列比对的思想,用局部序列比对思想和仿射空位罚分模型代替了目前在攻击特征提取中常用的全局序列比对思想和权值恒定空位罚分模型,以提高攻击特征的泛化程度。MSA算法利用一种新的剪枝策略来提高现有多序列比对算法在攻击特征提取中的抗噪声能力。本文详细介绍了两个算法,并给出了算法分析,最后对算法的有效性、提取的攻击特征在检测中的有效性以及抗噪声能力进行了实验验证。

十字花科NBS-LRR相关基因的同源比对分析

目前在拟南芥中已被发现,含有200余个编码与核苷酸结合位点相似的蛋白质的及因子在植物抗性蛋白的特征区域。以抗病相关基因NBS-LRR为研究对象,通过局部序列比对分析,发现在拟南芥等6个十字花科物种中的分布有显著差异,甘蓝中该类抗病蛋白分布最为广泛(242),四倍体欧洲油菜的两个亚基因组中存在显著差异,C基因组比A基因组中该类抗病基因含量高出约24.2%。这为今后在十字花科物种中进行较为深入的抗病相关基因NBS-LRR的比较基因组学分析提供了一定研究基础。

人脑胶质瘤相关的二条全长新基因报导及染色体定位

目的 报导与人脑胶质瘤相关的二条新基因及其在染色体上的定位。方法 对发现的脑胶质瘤相关的二条新基因进行测序,Northern blot和序列局部对比查询（BLAST）分析,同时运用染色体辐射杂交（RH）技术对其进行染色体定位。结果 这二条新基因都是全长新基因,基因库登录号分别为AF 225513和AF 329277。经Northern blot证实436 F11基因在人正常脑组织中高表达,而在人脑胶质瘤中低表达,而另一条基因507 E08则相反。RH染色体定位显示436 F11基因在6q 21-q23的D6S304和D6S2156Marker之间,507E08基因在D14S1066 Marker和D14S265 Marker之间。结论 找到了二条与人脑胶质瘤相关的全长新基因及其在染色体上的相应定位,这为胶质瘤的基因治疗提供了新思路。