多重序列突变网络系统分析与应用

为分析多重生物序列的突变结构,首先是要作它们的多重比对,在多重比对基础上可作出各序列的系统树与最小距离树,在最小距离树中如果把它们的弧用突变模结构来表示,那么我们称由此所产生的数学模型为多重序列突变网络系统(以下简称突变网络),突变网络分析的主要问题是如何确定各种不同类型突变的相互关系问题,一种最简单关系是二个突变的突变区域互不重叠,我们称之为正交化。因此突变网络分析的一个重要目的是对突变网络作正交化的简化,本文给出了突变网络正交化的基本定理,并以SARS病毒基因组为例,说明它们的突变网络系统模型与正交化运算,并由此得到SARS病毒从早期传播到爆发的基因突变过程的确定。

基于链路变化的增量式动态网络社团检测模型

当前主流的动态社团检测算法通常基于社团结构平稳变化的假设,不能很好地处理网络突变和累积误差,提出一种增量式动态社团检测模型。将前一时刻的社团结构作为初始聚类结果,利用链路变化找出增量相关社团,利用网络变化度和社团稳定度局部调整初始聚类,得到符合当前网络拓扑的社团结构。在真实网络和合成的动态网络中的实验结果表明,所提算法可以准确地发现动态网络社团结构,能有效解决网络突变和累积误差等问题。

移动目标防御(MTD)关键技术研究

移动目标防御(Moving Target Defense,MTD)技术是近年来网络空间中"改变游戏规则"的革命性技术之一。它与以往的网络安全技术完全不同,变被动防御为主动防御,其系统和网络状态随着时间、空间以及物理环境等多个维度的变化而不断改变,从而增加入侵者的入侵难度,有效限制己方漏洞暴露的概率。因此,移动目标防御将成为未来网络安全防护技术的重点发展方向。综合研究了MTD主要关键技术及其发展脉络,通过比较分析,提出了目前关键技术的优缺点,并结合网络技术的演化展望了MTD技术的发展前景。