基于入侵检测模型的蠕虫病毒诱捕系统的研究

该文介绍了目前入侵检测系统的研究状况并讨论了网络蠕虫病毒的传播过程,结合网络诱捕系统,对如何诱捕网络蠕虫病毒进行了研究,给出了一个自动诱捕网络蠕虫病毒的模型和实现方法。     

网络安全中蠕虫病毒技术与防范措施研究

蠕虫的大规模爆发,引起的Intemet安全威胁事件每年以指数增长,近年来的增长态势变得的尤为迅猛。所以对蠕虫病毒的检测防范有着重要的意义。该文时此阐述了蠕虫病毒的特点及蠕虫病毒的运行机制,并针对具体情况提出了一种比较适用的检测防范方案。     

计算机病毒发展的新趋势研究

该文对计算机病毒呈现的新的发展趋势进行了分析,针对新的趋势,提出了计算机病毒防治的几点建议。     

基于代理的病毒防治系统的研究

该文首先分析了当前网络安全的现状,提出了将移动代理技术运用到病毒防治系统框架中,设计了基于多Agent的病毒防治系统。该系统构造了多种类型的Agent,利用Agent的相互交互、协作来实现局域网中病毒的查杀、来源的追查、病毒的免疫处理。     

手机病毒分析与防护

对手机病毒的概念、原理以及发展趋势进行介绍。结合实例,详细列举了手机病毒的类型及其危害,提出了防范手机病毒的三条途径,并主要研究了手机防火墙的作用和实现方法。     

网络病毒的传播及预防模型研究

研究网络病毒的传播模型,可以深刻理解病毒扩散对网络造成危害的现象,为反病毒技术研究提供理论基础.通过网络环境下病毒传播数学模型的建立和分析,得出了遏制网络病毒迅速扩散的重要环节和策略.对比传统病毒,在网络环境中,网络病毒疫情的蔓延更加迅速、破坏力也更强.建立有效的预防体系,是尽早发现新型网络病毒,并控制其蔓延的有力举措.     

Insights into virus capsid assembly from non-covalent mass spectrometry

The assembly of viral proteins into a range of macromolecular complexes of strictly defined architecture is one of Nature's wonders. Unraveling the details of these complex structures and the associated self-assembly pathways that lead to their efficient and precise construction will play an important role in the development of anti-viral therapeutics. It will also be important in bio-nanotechnology where there is a plethora of applications for such well-defined macromolecular complexes, including cell-specific drug delivery and as substrates for the formation of novel materials with unique electrical and magnetic properties. Mass spectrometry has the ability not only to measure masses accurately but also to provide vital details regarding the composition and stoichiometry of intact, non-covalently bound macromolecular complexes under near-physiological conditions. It is thus ideal for exploring the assembly and function of viruses. Over the past decade or so, significant advances have been made in this field, and these advances are summarized in this review, which covers the literature up to the end of 2007.     

移动电话病毒的传播模型研究

对利用蓝牙进行传播的移动电话病毒传播模型进行了研究。针对移动这一重要特性,首先分析了现有模型的不足之处,通过修正Kephart和White的模型（KW模型）以及率方程模型中参数的含义得到了两个修正的模型：随机图和无标度（SF）网上移动病毒传播模型。理论和模拟的结果表明,因为移动性使带病节点和易感节点充分混和,使得模拟结果和理论模型更加接近,证实了移动环境移动速度对病毒传播的效果。     

人工智能在新型冠状病毒肺炎中的研究综述

新型冠状病毒肺炎（corona virus disease,COVID-19）的暴发对全球人类的生命财产安全造成了巨大威胁。人工智能（artificial intelligence,AI）为助力打赢这场疫情攻坚战发挥了不可替代的作用。由于AI的助力,医疗资源紧张的问题得到大幅度缓解,并提高了医疗诊断效率,同时也避免接触感染的风险。阐述了COVID-19和AI的背景知识,从疫情趋势预测、疫情溯源追踪、检测诊断、药物开发、疫苗研制、药物再利用、网络舆论管控以及基因组测序这8个疫情防控的环节讨论了AI在本次COVID-19中的研究进展,并列举本次疫情中AI所面临的挑战,浅谈本次疫情对我国AI产业影响以及两者的辩证关系,对全文进行总结。     

改进残差网络的猴痘病毒皮肤病变分类

目前猴痘病毒在全球范围内传播,这种病毒在临床上与其他皮肤疾病难以区分,特别是天花病毒和水痘病毒.在确定性聚合酶链式反应技术和其他生物检测技术还没有完全成熟的情况下,通过计算机辅助诊断技术检测猴痘病毒皮肤病变是一种可行的方法,因此提出了一种基于残差网络的猴痘病毒皮肤病变分类算法.该算法以残差网络为基本框架,结合深度可分离卷积和轻量化注意力,在降低模型计算量与复杂度的同时,也提高了模型的分类性能.实验结果表明,该算法对猴痘病毒皮肤病变表现出较好的分类性能,对猴痘皮肤病变的分类准确率、召回率和精度分别为97.3%, 96.8%和97.2%,且均优于实验中所对比的常见分类模型和其他研究方法.