反汇编过程中call指令后混淆数据的识别

恶意程序往往使用各种混淆手段来阻碍静态反汇编,call指令后插入数据便是常用的一种,对该方式的混淆进行研究,提出一种有效的识别call指令后混淆数据的方法。该方法基于改进的递归分析反汇编算法,分两阶段对混淆进行处理。经测试验证,该方法可有效地对此种混淆做出判断,提高反汇编的准确性。     

基于关键应用编程接口图的恶意代码检测

针对基于特征码的恶意代码检测方法无法应对混淆变形技术的问题,提出基于关键应用编程接口(API)图的检测方法。通过提取恶意代码控制流图中含关键API调用的节点,将恶意行为抽象成关键API图,采用子图匹配的方法判定可疑程序的恶意度。实验结果证明,该方法能有效检测恶意代码变体,漏报率较低。     

基于关键应用编程接口图的恶意代码检测

针对基于特征码的恶意代码检测方法无法应对混淆变形技术的问题,提出基于关键应用编程接口(API)图的检测方法。通过提取恶意代码控制流图中含关键API调用的节点,将恶意行为抽象成关键API图,采用子图匹配的方法判定可疑程序的恶意度。实验结果证明,该方法能有效检测恶意代码变体,漏报率较低。     

蛋白含量对牦牛乳清蛋白浓缩物功能特性的影响

通过不同截留分子质量的再生纤维素膜过滤纯化牦牛原乳清液和牦牛甜乳清液,分别制取牦牛原乳清蛋白浓缩物（native whey protein concentrate,NWPC）和牦牛甜乳清蛋白浓缩物（sweet whey protein concentrate,SWPC）,研究蛋白含量不同的乳清蛋白浓缩物（whey protein concentrate,WPC）主要成分（乳糖含量、pH值和总蛋白质含量）和功能特性（溶解性、持水性、持油性、起泡性、乳化性及热稳定性）的特征。结果表明：10 000 Da再生纤维素膜透析得到的牦牛WPC中总蛋白含量达到80%以上,不含乳糖,功能特性（溶解性、持水性、持油性、起泡性、乳化性及热稳定性）均显著高于经3 500 Da卷式膜、5 000 Da再生纤维素膜透析得牦牛WPC,WPC蛋白含量越高,其功能特性越好;不同蛋白含量的牦牛SWPC起泡能力、泡沫稳定性、乳化活性和乳化稳定性均显著（P＜0.05）高于牦牛NWPC。牦牛乳WPC最不稳定温度为85 ℃,高于荷斯坦牛乳WPC的80 ℃,热处理会适当改善牦牛WPC的起泡性能、乳化性能和热稳定性。通过膜牦牛处理获取的高蛋白含量的WPC,功能特性较好,应用广泛,对解决牦牛乳清资源的利用问题、保护环境、提高企业的经济效益起到关键性作用。     

大豆拉丝蛋白不同加工方式对高脂血症小鼠降脂功效的影响

目的:研究大豆拉丝蛋白丸子不同加工方式对高脂血症小鼠的降脂功效。方法:选取50只ICR（Institute of Cancer）小鼠初始分为正常对照组10只、40只高脂血症模型组。正常对照组和高脂血症模型组小鼠分别饲喂普通饲料和高脂饲料。6周后,将造模成功的ICR小鼠随机分为4组,分别为高脂模型组、大豆拉丝蛋白、大豆拉丝蛋白丸子（油炸）组、大豆拉丝蛋白丸子（水煮）组。喂养7周后,检测血清中总胆固醇（total cholesterol,TC）、 甘油三酯（triglycerides,TG）、低密度脂蛋白胆固醇（low density lipoprotein Cholesterol,LDL-C）、 高密度脂蛋白胆固醇（high density lipoprotein cholesterol,HDL-C）、谷丙转氨酶（alanine aminotransferase,ALT）、谷草转氨酶（aspartate aminotransferase,AST）水平,肝脏 HE 染色观察组织病理学变化。结果:与对照组相比,高脂血症小鼠血清中血清总胆固醇（TC）、甘油三酯（TG）、低密度脂蛋白（LDL-C）、血清谷草转氨酶（AST）、谷丙转氨酶（ALT）、肝脏及附睾脂肪质量及相应指数均升高（P<0.05或P<0.01）;与高脂模型组相比,三组大豆蛋白组的血清总胆固醇（TC）、甘油三酯（TG）、低密度脂蛋白胆固醇（LDL-C）、血清谷草转氨酶（AST）、谷丙转氨酶（ALT）、肝脏质量(仅大豆拉丝蛋白丸子油炸组）、附睾脂肪质量和附睾周脂指数均显著降低（P<0.05或 P<0.01）。肝脏HE染色切片显示,高脂喂养下小鼠肝脏切片出现明显脂质空泡及脂肪滴,而大豆拉丝蛋白和大豆拉丝蛋白丸子（水煮）组干预后肝脏切片无明显的脂质空泡和脂肪滴形成。大豆拉丝蛋白丸子（油炸）组仍可见脂肪滴形成。结论:本课题组研究的大豆拉丝蛋白丸子可以减轻高脂血症对机体脂质代谢的影响,且油炸和水煮两种加工方式对降脂功效无明显影响。     

食品专业大学生创新创业能力培养研究——评《食品专业创新创业训练》

<正>新时代,人们不再仅追求单一温饱需求的满足,开始追求更高层次的精神享受,对于食品安全的要求也逐级攀升。食品生产技术快速发展,诸多非客观因素及人为原因造成的食品生产安全风险不断增加,近年频发的食品安全问题就足以证明此现状,可见人们的身体健康与生活质量正受到威胁。任何行业的竞争归根结底都是人才的竞争,食品行业不例外。食品行业要想提升竞争力,     

基于关键语义子树的间接跳转目标解析

针对传统间接跳转解析方法受限于特定模板或模式的局限性,提出一种基于关键语义子树的间接跳转目标解析技术,在为机器指令语义映射生成的语义树上,提取间接跳转典型形式的语义特征,忽略与跳转生成无关的指令,自动生成跳转目标计算函数,实现与编译器及优化选项均无关的间接跳转目标的自动解析。实验结果证明,该方法普适性良好。