网络信息资源异常感知的数字微分理论模型

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    60673194
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    8.0万
  • 负责人：
    梁意文
  • 依托单位：
    武汉大学
  • 学科分类：
    F0204.计算机系统结构与硬件技术
  • 结题年份：
    2007
  • 批准年份：
    2006
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2007-01-01 至2007-12-31

项目摘要

网络资源中存在大量的安全隐患，并且这些隐患是随环境的不同而变化的，不可能一劳永逸地得出对安全隐患的形式化描述。资源的状态一般经历从正常到危险、异常的一个发展变化过程。本课题从理论上研究和描述这个过程的发展趋势和规律，试图找到感知危险、发现危险的一般性方法。受数学中微分学的启发，我们如果将资源的单个状态作为自变量，研究资源发展变化的特性趋势，其思路非常类似微分学，我们称之为数字微分。本课题研究数字的变化分析的理论模型，借鉴微分中的常量、导数、变量、奇异点等概念表达资源状态的不变、变化、变化强度趋势、突变异常点等，从而去掉与安全隐患检测无关的"噪声"，得到真正与危险有关、更敏感的信息。该理论的研究，将对可信计算领域，如硬件测试、入侵检测、金融分析等具有较大的学术意义，特别是对人工免疫学的有效性有极大的研究价值，对降低误识别率有重要意义。

结项摘要

项目成果

期刊论文数量（1）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（8）
专利数量（0）
防火墙安全策略的语义分析方法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    邓文俊，梁意文，防火墙安全策略的语义分析方法，计算机工程与应用·2007年26期·135-137·2007.6
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
  • 通讯作者：

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  • 作者：
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其他文献

结合XGBoost 的树突状细胞改进算法
  • DOI：
    10.19678/j.issn.1000-3428.0052044
  • 发表时间：
    2019
  • 期刊：
    计算机工程
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    杨晨;梁意文;谭成予;周雯
  • 通讯作者：
    周雯
基于反向选择的地震预测方法
  • DOI：
    10.19734/j.issn.1001-3695.2017.10.0783
  • 发表时间：
    2019
  • 期刊：
    计算机应用研究
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    吴晶晶;梁意文;谭成予;周雯
  • 通讯作者：
    周雯
基于危险理论的地震预测方法
  • DOI：
    10.19678/j.issn.1000-3428.0049375
  • 发表时间：
    2019
  • 期刊：
    计算机工程
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    甘颖;梁意文;谭成予;周雯;吴晶晶
  • 通讯作者：
    吴晶晶
基于免疫平衡机制的故障检测方法
  • DOI：
    10.11896/j.issn.1002-137x.2019.08.056
  • 发表时间：
    2019
  • 期刊：
    计算机科学
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    肖振华;梁意文;谭成予;周雯
  • 通讯作者：
    周雯
云服务器中的不稳定数据挖掘系统的研究与设计
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2016
  • 期刊：
    现代电子技术
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    王曙霞;胡瑞敏;梁意文;熊曾刚
  • 通讯作者：
    熊曾刚

其他文献

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梁意文的其他基金

计算机免疫智能的连续应答机制及其应用研究
  • 批准号：
    61877045
  • 批准年份：
    2018
  • 资助金额：
    50.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目
计算机免疫学的危险感知方法及其应用研究
  • 批准号：
    61170306
  • 批准年份：
    2011
  • 资助金额：
    56.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目
基于免疫原理的大规模网络入侵检测和预警模型
  • 批准号：
    90204011
  • 批准年份：
    2002
  • 资助金额：
    50.0 万元
  • 项目类别：
    重大研究计划

相似国自然基金

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  • 批准号：
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  • 资助金额：
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相似海外基金

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知道了

AI项目解读示例

课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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