四种不同生境条件下外来植物长芒苋入侵对土壤细菌群落组成和多样性的影响

当前外来植物长芒苋种群在京津冀地区呈爆发性增长态势。文章在入侵植物长芒苋生长的四种典型生境，包括河岸(A)、路边(B)、荒地(C)和农田(D)设置样地采取入侵区和非入侵区土壤，利用16S rRNA高通量测序技术，分析不同入侵生境条件下土壤细菌多样性和组成的变化规律。通过双因素方差分析结果表明：除生境因素对Simpson指数有显著影响外(P<0.05)，生境和入侵及二者间的相互作用对土壤细菌α多样性的影响较小；NMDS分析表明：不同入侵生境间土壤细菌群落结构区分明显。在长芒苋非入侵样地，最丰富的门类为变形菌门、浮霉菌门和芽单胞菌门。而在长芒苋的入侵生境，上述第三大优势门类的芽单胞菌门转变为拟杆菌门；LEfSe分析结果显示：不同生境下代表性优势菌有显著差异。在河岸生境下伯克氏菌科和β-变形菌目的细菌具有明显优势，在荒地生境下芽单胞菌纲和芽单胞菌科的细菌占优势，在路边生境下Sphingomonas＿sediminicola占优势，在农田生境下亚硝化单胞菌科占优势。本研究表明长芒苋的入侵能显著改变土壤细菌群落的组成和结构，这种改变将通过生理生化过程影响土壤的理化性质。     

基于特征选取与树状Parzen估计的入侵检测

针对目前网络空间安全形势快速变化带来的新风险和新挑战, 提出一种基于相关性分析的特征选取和树状Parzen估计优化的入侵检测方法。首先, 通过基于相关性分析的数据特征选取方法对数据维度进行压缩。其次, 对原始数据集进行特征筛选, 生成新的特征子集。最终, 使用序列模型优化算法中的树状Parzen估计算法对随机森林算法进行模型优化。实验结果表明, 相比其他应用机器学习算法的入侵检测方法, 所提方法在提升综合性能的同时拥有更高的检测效率, 有效地提升了入侵检测技术的实用性。     

入侵检测系统中的智能技术

首先给出了计算机网络入侵检测系统的概念、功能和性能要求,回顾了其发展的过程.接着,从智能入侵检测技术这个角度,对数据挖掘、遗传算法和人工免疫等比较具有独特性且有完整系统实现的智能检测技术作了简要介绍和评述.最后,对入侵检测系统的未来发展方向进行了讨论.     

生态入侵及其对策

生态入侵是指外来物种通过人类的活动或其他途径被引入到新的生态环境区域后,依靠其自身的强大生存竞争力,造成当地生物多样性的丧失或削弱.生态入侵造成的不良后果往往是长期的、严重的,如今已在国际上引起广泛重视.     

SNORT规则匹配算法改进

检测引擎作为入侵检测系统(IDS)的核心模块,基本上采用基于模式匹配的检测方法,选择设计1个好的模式匹配算法对入侵检测系统的性能至关重要。对SNORT的原有规则匹配算法bm进行改进,在改进规则匹配算法中,将具有相同前缀的规则生成1棵规则树,在规则匹配的过程中将数据包内容和规则树进行匹配,在匹配时,可以和多个规则同时进行,大大减少了在规则匹配中花费的时间,从而提高了SNORT的性能。改进后的系统和原来系统进行了几种测试,通过测试改进后的系统比原来的系统速度明显提高。在流量大的情况,丢包情况也减少了。     

各族入侵与中世纪欧洲商业

9世纪-10世纪斯堪的纳维亚人、阿拉伯人、马扎尔人对欧洲的入侵和劫掠给欧洲商业带来了重重灾难,然而随着入侵的终止,入侵带来的后果即冒险精神、商道的畅通、南北方向商业繁荣的刺激作用、社会秩序的稳定等又在促使欧洲腹地商业复兴的进程中起到了重大作用。     

入侵检测系统初探

本文介绍了入侵检测系统的概念,入侵检测的过程,分析了入侵检测系统的模型,并对现有的入侵检测系统进行了分类,最后对入侵检测系统的发展方向作了阐述。     

浅谈社会工程学入侵

在对信息安全越来越重视的今天，我们为电脑安装上了最好的防火墙软件，杀毒软件升级到了最新的病毒库，所有的软件都安装了漏洞补丁，用户密码设置的极为复杂，我们自认为构造了一个固若金汤的电脑安全防护体系。但是，重要信息依然被对手窃取，而且对手视我们的技术防护与无形，这就是现在最难防御的社会工程学入侵。