检索结果-内蒙古大学图书馆

电子学报 2016年第2期44卷 461-471页

作者：郑黎晓王成华侨大学计算机科学与技术学院福建厦门361021 中国科学院软件研究所计算机科学国家重点实验室北京100190

本文对XML(Extensible Markup Language)数据的模式推断问题研究现状与进展进行了阐述.首先,从正规树文法的角度介绍了不同模式语言的理论模型.进而从模式推断方法、目标模式语言、支持的表达能力、内容模型对应的正则表达式类型等多个... 详细信息

本文对XML(Extensible Markup Language)数据的模式推断问题研究现状与进展进行了阐述.首先,从正规树文法的角度介绍了不同模式语言的理论模型.进而从模式推断方法、目标模式语言、支持的表达能力、内容模型对应的正则表达式类型等多个方面对当前研究工作进行了细致的分类归纳和对比.此外,还介绍了模式语言中支持的基本语义完整性约束推断的研究进展.最后指出了当前研究中的不足,并对未来需要深入研究的方向进行了展望.重在对XML模式推断的主流方法和前沿进展进行概括、比较和分析,以期对后续研究有所助益.

关键词：可扩展标记语言模式推断正规树文法正则表达式

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中国HIV-1序列的模式推断和特征分析

中国HIV-1序列的模式推断和特征分析

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作者：王燕中国科学院研究生院

学位级别：博士

HIV-1全球亚型分布不均的原因有很多，包括奠基者效应，人口增长和城市化，以及文化，性别因素，和传播联系和迁移。中国地区HIV的流行呈现主要以下特点:1）全国范围的HIV感染率低，但是部分地区严重;2) HIV携带者(PLHIV)持续增长但是... 详细信息

HIV-1全球亚型分布不均的原因有很多，包括奠基者效应，人口增长和城市化，以及文化，性别因素，和传播联系和迁移。中国地区HIV的流行呈现主要以下特点:1）全国范围的HIV感染率低，但是部分地区严重;2) HIV携带者(PLHIV)持续增长但是新的感染率保持在低水平;3）HIV向AIDS的疾病进展导致AIDS-相关的死亡增加;4）性传播是主要的传播模式，相关感染持续增加;5）中国的流行多样且表现高进化动态。因此推测在中国HIV-1毒株的基因组序列会找到相应的特有模式。\n 生物序列数据挖掘方法能从大量具体的生物数据中寻找其规律，提取出特征，推断出模型，用于分类识别或预测新数据。包括生物序列模式挖掘和生物序列聚类两大类的应用。并且这两方面的应用可以交替使用，相互验证。不同的生物序列模式挖掘和聚类方法的性能和效果都不同，取决于算法，数据集的特点等。\n 但是一方面由于生物序列数据的特殊性，使得现有的序列数据挖掘算法无法直接在大规模生物序列数据中高效实现。并且生物序列聚类的分析（如常规的系统进化树分析）也因计算本身的限制，无法在大量样本中应用。\n 这里利用一类适合大规模样本的高效的挖掘方法:RIPPER对中国HIV序列进行全面的模式特征推断。特别集中分析了覆盖最多数据和具有最大信息量的V3和Env区段。\n 另一方面，由于并没有根据领域知识专门设计的挖掘算法，造成挖掘结果难以给出生物学解释，无法满足生物学研究要求，所以仍需要合适的分析方法和充分的理论背景挖掘结果进一步解释。\n 这里利用免疫逃逸表位预测方法NetMHC，突变建模pymol，信息理论和相关方法，如直接偶联分析(DCA)方法来解释中国地区HIV序列模式特征的生物学提示。\n 结果显示，能从中国地区HIV-1 gp120 V3区序列中提取出14个简洁的模式区分中国地区序列和非中国序列，准确率高达89％。结合测试序列集的背景，如序列的背景信息和病人的临床信息（亚型，取样地区，共受体使用情况，感染风险等）探讨模式特点的协同相关因素发现，这些模式主要表现亚型特异性。例如，模式特点1呈现B亚型特异，模式2则涵盖绝大多数01-AE亚型序列等。另外模式特点1与共受体嗜性并没有显著相关性。而在感染风险，取样省份等有显著相关性。\n 从免疫逃逸，结构稳定性，物理相互结合等多个方面探讨模式特点1的生物学意义。不能排除或肯定该模式的形成是因免疫逃逸的选择导致的;模式特点1在其他方面如结构的稳定性维持，位点间直接物理相互结合和共进化角度都有显著提示。后者表现在利用传统系统发生方法结合氨基酸性质的比较基因组学分析发现，模式特点对应位置上的氨基酸类型在中国和非中国地区HIV序列分簇上的特点和推断出的模式规则非常吻合。\n 本文首次对中国地区HIV-1序列进行全面的模式特征挖掘，利用不断发展的合适的分析理论和方法对序列模式特征进行了深入的生物学意义的探讨，并对数据挖掘和系统发生方法进行了初步的比较，最终为中国地区的流行病学研究，公共卫生，特别是疫苗的设计提供有价值的参考。

关键词：生物序列数据挖掘模式推断特征分析

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基于补丁分析的污点型漏洞模式提取方法研究

基于补丁分析的污点型漏洞模式提取方法研究

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作者：宋婷玉天津大学

学位级别：硕士

漏洞检测是计算机安全领域研究的热点问题。从软件代码库中提取漏洞模式,对代码进行模式匹配是一种有效的漏洞检测方法。但从代码库中提取漏洞模式时,由于统计阈值的限制,通常会忽略出现频次较低的漏洞模式。为了弥补漏洞模式提取的不... 详细信息

漏洞检测是计算机安全领域研究的热点问题。从软件代码库中提取漏洞模式,对代码进行模式匹配是一种有效的漏洞检测方法。但从代码库中提取漏洞模式时,由于统计阈值的限制,通常会忽略出现频次较低的漏洞模式。为了弥补漏洞模式提取的不完整性,本文对污点型漏洞进行补丁分析,提出一种基于补丁分析的污点型漏洞模式提取方法。首先,本文对污点型漏洞的补丁代码进行分析,通过影响性分析和可达性分析分别提取污点源、安全清洗函数和安全敏感操作等污点型漏洞的核心要素。其次,将污点型漏洞描述为由(S,S,S)构成的三元组,并通过计算路径的前缀对所提取的三元组进行过滤,删除相同的三元组。再次,对过滤后的三元组进行聚类,通过计算最长公共字串,用正则表达式描述污点型漏洞。最后,将所提取的模式实例化为搜索模式,在代码库中搜索与模式类似的代码,并对匹配出的可疑代码进行了详细的分析。为验证本方法的有效性和正确性,本文收集开源项目的补丁代码并对其进行分析以推断漏洞模式。经实验验证,本方法成功推断出6个漏洞模式,并通过模式匹配发现有3处可疑代码。实验结果表明,本方法推断出的漏洞模式可以应用于代码检测中。本文所提出的针对污点型漏洞的模式提取方法,从补丁分析角度为漏洞分析提供了新的方向。由于此方法可以不断更新漏洞模式库,所以可以在一定程度上起到完善漏洞模式库的作用。

关键词：模式推断补丁分析漏洞检测

来源：评论

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一类受限正则表达式的推断算法

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计算机科学 2014年第4期41卷 178-183页

作者：冯晓强郑黎晓陈海明中国科学院软件研究所计算机科学国家重点实验室北京100190 中国科学院大学北京100049 华侨大学计算机科学与技术学院厦门361021

XML模式推断问题的主要任务可以归约为从一个句子集合中推断出对应的确定型正则表达式。提出了一类在XML模式中大量出现的受限正则表达式,给出了该类正则表达式的推断算法。该算法首先根据给定的句子集合构造自动机,然后根据自动机和句... 详细信息

XML模式推断问题的主要任务可以归约为从一个句子集合中推断出对应的确定型正则表达式。提出了一类在XML模式中大量出现的受限正则表达式,给出了该类正则表达式的推断算法。该算法首先根据给定的句子集合构造自动机,然后根据自动机和句子集合推断出对应的正则表达式。该算法的时间复杂度为max(O(|V|+|E|),O(L)),其中V和E分别表示自动机的节点集合和边集合,L表示句子集合中所有句子的长度之和。对算法的终止性和正确性进行了证明。

关键词： XML模式模式推断正则表达式自动机算法

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扩展正则表达式的推断与成员判定

扩展正则表达式的推断与成员判定

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作者：董春梅中国科学院大学

学位级别：硕士

正则表达式被广泛应用于计算机科学的各个领域，扩展正则表达式引入计数操作符和无序操作符，使表达式指数式简洁，同时也增加了正则表达式的一些重要问题的复杂性，例如，正则表达式的推断问题和成员判定问题。　　本文首先研究无序表... 详细信息

正则表达式被广泛应用于计算机科学的各个领域，扩展正则表达式引入计数操作符和无序操作符，使表达式指数式简洁，同时也增加了正则表达式的一些重要问题的复杂性，例如，正则表达式的推断问题和成员判定问题。　　本文首先研究无序表达式的推断问题，同时也是模式推断问题的核心。通过对相关工作的了解以及大规模现实数据的统计，本文提出一类新的支持无序的正则表达式子类ISIRE(The improved subclass of regular expressions with interleaving)，并基于最大独立集和SOA(single occurrence automaton)，给出了该子类的推断算法，分析了算法的时间复杂度。基于大规模的真实Relax NG文档数据，计算了ISIRE和已存在子类DME(disjunctive multiplicity expressions)，SIRE(The subset of regular expressions with interleaving),SORE(single occurrence regular expressions)，CHARE(chain regular expressions)在现实中的应用比例，发现ISIRE占据了最高的应用比例，体现了ISIRE子类的实用性。然后基于大规模的公开数据集DBLP，NASA和DocBook，比较了我们的推断算法InferISIRE，XML学习工具InstanceToSchema，DME的学习算法learner+DME和SIRE的学习算法conMiner的学习结果。基于Language Size，datacost和CC(Combinatorial Cardinality)指标，发现我们的推断结果在所有数据集上的Language Size、datacost和CC值都是最小的，这说明了在这些方法中InferISIRE的推断结果是泛化程度最小的，最精确的。　　为了解决扩展表达式的成员判定问题，本文首先提出了计数表达式的推导规则，然后证明了其正确性，并对无序表达式的推导规则也进行了证明。然后提出了基于表达式推导的扩展表达式的成员判定算法，并给出了算法的时间复杂度，这也是第一个能够解决不受限的扩展表达式的成员判定算法。最后基于真实的表达式数据集，根据表达式长度进行分组，生成对应的正例和反例，在这些数据集上进行成员判定实验。实验结果显示在绝大多数现实表达式中，我们的正例判定时间是可以接受的，在反例上的判定是比较高效的。

关键词：数据集扩展正则表达式模式推断成员判定

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