研究生进入校图书馆或者校内网，找到知网入口，根据提示输入正确的作者名字和论文标题，再上传论文查重，最后等待结果即可完成查重。本科论文提交到pmlc系统，硕博论文提交到进行查重检测，于提交后1-3小时会得到查重结果。很多高校都可以免费提供学生1-3次免费知网查重的机会，每个同学都会得到相应的账号密码。
各层次的学术论文难度也会有所不同，目前各院校对学生的毕业论文越来越重视，坚决杜绝有论文抄袭、剽窃等个人学术不端行为，简单来说是学术造假行为。各学校对不同学历的论文要求是不一样的，本科类毕业论文重复率至少要求在30％以上，硕士研究生会比较严格一些，那么硕士论文和本科论文的查重有什么不一样？特别是硕士论文查重是怎么做的？和papertime小编一起来了解下吧！
做论文检测前，首先要先去了解权威论文查重系统的检测结构。根据小编的了解，权威检测系统都是设置门限的，并且采用了最先进的模糊算法，我们的论文内容如有抄袭成分，即使在抄袭时稍作改动，也会被查到。
硕士论文查重，是有专门版本的，一篇硕士论文基本是几万字，甚至几十万字，所以我们在选择版本时要选择权威的博硕论文检测版本，硕士论文检测系统基本都是几万字，那么我们在选择版本时要选择权威的博硕论文检测系统。
目前利用权威进行检测的高校所占比例达到了90％以上，但有的学校采用的是非权威，所以我们在进行检测前，要知道自己学校需要用什么系统进行检测，这样我们也可以有针对性地选择，这样做的主要目的是确保检测结果与学校正式审查时的结果一致。
总的说来，硕士论文的查重和我们本科做的论文查重检测没有什么区别，同样的是要达到学校的重复率才能有机会参加答辩，只是在重复率上可能更严格。因此我们只要保证好自己论文的格式，并且了解到学校要求的论文查重网站，该修改的就对照报告去修改，总是可以通过论文来查重。
方法一：插入空格法
将文章中的所有字与字之间插入空格中，然后将空格字与字之间的距离调整到最小。由于学科行论文查重的依据是基于单词，空格切断了单词，自然跳过了检查系统。
方法二：自己的原创法
自己动手写论文，在写作时，不复制粘贴原文；正确的添加引用。
方法三：google翻译工具翻译法
使用别人论文中的文字google翻译成英文，再翻译回来，句型和结构就会发生变化，再自行修改下语病，就能顺利避免查重。
方法四：转换图片法
把别人论文里的文字剪成图片，放在自己的论文里。因为目前学科论文检测系统只能查文字，不能查图片和表格，所以可以避免查重。
方法五：插入文档法
通过一些参考文本word在论文中插入文件的形式。
方法六：改变措辞法
重写他人论文中的文本，或根据其含义重写，或改变句子结构，改变主语和被动语态，或改变关键词，或通过增加或减少。当然，如果它属于一个经典的句子，或者根据经典的方法引用。
首先，在写论文的过程中，就要严格规范自己，不能大段复制粘贴，只要根据自己对问题的理解，用自己的话表述出来，一般重复率都会比较低。其次，在最后用中国知网查重前，可先用PaperYY、paperdog、PassPaper、PaperCheck等
1、Paperpass查重软件
paperpass官方版是一款由北京智齿数汇打造的专业论文查重软件，是大多数学校比较认可的一款权威论文查重应用。用户可以随时了解自己的论文重复率，从而进行修改、快速通过论文答辩。由于paperpass论文查重软件官方版的覆盖面范围广泛。
2、格子达查重检测
格子达论文检测系统已于2015年3月正式上线，定位为互联网品牌，面向广大论文写作者提供专业的论文检测服务，并针对用户的不同需求提供了功能完善的周边增值服务。格子达论文检测提供免费的论文相似度检测系统；提供论文查重、论文在线修改等服务。
查重注意事项：
1、调整语序能够避重
查重和避重是一个相互竞争的进程，会促进两方技能的前进。现在知网查重的技术已经不是根据文章的一两个词、字或者是单独的一句话进行判断了，而是会进行自动分段之后，结合上下文的内容进行一个判断。
2、致谢不检测
很多同学都以为致谢不会检测，所以大多同学的致谢内容都是直接从网上借鉴过来的，要么就是复制往届学生的毕业论文中的致谢，其实，只要是提交给系统的内容，都会进行检测的。
3、表格不检测内容
不要以为将内容做成表格的形式知网查重就不会检测了，现在知网系统对文字的检测已经到达一个较高的水平，凡是文字都会进行论文查重，当然也包括表格中的文字。
论文查重的网站有：万方、知网、paperpass、paperfree等。
1、万方数据文献相似性检测服务采用科学先进的检测技术，实现海量学术文献数据全文比对，秉持客观、公正、精准、全面的服务原则,为用户提供精准详实的相似性检测结果，呈现多版本、多维度的检测报告。
2、知网一般指中国知网。中国知网，始建于1999年6月，是中国核工业集团资本控股有限公司控股的同方股份有限公司旗下的学术平台。知网是国家知识基础设施（National Knowledge Infrastructure，NKI）的概念，由世界银行于1998年提出。
3、PaperPass是全球首个中文文献相似度比对系统，已经发展成为一个中文原创性检查和预防剽窃的在线网站。一直致力于学术论文的检测。PaperPass诞生于2007年。
4、PaperFree论文查重软件通过海量数据库对提交论文进行对比分析，准确地查到论文中的潜在抄袭和不当引用，实现了对学术不端行为的检测服务。
目前免费论文查重软件比较多，部分高校定稿查重系统是知网查重及维普查重前期初稿检测一般使用一下部分查重软件（适合前期初稿检测）：
PaperFree论文查重软件通过海量数据库对提交论文进行对比分析，准确地查到论文中的潜在抄袭和不当引用，实现了对学术不端行为的检测服务；
PaperTime开启真正免费论文查重时代首家独创同步在线改重，实时查重；边修改边检测，修改哪里检测哪里；享受智能查重带来的美妙体验。
之前文章罗列很多查重软件其实包括付费和免费，今天例举部分免费查重软件仅供参考：
学术不端论文查重
大学生版（专/本科毕业论文定稿）、研究生版（硕博毕业论文定稿）、期刊职称版（期刊投稿，职称评审）以上版本均可免费查重不限篇数。
PaperFree
PaperFree是中英文及多语种论文相似度检测系统，特色机器人降重、在线改重功能，可以实现自动降低文章相似比例，并且在同一界面上一边修改一边检测，即时反馈查重结果，使用户体验、查重效率翻倍。PaperFree为用户人性化地完美实现了“首次免费论文检测―高效在线改重―智能机器人降重―全面再次论文检测―顺利通过论文检测“的整个全过程。
PaperPass
PaperPass是全球首个中文文献相似度比对系统，已经发展成为一个中文原创性检查和预防剽窃的在线网站。一直致力于学术论文的检测。
PaperTime
PaperTime是在“教育大数据联盟平台”的基础上，优先获取教育数据资源，采用多级指纹对比技术及深度语义识别技术，实现“实时查重、在线修改、同步降重”一步到位。
摘要：标记数据集是训练和评估基于异常的网络入侵检测系统所必需的。本文对基于网络的入侵检测数据集进行了重点的文献综述，并对基于包和流的底层网络数据进行了详细的描述。本文确定了15种不同的属性来评估单个数据集对特定评估场景的适用性。这些属性涵盖了广泛的标准，并被分为五类，例如用于提供结构化搜索的数据量或记录环境。在此基础上，对现有数据集进行了全面的综述。本综述还强调了每个数据集的特性。此外，本工作还简要介绍了基于网络的数据的其他来源，如流量生成器和数据存储库。最后，我们讨论了我们的观察结果，并为使用和创建基于网络的数据集提供了一些建议。 一、引言 信息技术安全是一个重要的问题，入侵和内部威胁检测的研究已经投入了大量的精力。在处理与安全相关的数据[1]-[4]、检测僵尸网络[5]-[8]、端口扫描[9]-[12]、蛮力攻击[13]-[16]等方面已经发表了许多贡献。所有这些工作的共同点是，它们都需要具有代表性的基于网络的数据集。此外，基准数据集是评价和比较不同网络入侵检测系统(NIDS)质量的良好基础。给定一个带标签的数据集，其中每个数据点都被分配给类normal或attack，可以使用检测到的攻击数量或虚警数量作为评估标准。 不幸的是，没有太多具有代表性的数据集。Sommer和Paxson[17](2010)认为，缺乏具有代表性的公共可用数据集是基于异常的入侵检测面临的最大挑战之一。Malowidzki等人(2015)和Haider等人(2017)也发表了类似的声明。然而，社区正在解决这个问题，因为在过去几年中已经发布了几个入侵检测数据集。其中，澳大利亚网络安全中心发布了UNSW-NB15[20]数据集，科堡大学发布了CIDDS-001[21]数据集，新布伦瑞克大学发布了CICIDS 2017[22]数据集。未来还会有更多数据集发布。然而，现有数据集没有全面的索引，很难跟踪最新的发展。 本文对现有的基于网络的入侵检测数据集进行了文献综述。首先，对底层数据进行更详细的研究。基于网络的数据以基于包或基于流的格式出现。基于流的数据只包含关于网络连接的元信息，而基于包的数据也包含有效负载。然后，对文献中常用的评价网络数据集质量的不同数据集属性进行了分析和分组。本调查的主要贡献是对基于网络的数据集进行了详尽的文献综述，并分析了哪些数据集满足哪些数据集属性。本文重点研究了数据集内的攻击场景，并强调了数据集之间的关系。此外，除了典型的数据集之外，我们还简要介绍了流量生成器和数据存储库作为网络流量的进一步来源，并提供了一些观察和建议。作为主要的好处，本调查建立了一组数据集属性，作为比较可用数据集和确定合适数据集的基础，给出了特定的评估场景。此外，我们创建了一个网站1，其中引用了所有提到的数据集和数据存储库，我们打算更新这个网站。 本文的其余部分组织如下。下一节将讨论相关工作。第三部分详细分析了基于包和流的网络数据。第四部分讨论了文献中常用来评价入侵检测数据集质量的典型数据集属性。第五节概述了现有的数据集，并根据第四节确定的属性检查每个数据集。第六节简要介绍了基于网络的数据的进一步来源。在本文件以摘要结束之前，第七节讨论了意见和建议。 二、相关工作 本节回顾基于网络的入侵检测数据集的相关工作。需要注意的是，本文没有考虑基于主机的入侵检测数据集，比如ADFA[23]。读者可以在Glass-Vanderlan等人的[24]中找到关于基于主机的入侵检测数据的详细信息。 Malowidzki等人[18]将缺失的数据集作为入侵检测的一个重要问题进行了讨论，对好的数据集提出了要求，并列出了可用的数据集。Koch等人的[25]提供了入侵检测数据集的另一个概述，分析了13个数据源，并根据8个数据集属性对它们进行了评估。Nehinbe[26]为IDS和入侵防御系统(IPS)提供了关键的数据集评估。作者研究了来自不同来源的七个数据集(如DARPA数据集和DEFCON数据集)，强调了它们的局限性，并提出了创建更真实数据集的方法。由于在过去的四年中发布了许多数据集，我们延续了2011年到2015年[18]，[25]，[26]的工作，但提供了比我们的前辈更最新和更详细的概述。 虽然许多数据集论文(如CIDDS-002[27]、ISCX[28]或UGR ' 16[29])只对一些入侵检测数据集做了一个简要的概述，但Sharafaldin等人对[30]提供了更详尽的综述。他们的主要贡献是一个生成入侵检测数据集的新框架。Sharafaldin等人还分析了11个可用的入侵检测数据集，并根据11个数据集属性对其进行了评估。与早期的数据集论文相比，我们的工作重点是对现有的基于网络的数据集提供一个中立的概述，而不是提供一个额外的数据集。 最近的其他论文也涉及到基于网络的数据集，但主要关注的焦点有所不同。Bhuyan等人对网络异常检测进行了全面的综述。作者描述了现有的9个数据集，并分析了现有异常检测方法所使用的数据集。类似地，Nisioti等人的[32]关注于用于入侵检测的无监督方法，并简要参考了现有的12个基于网络的数据集。Yavanoglu和Aydos[33]分析比较了最常用的入侵检测数据集。然而，他们的审查只包含七个数据集，包括其他数据集，如HTTP CSIC 2010[34]。总而言之，这些作品往往有不同的研究目标，而且只是接触对于基于网络的数据集，则略有不同。 三、数据 通常，网络流量以基于包或基于流的格式捕获。在包级捕获网络流量通常是通过镜像网络设备上的端口来完成的。基于包的数据包含完整的有效载荷信息。基于流的数据更加聚合，通常只包含来自网络连接的元数据。Wheelus等人通过一个说明性的比较强调了这一区别:“捕获包检查和NetFlow之间的一个很好的区别示例是徒步穿越森林，而不是乘坐热气球飞越森林”[35]。在这项工作中，引入了第三类(其他数据)。另一个类别没有标准格式，并且因每个数据集而异。 A基于分组的数据 基于包的数据通常以pcap格式捕获，并包含有效负载。可用的元数据取决于使用的网络和传输协议。有许多不同的协议，其中最重要的是TCP、UDP、ICMP和IP。图1显示出了不同的报头。TCP是一种可靠的传输协议，它包含诸如序列号、确认号、TCP标志或校验和值之类的元数据。UDP是一种无连接的传输协议，它的头比TCP小，TCP只包含四个字段，即源端口、目标端口、长度和校验和。与TCP和UDP相比，ICMP是一个包含状态消息的支持协议，因此更小。通常，在报头旁边还有一个可用的IP报头传输协议的。IP报头提供源和目标IP地址等信息，如图1所示。 b .流为基础数据 基于流的网络数据是一种更简洁的格式，主要包含关于网络连接的元信息。基于流的数据将所有在时间窗口内共享某些属性的包聚合到一个流中，通常不包含任何有效负载。默认的五元组定义，即，源IP地址、源端口、目标IP地址、目标端口和传输协议[37]，是一种广泛使用的基于流的数据属性匹配标准。流可以以单向或双向格式出现。单向格式将主机A到主机B之间共享上述属性的所有包聚合到一个流中。从主机B到主机A的所有数据包聚合为另一个单向流。相反，一个双向流总结了主机a和主机B之间的所有数据包，不管它们的方向如何。 典型的基于流的格式有NetFlow[38]、IPFIX[37]、sFlow[39]和OpenFlow[40]。表I概述了基于流的网络流量中的典型属性。根据特定的流格式和流导出器，可以提取额外的属性，如每秒字节数、每个包的字节数、第一个包的TCP标志，甚至有效负载的计算熵。 此外，可以使用nfdump2或YAF3之类的工具将基于包的数据转换为基于流的数据(但不是相反)。读者如果对流导出器之间的差异感兴趣，可以在[41]中找到更多细节，并分析不同的流导出器如何影响僵尸网络分类。 c .其他数据 这个类别包括所有既不是纯基于包也不是基于流的数据集。这类的一个例子可能是基于流的数据集，这些数据集已经用来自基于包的数据或基于主机的日志文件的附加信息进行了丰富。KDD CUP 1999[42]数据集就是这一类别的一个著名代表。每个数据点都有基于网络的属性，比如传输的源字节数或TCP标志的数量，但是也有基于主机的属性，比如失败登录的数量。因此，这个类别的每个数据集都有自己的一组属性。由于每个数据集都必须单独分析，所以我们不对可用属性做任何一般性的说明。 四、数据集属性 为了能够比较不同的入侵检测数据集，并帮助研究人员为其特定的评估场景找到合适的数据集，有必要将公共属性定义为评估基础。因此，我们研究了文献中用于评估入侵检测数据集的典型数据集属性。一般概念FAIR[43]定义了学术数据应该遵循的四个原则实现，即可查找性、可访问性、互操作性和可重用性。在与这个一般概念相一致的同时，本工作使用更详细的数据集属性来提供基于网络的入侵检测数据集的重点比较。通常，不同的数据集强调不同的数据集属性。例如，UGR ' 16数据集[29]强调较长的记录时间来捕捉周期效应，而ISCX数据集[28]强调精确的标记。由于我们的目标是研究基于网络的入侵检测数据集的更一般的属性，所以我们试图统一和概括文献中使用的属性，而不是采用所有的属性。例如，一些方法评估特定类型攻击的存在，比如DoS(拒绝服务)或浏览器注入。某些攻击类型的存在可能是评估这些特定攻击类型的检测方法的相关属性，但是对于其他方法没有意义。因此，我们使用一般的属性攻击来描述恶意网络流量的存在(见表三)。第五节提供了关于数据集中不同攻击类型的更多细节，并讨论了其他特定的属性。我们不像Haider et al.[19]或Sharafaldin et al.[30]那样开发评估评分，因为我们不想判断不同数据集属性的重要性。我们认为，某些属性的重要性取决于具体的评估场景，不应该在调查中普遍判断。相反，应该让读者能够找到适合他们需要的数据集。因此，我们将下面讨论的数据集属性分为五类，以支持系统搜索。图2总结了所有数据集属性及其值范围。 A.一般资料 以下四个属性反映了关于数据集的一般信息，即创建年份、可用性、正常网络流量和恶意网络流量的存在。 1)创建年份:由于网络流量受概念漂移影响，每天都会出现新的攻击场景，因此入侵检测数据集的年龄起着重要作用。此属性描述创建年份。与数据集发布的年份相比，捕获数据集的底层网络流量的年份与数据集的最新程度更相关。 2)公共可用性:入侵检测数据集应公开可用，作为比较不同入侵检测方法的依据。此外，数据集的质量只能由第三方检查，如果它们是公开可用的。表III包含此属性的三个不同特征:yes, . (on request)和no。On request是指在向作者或负责人发送消息后授予访问权限。 3)正常用户行为:此属性指示数据集中正常用户行为的可用性，并接受yes或no值。值yes表示数据集中存在正常的用户行为，但它不声明是否存在攻击。一般来说，入侵检测系统的质量主要取决于其攻击检测率和误报率。此外，正常用户行为的存在对于评估IDS是必不可少的。然而，缺少正常的用户行为并不会使数据集不可用，而是表明它必须与其他数据集或真实世界的网络流量合并。这样的合并步骤通常称为覆盖或盐化[44]、[45]。 4)攻击流量:IDS数据集应包含各种攻击场景。此属性指示数据集中是否存在恶意网络通信，如果数据集中至少包含一次攻击，则该属性的值为yes。表四提供了关于特定攻击类型的附加信息。 B.数据的性质 此类别的属性描述数据集的格式和元信息的存在。 1)元数据:第三方很难对基于包和基于流的网络流量进行内容相关的解释。因此，数据集应该与元数据一起提供关于网络结构、IP地址、攻击场景等的附加信息。此属性指示附加元数据的存在。 2)格式:网络入侵检测数据集以不同的格式出现。我们大致将它们分为三种格式(参见第三节)。(1)基于分组的网络流量(例如pcap)包含带负载的网络流量。(2)基于流的网络流量(如NetFlow)只包含关于网络连接的元信息。(3)其他类型的数据集可能包含基于流的跟踪，带有来自基于包的数据甚至来自基于主机的日志文件的附加属性。 3)匿名性:由于隐私原因，入侵检测数据集往往不会公开，或者只能以匿名的形式提供。此属性指示数据是否匿名以及哪些属性受到影响。表III中的none值表示没有执行匿名化。值yes (IPs)表示IP地址要么被匿名化，要么从数据集中删除。同样，值yes (payload)表示有效负载信息被匿名化，要么从基于分组的网络流量中删除。 C.数据量 此类别中的属性根据容量和持续时间描述数据集。 1) Count:属性Count将数据集的大小描述为包含的包/流/点的数量或物理大小(GB)。 2)持续时间:数据集应涵盖较长时间内的网络流量，以捕捉周期性影响(如白天与夜晚或工作日与周末)[29]。属性持续时间提供每个数据集的记录时间。 D.记录环境 此类别中的属性描述捕获数据集的网络环境和条件。 1)流量类型:描述网络流量的三种可能来源:真实的、模拟的或合成的。Real是指在有效的网络环境中捕获真实的网络流量。仿真的意思是在测试床或仿真网络环境中捕获真实的网络流量。综合意味着网络流量是综合创建的(例如，通过一个流量生成器)，而不是由一个真实的(或虚拟的)网络设备捕获的。 2)网络类型:中小企业的网络环境与互联网服务提供商(ISP)有着本质的区别。因此，不同的环境需要不同的安全系统，评估数据集应该适应特定的环境。此属性描述创建相应数据集的基础网络环境。 3)完整网络:该属性采用Sharafaldin等人的[30]，表示数据集是否包含来自具有多个主机、路由器等网络环境的完整网络流量。如果数据集只包含来自单个主机(例如蜜罐)的网络流量，或者只包含来自网络流量的一些协议(例如独占SSH流量)，则将值设置为no。 E.评价 以下特性与使用基于网络的数据集评估入侵检测方法有关。更精确地说，这些属性表示预定义子集的可用性、数据集的平衡和标签的存在。 1)预定义的分割:有时，即使在相同的数据集上对不同的IDS进行评估，也很难对它们的质量进行比较。在这种情况下，必须明确是否使用相同的子集进行训练和评估。如果数据集附带用于训练和评估的预定义子集，则此属性提供信息。 2)均衡:基于异常的入侵检测通常采用机器学习和数据挖掘方法。在这些方法的训练阶段(例如，决策树分类器)，数据集应该与其类标签相平衡。因此，数据集应该包含来自每个类(normal和attack)的相同数量的数据点。然而，真实世界的网络流量是不平衡的，它包含了比攻击流量更多的正常用户行为。此属性指示数据集是否与其类标签相平衡。在使用数据挖掘算法之前，应该通过适当的预处理来平衡不平衡的数据集。他和Garcia[46]提供了从不平衡数据中学习的良好概述。 3)带标签:带标签的数据集是训练监督方法、评估监督和非监督入侵检测方法所必需的。此属性表示是否标记了数据集。如果至少有两个类normal和attack，则将此属性设置为yes。此属性中可能的值为:yes, yes with BG。(yes with background)、yes (IDS)、indirect和no。是的，有背景意味着有第三类背景。属于类背景的包、流或数据点可以是正常的，也可以是攻击。Yes (IDS)是指使用某种入侵检测系统来创建数据集的标签。数据集的一些标签可能是错误的，因为IDS可能不完美。间接意味着数据集没有显式标签，但是可以通过其他日志文件自己创建标签。 五、数据集 我们认为，在搜索足够的基于网络的数据集时，标记的数据集属性和格式是最决定性的属性。入侵检测方法(监督的或非监督的)决定是否需要标签以及需要哪种类型的数据(包、流或其他)。因此，表II提供了关于这两个属性的所有研究的基于网络的数据集的分类。表三给出了关于第四节数据集属性的基于网络的入侵检测数据集的更详细概述。在搜索基于网络的数据集时，特定攻击场景的存在是一个重要方面。因此，表III显示了攻击流量的存在，而表IV提供了数据集中特定攻击的详细信息。关于数据集的论文描述了不同抽象级别的攻击。例如，Vasudevan等人在他们的数据集中(SSENET- 2011)将攻击流量描述为:“Nmap、Nessus、Angry IP scanner、Port scanner、Metaploit、Backtrack OS、LOIC等是参与者用来发起攻击的一些攻击工具。”相比之下，Ring等人在他们的CIDDS-002数据集[27]中指定了执行端口扫描的数量和不同类型。因此，攻击描述的抽象级别可能在表四中有所不同。对所有攻击类型的详细描述超出了本文的范围。相反，我们推荐感兴趣的读者阅读Anwar等人的开放存取论文“从入侵检测到入侵响应系统:基础、需求和未来方向”。此外，一些数据集是其他数据集的修改或组合。图3显示了几个已知数据集之间的相互关系。 基于网络的数据集，按字母顺序排列 AWID [49]。AWID是一个公共可用的数据集4，主要针对网络。它的创建者使用了一个小型网络环境(11个客户机)，并以基于包的格式捕获了WLAN流量。在一个小时内，捕获了3700万个数据包。从每个数据包中提取156个属性。恶意网络流量是通过对网络执行16次特定攻击而产生的。AWID被标记为一个训练子集和一个测试子集。 Booters[50]。Booters是罪犯提供的分布式拒绝服务(DDoS)攻击。Santanna et. al[50]发布了一个数据集，其中包括九种不同的启动程序攻击的跟踪，这些攻击针对网络环境中的一个空路由IP地址执行。结果数据集以基于分组的格式记录，包含超过250GB的网络流量。单独的包没有标记，但是不同的Booters攻击被分成不同的文件。数据集是公开可用的，但是出于隐私原因，booters的名称是匿名的。 僵尸网络[5]。僵尸网络数据集是现有数据集的组合，可以公开使用。僵尸网络的创建者使用了[44]的叠加方法来组合ISOT[57]、ISCX 2012[28]和CTU-13[3]数据集的(部分)。结果数据集包含各种僵尸网络和正常用户行为。僵尸网络数据集被划分为 GB训练子集和 GB测试子集，都是基于包的格式。 CIC DoS[51]。CIC DoS是加拿大网络安全研究所的一组数据，可以公开使用。作者的意图是创建一个带有应用层DoS攻击的入侵检测数据集。因此，作者在应用层上执行了8种不同的DoS攻击。将生成的跟踪结果与ISCX 2012[28]数据集的无攻击流量相结合生成正常的用户行为。生成的数据集是基于分组的格式，包含24小时的网络流量。 CICIDS 2017 [22]。CICIDS 2017是在模拟环境中历时5天创建的，包含基于分组和双向流格式的网络流量。对于每个流，作者提取了80多个属性，并提供了关于IP地址和攻击的附加元数据。正常的用户行为是通过脚本执行的。数据集包含了多种攻击类型，比如SSH蛮力、heartbleed、僵尸网络、DoS、DDoS、web和渗透攻击。CICIDS 2017是公开可用的。 cidds - 001 [21]。CIDDS-001数据集是在2017年模拟的小型商业环境中捕获的，包含为期四周的基于单向流的网络流量，并附带详细的技术报告和附加信息。该数据集的特点是包含了一个在互联网上受到攻击的外部服务器。与蜜罐不同，来自模拟环境的客户机也经常使用此服务器。正常和恶意的用户行为是通过在GitHub9上公开可用的python脚本执行的。这些脚本允许不断生成新的数据集，并可用于其他研究。CIDDS-001数据集是公开可用的，包含SSH蛮力、DoS和端口扫描攻击，以及从野外捕获的一些攻击。 cidds - 002 [27]。CIDDS-002是基于CIDDS-001脚本创建的端口扫描数据集。该数据集包含两个星期的基于单向流的网络流量，位于模拟的小型业务环境中。CIDDS-002包含正常的用户行为以及广泛的不同端口扫描攻击。技术报告提供了关于外部IP地址匿名化的数据集的附加元信息。数据集是公开可用的。
计算机网络安全就是通过利用多种技术、手段、 措施 ，保证网络系统的安全运行，确保网络传输和交换过程中数据的完整性、保密性和可用性。下面是我给大家推荐的计算机网络安全2000字论文，希望大家喜欢!计算机网络安全论文篇一 浅议计算机网络安全防护技术 [摘要] 计算机与网络的发展给人类社会的进步提供了无限机遇,同时也对信息安全带来了严峻挑战。计算机网络安全就是通过利用多种技术、手段、措施,保证网络系统的安全运行,确保网络传输和交换过程中数据的完整性、保密性和可用性。本文重点介绍影响到网络的各种不安全因素,并进一步提出了一些保证网络安全的措施。 [ 关键词] 计算机;网络安全;防护技术 一、计算机网络安全问题 计算机网络中的安全问题主要作用于两个方面,一是对多种信息数据的威胁,包括对信息数据的非法修改、窃取、删除、非法使用等一系列的数据破坏;二是对计算机网络中的各种设备进行攻击。致使系统网络紊乱、瘫痪,乃至设备遭到损坏。 1.网络结构和设备本身安全隐患 现实中的网络拓扑结构是集总线型、星型等多种拓扑结构与一体的混合型结构,拓扑结构中各个节点使用不同的网络设施,包括路由器、交换机、集线器等。每种拓扑结构都有其相应的安全隐患,每种网络设备由于本身技术限制,也存在不同的安全缺陷,这都给网络带来了不同的安全问题。 2. 操作系统 安全 操作系统直接利用计算机硬件并为用户提供使用和编程接口。各种应用软件必须依赖于操作系统提供的系统软件基础,才能获得运行的高可靠性和信息的完整性、保密性。同样,网络系统的安全性依赖于网络中各主机系统的安全性。如果操作系统存在缺陷和漏洞,就极易成为黑客攻击的目标。因此,操作 系统安全 是计算机网络安全的基础。 3.病毒和黑客 病毒可利用计算机本身资源进行大量自我复制,影响计算机软硬件的正常运转,破坏计算机数据信息。黑客主要通过网络攻击和网络侦察截获、窃取、破译、修改破坏网络数据信息。病毒和黑客是目前计算机网络所面临的最大威胁。 二、计算机网络安全防护技术 1.加密技术 数据加密就是对原有的明文或数据按照某种算法,置换成一种不可读的密文,然后再进行信息的存储和传输。密文获得者只有输入相应的密匙才能读出原来的内容,实现数据的保密性。加密技术的关键在于加密的算法和密匙的管理。 加密的算法通常分为对称加密算法和非对称加密算法。对称加密算法就是加密和解密使用同一密匙。对称加密算法加密、解密速度快,加密强度高算法公开。非对称加密算法加密和解密使用不同的密匙,用加密密匙加密的数据只有相应的解密密匙才能打开。非对称加密算法加密数据安全可靠性高,密匙不易被破译。 2.防火墙技术 防火墙技术是目前网络间访问控制、防止外部人员非法进入内部网络,保护内网资源最广泛使用的一种技术。防火墙部署在不同网络安全级别的网络之间,防火墙通过检测数据包中的源地址、目标地址、源端口、目标端口等信息来匹配预先设定的访问控制规则,当匹配成功,数据包被允许通过,否则就会被丢弃。目前市场上常见的防火墙多为状态检测防火墙,即深度包过滤防火墙。防火墙无法防止内部网络用户带来的威胁,也不能完全防止传送已感染的程序和文件。 3.入侵检测技术 网络入侵检测技术主要通过收集操作系统、应用程序、网络数据包等相关信息,寻找可能的入侵行为,然后采取报警、切断入侵线路等手段,阻止入侵行为。网络入侵检测是一种主动的安全防护技术,它只对数据信息进行监听,不对数据进行过滤,不影响正常的网络性能。 入侵检测 方法 主要采用异常检测和误用检测两种。异常检测根据系统或用户非正常行为和计算机资源非正常情况,检测出入侵行为,其通用性强,不受系统限制,可以检测出以前未出现过的攻击方式,但由于不可能对整个系统用户进行全面扫描,误警率较高。误用检测是基于模型的知识检测,根据已知的入侵模式检测入侵行为。误警率低,响应速度快,但要事先根据入侵行为建立各种入侵模型,需要大量的时间和工作。 入侵检测系统分为基于主机和基于网络的入侵检测系统。基于主机的入侵检测技术是对主机系统和本地用户中的历史审计数据和系统日志进行监督检测,以便发现可疑事件,其优点:入侵检测准确;缺点是容易漏检。基于网络的入侵检测系统是根据一定的规则从网络中获取与安全事件有关的数据包,然后传递给入侵分析模块进行安全判断.并通知管理员。优点:节约资源,抗攻击能力好,可实时检测响应。缺点:数据加密限制了从网络数据包中发现异常情况。 4.防病毒技术 网络病毒技术主要包括病毒预防技术、病毒检测技术和病毒消除技术。病毒预防技术通过自身常驻系统内存,优先获得系统控制权,监视、判断病毒是否存在,防止病毒的扩散和破坏。病毒检测技术通过侦测计算机病毒特征和文件自身特征两种方式,判断系统是否感染病毒。病毒消除技术是计算机病毒感染程序的逆过程,根据对病毒的分析,安装网络版查杀病毒软件,杀灭病毒。 总之,随着网络规模的不断扩大,网络安全的重要性也越来越受到关注。目前,我国信息网络安全研究历经了通信保密、数据保护两个阶段。正在进入网络信息安全研究阶段,企业网络安全解决办法主要依靠防火墙技术、入侵检测技术和网络防病毒技术。但是,网络安全不仅仅是技术问题,更多的是社会问题。应该加强f64络安全方面的宣传和 教育 。加强网络使用者的安全防范意识,由被动接受到主动防范才能使网络安全隐患降到最低。 参考文献: [1]张晓薇浅谈计算机网络安全的影响因素与保证措施《黑龙江科技信息》2009年36期 [2]安录平 试述计算机网络安全防护技术《黑龙江科技信息》2009年36期 [3]邢文建 Exploration of ARP virus defense system based on the analysis of NDIS《Proceedings of The Second International Conference on Modelling and Simulation》 计算机网络安全论文篇二 试谈计算机网络安全防护 摘 要：随着计算机网络的迅速发展和普及，人们越来越依赖于网络，大量的信息交换通过互联网实现，同时也有很多重要信息储存在互联网上，网络安全问题也随之产生。因此，计算机网络的安全防护也引起了越来越多的重视，本文重点介绍了网络安全中面临的威胁，并相应的提出了解决措施。 关键词：计算机;网络安全;防护 1 引言 信息技术的发展给人们的生活带来了天翻地覆的变化，计算机网络已经融入了人们的日常生活中，改变着也同时方便了生活和工作。在人们对信息网络的需求和依赖程度与日俱增的今天，网络安全问题也越来越突出。因此，全面的分析影响网络安全的主要原因，有针对性的提出进行网络安全保护的相关对策具有十分重要的意义。Internet的的两个重要特点就是开放性和共享性，这也是导致开放的网络环境下计算机系统安全隐患产生的原因。随着对网络安全问题研究的不断深入，逐渐产生了不同的安全机制、安全策略和网络安全工具，保障网络安全。 计算机网络安全事实上是一门涉及多学科理论知识的综合性学科，主要包括计算机科学、 网络技术 、密码技术、通信技术、数论、信息安全技术和信息论等多种不同学科。网络安全防护是从硬件和软件两方面保护系统中的数据，使其免受恶意的入侵、数据更改和泄露、系统破坏，以保证系统能够正常的连续运行，网络不被中断。 2 计算机网络面临的安全威胁 网络面临的安全威胁也是各种各样，自然灾害、网络系统自身的脆弱性、误操作、人为的攻击和破坏等都是网络面临的威胁。 自然灾害 计算机网络也是由各种硬件搭建而成，因此也是很容易受到外界因素的影响。很多计算机安放空间都缺乏防水、防火、防震、防雷、防电磁泄露等相关措施，因此，一旦发生自然灾害，或者外界环境，包括温度、湿度等，发生剧烈变化时都会破化计算机系统的物理结构。 网络自身脆弱性 (1)计算机网络的基础设施就是操作系统，是所有软件运行的基础和保证。然而，操作系统尽管功能强大，具有很强的管理功能，但也有许多不安全因素，这些为网络安全埋下了隐患。操作系统的安全漏洞容易被忽视，但却危害严重。除操作系统外，其他软件也会存在缺陷和漏洞，使计算机面临危险，在网络连接时容易出现速度较慢或 死机 现象，影响计算机的正常使用。 (2)计算机网络的开放性和自由性，也为攻击带来了可能。开放的网络技术，使得物理传输线路以及网络通信协议也成为网络攻击的新目标，这会使软件、硬件出现较多的漏洞，进而对漏洞进行攻击，严重的还会导致计算机系统严重瘫痪。 (3)计算机的安全配置也容易出现问题，例如防火墙等，一旦配置出现错误，就无法起到保护网络安全的作用，很容易产生一些安全缺口，影响计算机安全。加之现有的网络环境并没有对用户进行技术上的限制，任何用户可以自由的共享各类信息，这也在一定程度上加大了网络的安全防护难度。 很多网民并不具有很强的安全防范意识，网络上的账户密码设置简单，并且不注意保护，甚至很多重要账户的密码都比较简单，很容易被窃取，威胁账户安全。 人为攻击 人为的攻击是网络面临的最大的安全威胁。人为的恶意攻击分为两种：主动攻击和被动攻击。前者是指采取有效手段破坏制定目标信息;后者主要是为了获取或阻碍重要机密信息的传递，在不影响网络正常的工作情况下，进行信息的截获、窃取、破译。这两种攻击都会导致重要数据的泄露，对计算机网络造成很大的危害。黑客们会利用系统或网络中的缺陷和漏洞，采用非法入侵的手段，进入系统，窃听重要信息，或者通过修改、破坏信息网络的方式，造成系统瘫痪或使数据丢失，往往会带来严重不良影响和重大经济损失。 计算机病毒是一种人为开发的可执行程序，具有潜伏性、传染性、可触发性和严重破坏性的特点。一般可以隐藏在可执行文件或数据文件中，不会被轻易发现，也就使计算机病毒的扩散十分迅速和难以防范，在文件的复制、文件和程序运行过程中都会传播。触发病毒后可以迅速的破坏系统，轻则降低系统工作效率，重则破坏、删除、改写文件，使数据丢失，甚至会破坏系统硬盘。平时在软盘、硬盘、光盘和网络的使用中都会传播病毒。近年来也出现了的很多恶性病毒，例如“熊猫烧香病毒”等，在网络上迅速传播，产生了十分严重的不良后果。 除病毒之外，垃圾邮件和间谍软件等也会威胁用户的隐私和计算机安全。 3 网络安全防护措施 提高安全防护技术手段 计算机安全防护手段主要包括防火墙技术、加密技术、访问控制和病毒防范等。总的来说，提高防护手段，主要是从计算机系统管理和物理安全两方面着手。 计算机网络安全，首先要从管理着手，一是对于使用者要进行网络 安全教育 ，提高自我防范意识。二是要依靠完整的网络安全管理制度，严格网络执法，打击不法分子的网络犯罪。另外，要加强网络用户的法律法规意识和道德观念，减少恶意攻击，同时传播网络防范基本技能，使用户能够利用计算机知识同黑客和计算机病毒等相抗衡。 物理安全是提高网络安全性和可靠性的基础。物理安全主要是网络的物理环境和硬件安全。首先，要保证计算机系统的实体在安全的物理环境中。网络的机房和相关的设施，都有严格的标准和要求要遵循。还要控制物理访问权限，防止未经授权的个人，有目的的破坏或篡改网络设施。 完善漏洞扫描设施 漏洞扫描是一种采取自动检测远端或本地主机安全的技术，通过扫描主要的服务端口，记录目标主机的响应，来收集一些特定的有用信息。漏洞扫描主要就是实现安全扫描的程序，可以在比较短的时间内查出系统的安全脆弱点，从而为系统的程序开发者提供有用的参考。这也能及时的发现问题，从而尽快的找到解决问题的方法。 4 结束语 经过本文的分析，在通讯技术高速发展的今天，计算机网络技术也不断的更新和发展，我们在使用网络的同时，也要不断加强计算机网络安全防护技术。新的应用会不断产生，网络安全的研究也必定会不断深入，以最大限度地提高计算机网络的安全防护技术，降低网络使用的安全风险，实现信息平台交流的安全性和持续性。 参考文献 [1]赵真.浅析计算机网络的安全问题及防护策略[J].上海工程技术学院教育研究，2010，(03)：65-66. [2]刘利军.计算机网络安全防护问题与策略分析[J].华章，2011，(34)：83-84. [3]赵海青.计算机网络应用安全性问题的防护策略[J].青海教育，2012，(04)：45-46. [4]郑恩洋.计算机网络安全防护问题与策略探讨[J].计算机光盘软件与应用，2012，(15)：158-158. 计算机网络安全论文篇三 浅谈计算机网络安全影响因素与对策 0引言 随着计算机网络的发展,病毒、黑客、木马等的恶意攻击使网络安全问题日益突出，如何提高网络安全的防御能力越来越受到人们的关注。本文分析了当前计算机网络安全所面临的威胁及影响因素,并针对存在的问题提出了加强网络安全防御能力的对策。网络技术的发展给人们提供了信息交流的平台，实现了信息资源的传播和共享。但随着计算机网络应用的广泛深入，运行环境也复杂多变，网络安全问题变得越来越突出，所造成的负面影响和严重性不容忽视。病毒、黑客、木马等的恶意攻击，使计算机软件和硬件受到破坏，使计算机网络系统的安全性与可靠性受到非常大的影响，因此需要大力发展网络安全技术，保证网络传输的正常运行。 1影响计算机网络安全的因素 系统缺陷 虽然目前计算机的操作系统已经非常成熟，但是不可避免的还存在着安全漏洞，这给计算机网络安全带来了问题，给一些黑客利用这些系统漏洞入侵计算机系统带来了可乘之机。漏洞是存在于计算机系统中的弱点，这个弱点可能是由于软件或硬件本身存在的缺陷，也可能是由于系统配置不当等原因引起的问题。因为操作系统不可避免的存在这样或那样的漏洞，就会被黑客加以利用，绕过系统的安全防护而获得一定程度的访问权限，从而达到侵入他人计算机的目的。 计算机病毒 病毒是破坏电脑信息和数据的最大威胁，通常指能够攻击用户计算机的一种人为设计的代码或程序，可以让用户的计算机速度变慢，数据被篡改，死机甚至崩溃，也可以让一些重要的数据信息泄露，让用户受到巨大损失。典型的病毒如特洛伊木马病毒，它是有预谋的隐藏在程序中程序代码，通过非常手段伪装成合法代码，当用户在无意识情况下运行了这个恶意程序，就会引发计算机中毒。计算机病毒是一种常见的破坏手段，破坏力很强，可以在很短的时间降低计算机的运行速度，甚至崩溃。普通用户正常使用过程中很难发现计算机病毒，即使发现也很难彻底将其清除。所以在使用计算机过程中，尤其包含一些重要信息的数据库系统，一定加强计算机的安全管理，让计算机运行环境更加健康。 管理上的欠缺 严格管理是企业、机构及用户网络系统免受攻击的重要措施。很多用户的网站或系统都疏于这方面的管理，如使用脆弱的用户口令、不加甄别地从不安全的网络站点上下载未经核实的软件、系统升级不及时造成的网络安全漏洞、在防火墙内部架设拨号服务器却没有对账号认证等严格限制等。为一些不法分子制造了可乘之机。事实证明，内部用户的安全威胁远大于外部网用户的安全威胁，使用者缺乏安全意识，人为因素造成的安全漏洞无疑是整个网络安全性的最大隐患。 2计算机网络安全防范措施 建立网络安全管理队伍 技术人员是保证计算机网络安全的重要力量，通过网络管理技术人员与用户的共同努力，尽可能地消除不安全因素。在大力加强安全技术建设，加强网络安全管理力度，对于故意造成灾害的人员必须依据制度严肃处理，这样才能使计算机网络的安全得到保障，可靠性得有效提高，从而使广大用户的利益得到保障。 健全网络安全机制 针对我国网络安全存在的问题，我国先后颁布了《互联网站从事登载新闻业务管理暂行规定》、《中国互联网络域名注册暂行管理办法》、《互联网信息服务管理办法》等相关法律法规，表明政府已经重视并规范网络安全问题。但是就目前来看管理力度还需要进一步加大，需要重点抓这些法律法规的贯彻落实情况，要根据我国国情制定出政治、经济、军事、 文化 等各行业的网络安全防范体系，并加大投入，加大重要数据信息的安全保护。同时，要加大网络安全教育的培训和普及，增加人们网络安全教育，拓展网络安全方面的知识，增强网络安全的防范意识，自觉与不良现象作斗争。这样，才能让网络安全落到实处，保证网络的正常运行。 加强网络病毒防范，及时修补漏洞 网络开放性的特点给人们带来方便的同时，也是计算机病毒传播和扩散的途径。随着计算机技术的不断进步，计算机病毒也变得越来越高级，破坏力也更强，这给计算机信息系统的安全造成了极大威胁。因此，计算机必须要安装防毒杀毒的软件，实时对病毒进行清理和检测，尤其是军队、政府机关及研究所等重点部门更应该做好病毒的防治工作，保证计算机内数据信息的安全可靠。当计算机系统中存在安全隐患及漏洞时，很容易受到病毒和黑客的入侵，因此要对漏洞进行及时的修补。首先要了解网络中安全隐患以及漏洞存在的位置，这仅仅依靠管理员的 经验 寻找是无法完成的，最佳的解决方案是应用防护软件以扫描的方式及时发现网络漏洞，对网络安全问题做出风险评估，并对其进行修补和优化，解决系统BUG，达到保护计算机安全的目的。 3计算机信息安全防范措施 数据加密技术 信息加密是指对计算机网络上的一些重要数据进行加密，再使用编译方法进行还原的计算机技术，可以将机密文件、密码口令等重要数据内容进行加密，使非法用户无法读取信息内容，从而保证这些信息在使用或者传输过程中的安全，数据加密技术的原理根据加密技术应用的逻辑位置，可以将其分成链路加密、端点加密以及节点加密三个层次。 链路加密是对网络层以下的文件进行加密，保护网络节点之间的链路信息;端点加密是对网络层以上的文件进行加密，保护源端用户到目的端用户的数据;节点加密是对协议传输层以上的文件进行加密，保护源节点到目的节点之间的传输链路。根据加密技术的作用区别，可以将其分为数据传输、数据存储、密钥管理技术以及数据完整性鉴别等技术。根据加密和解密时所需密钥的情况，可以将其分为两种：即对称加密(私钥加密)和非对称加密(公钥加密)。 对称加密是指加密和解密所需要的密钥相同，如美国的数据加密标志(DES);非对称加密是指加密与解密密钥不相同，该种技术所需要的解密密钥由用户自己持有，但加密密钥是可以公开的，如RSA加密技术。加密技术对数据信息安全性的保护，不是对系统和硬件本身的保护，而是对密钥的保护，这是信息安全管理过程中非常重要的一个问题。 防火墙技术 在计算机网络安全技术中，设置防火墙是当前应用最为广泛的技术之一。防火墙技术是隔离控制技术的一种，是指在内部网和外部网之间、专用网与公共网之间，以定义好的安全策略为基准，由计算机软件和硬件设备组合而成的保护屏障。 (1)包过滤技术。信息数据在网络中传输过程中，以事先规定的过滤逻辑为基准对每个数据包的目标地址、源地址以及端口进行检测，对其进行过滤，有选择的通过。 (2)应用网关技术。通过通信数据安全检查软件将被保护网络和其他网络连接在一起，并应用该软件对要保护网络进行隐蔽，保护其数据免受威胁。 (3)状态检测技术。在不影响网络正常运行的前提下，网关处执行网络安全策略的引擎对网络安全状态进行检测，对有关信息数据进行抽取，实现对网络通信各层的实施检测，一旦发现某个连接的参数有意外变化，则立即将其终止，从而使其具有良好的安全特性。防火墙技术作为网络安全的一道屏障，不仅可以限制外部用户对内部网络的访问，同时也可以反过来进行权限。它可以对一些不安全信息进行实时有效的隔离，防止其对计算机重要数据和信息的破坏，避免秘密信息泄露。 身份认证 采取身份认证的方式控制用户对计算机信息资源的访问权限，这是维护系统运行安全、保护系统资源的一项重要技术。按照用户的权限，对不同的用户进行访问控制，它的主要任务是保证网络资源不被非法使用和访问，是防止不法分子非法入侵的关键手段。主要技术手段有加密控制、网络权限控制、键盘入口控制、逻辑安全控制等。 4结束语 计算机网络安全是一项复杂的系统工程，随着网络安全问题日益复杂化，计算机网络安全需要建立多层次的、多 渠道 的防护体系，既需要采取必要的安全技术来抵御病毒及黑客的入侵，同时还要采用 规章制度 来约束人们的行为，做到管理和技术并重。我们只有正视网络的脆弱性和潜在威胁，大力宣传网络安全的重要性，不断健全网络安全的相关法规，提高网络安全防范的技术水平，这样才能真正解决网络安全问题。 猜你喜欢： 1. 计算机网络安全技术论文赏析 2. 计算机网络安全技术论文范文 3. 计算机网络信息安全的论文 4. 计算机网络安全方面的论文 5. 计算机网络安全的相关论文
论文关键词： 结核病;化学治疗;药物
抗结核药物是结核病化学治疗(简称化疗)的基础，而结核病的化学治疗是人类控制结核病的主要手段。结核病化疗的出现使结核病的控制有了划时代的改变，全球结核病疫情由此得以迅速下降。最早出现的有效抗结核药物当数链霉素(SM)。它发现于20世纪40年代，当时单用SM治疗肺结核2～3个月后就可使临床症状和X线影像得以改善，并可暂获痰菌阴转。对氨水杨酸(PAS)被应用于临床后发现，SM加PAS的治疗效果优于单一用药，而且可以防止结核分支杆菌产生耐药性[1]。发明异烟 肼 (INH)后，有人单用INH和联用INH PAS或SM进行对比治疗试验，再一次证明了联合用药的优势[2]。于是在此基础上产生了著名的结核病“标准”化疗方案，即SM INH PAS，疗程18个月～2年，并可根据药源和患者的耐受性将PAS替换为乙胺丁醇(EMB)或氨硫 脲 (TB1)，俗称“老三化”[3]。70年代随着利福平(RFP)在临床上的应用以及对吡 嗪 酰胺(PZA)的重新认识，在经过大量的实验后，短程化疗成为结核病治疗的最大热点，并取得了令人瞩目的成就[4，5]。当人类迈入2000年的今天，抗结核药物的研究已经获得了更进一步的发展，其中最引人注目的主要是利福霉素和氟 喹 诺酮这两大类药物，尤以后者更为突出。
一、利福霉素类
在结核病的化疗史上，利福霉素类药物的研究一直十分活跃。随着RFP的发现，世界各国出现了研制本类新衍生物的浪潮，相继产生了数个具有抗结核活性的利福霉素衍生物，但杀菌效果都不如RFP，RFP仍是利福霉素类药物中最经典的抗结核药物。
1.利福布丁(rifabutin，RFB，RBU)：RBU对RFP敏感菌的最低抑菌浓度(MIC)是低的(< μg/ml)，而对RFP耐药菌株的MIC明显增高(～ μg/ml)。此结果显示RFP与RBU存在交叉耐药;这么宽的MIC范围，又提示RFP耐药菌株对RBU有不同程度的敏感性，敏感比例高达31%。在MIC< μg/ml的结核分支杆菌株，或许可把RBU考虑为中度敏感[6]。RBU的亲脂性、透过细胞壁和干扰DNA生物合成的能力高于RFP，使之能够集中分布在巨噬细胞内而具有较强的活性。
RBU也有其不足之处。如RBU的早期杀菌作用不如RFP[7]，可能与其血浆浓度低有关。有研究结果表明，RBU口服剂量300 mg 4 h后的峰值浓度仅为 μg/ml，比同剂量RFP的峰值约低10倍。究其原因，可能与RBU的口服生物利用度和血清蛋白结合率均低有关，前者只有12%～20%，后者仅为RFP的25%。
临床上已将RBU试用于不同类型的结核病人。香港胸腔协会的研究结果表明，在治疗同时耐INH、SM和RFP的结核病患者中，RBU和RFP的效果几乎相等[8]。但已有研究表明，RBU对鸟分支杆菌复合群有明显的作用。
2.苯并恶 嗪 利福霉素-1648(KRM-1648)：苯并恶 嗪 利福霉素-1648属于3-羟-5-4-烷基 哌 嗪 ，为苯并恶 嗪 利福霉素5种衍化物之一。本品比RFP的MIC强16～32倍。小鼠实验结核病治疗结果显示：单剂KRM-1648 3 mg/kg的疗效明显优于RFP 10 mg/kg，与HE联用亦比RFP HE疗效佳。KRM-1648和其它利福霉素类的交叉耐药也必然是一问题，但纲谷良一[9]认为：由于KRM-1648比RFP有更强的杀菌作用，即使结核分支杆菌对RFP具耐药性，本药也能发挥一定的杀菌作用。
最近芝加哥的一份动物实验研究结果表明，KRM-1648、RBU和RFP这三种相类似的药物均对耐多药结核病(MDR-TB)无效[10]。
3. 利福喷丁(rifapentine， DL473， RPE， RPT)：RPT又名环戊基 哌 嗪 利福霉素，于1976年由意大利Leptit公司首先报道，我国紧跟其后于1977年就已着手研制，并在1984年应用于临床。该药为RFP的环戊衍生物，据Arioli等[11]报告，其试管中的抗菌活力比RFP高2～10倍。本品口服后，胃肠道吸收良好，并迅速分布到全身组织中，以肝脏为最高，其次为肾、脾、肺及心脏，在脑组织中也有分布。人口服后4 h即达血浓度高峰。RPT的蛋白结合率可达98%～99%，因此组织停留时间长，消除半衰期时间亦较RFP延长4～5倍，是一种高效、长效抗结核药物。
我国使用该药替代RFP对初、复治肺结核进行了对比研究，每周顿服或每周2次服用RPT 500～600 mg，疗程结束时痰菌阴转率、病变有效率和空洞关闭率与每日服用RFP组相比，疗效一致，未见有严重的药物毒副反应。本药不仅有满意的近期效果，而且有可靠的远期疗效[12]。由于RPT可以每周只给药1～2次，全疗程总药量减少，便于督导，也易为病家所接受。
二、氟 喹 诺酮类(FQ)
第三代氟 喹 诺酮类药物中有不少具有较强的抗结核分支杆菌活性，对非结核分支杆菌(鸟胞分支杆菌复合群除外)亦有作用，为临床治疗开拓了更为广阔的前景。由于结核分支杆菌对氟 喹 诺酮产生自发突变率很低，为1/106～107，与其他抗结核药之间无交叉耐药性，目前这类药物已成为耐药结核病的主要选用对象。
氟 喹 诺酮类药物的主要优点是胃肠道易吸收，消除半衰期较长，组织穿透性好，分布容积大，毒副作用相对较小，适合于长程给药。这类化合物抗菌机制独特，通过抑制结核分支杆菌旋转酶而使其DNA复制受阻，导致DNA降解及细菌死亡。氟 喹 诺酮在肺组织、呼吸道粘膜组织中有蓄积性，浓度均超过结核分支杆菌的MIC。感染部位的组织浓度对血药浓度的比值较正常组织中高，在痰、支气管粘膜、肺等组织的药浓度/血清浓度为2或更高，显示了对肺结核的强大治疗作用。
1.氧氟沙星(ofloxacin， OFLX)：OFLX对结核分支杆菌的MIC约～2 μg/ml，最低杀菌浓度(MBC)为1～2 μg/ml，在下呼吸道的组织浓度远高于血清浓度。OFLX有在巨噬细胞内聚积的趋势，在巨噬细胞中具有与细胞外十分相近的MIC，与PZA在巨噬细胞中产生协同作用。OFLX与其他抗结核药之间既无协同作用也无 拮 抗作用，可能为相加作用[13]。
OFLX的临床应用已有若干报道，尽管人体耐受量仅有中等程度抗结核作用，但不论对鼠实验结核或人结核病治疗均有肯定疗效。现在香港将OFLX与其它可供使用的配伍药一起，常规用于少数耐多药的慢性肺结核病人[8]。
我院采用含有OFLX的化疗方案治疗耐多药肺结核，获得了痰菌培养2个月阴转率50%、3个月62%以及6个月75%的可观效果。厂家推荐的用于治疗严重呼吸道感染的剂量为400 mg 2次/日。有人对22例单用OFLX 300 mg/d或800 mg/d治疗，持续9个月到1年，所有病人耐受良好，并显示较大的剂量效果较好[6]。多次用药后，血清或各种体液中无临床上明显的蓄积作用，有利于肺结核的长程治疗。人体对OFLX的最大耐受量为800 mg/d，我院选择的经验剂量为300 mg 2次/日。
2.环丙沙星(ciprofloxacin，CPLX， CIP)：CIP对结核分支杆菌的MIC和MBC与OFLX相似，具有很好的抗菌活性，但由于有人认为该药在试管内和RFP一起应用有 拮 抗作用，所以临床应用的报道也还不多。CIP因胃肠吸收差，生物利用度只有50%～70%，体内抗结核活性弱于OFLX。基于上述因素，OFLX被更多地用于耐药结核病。
3.左氟沙星(levofloxacin， DR-3355， S-OFLX， LVFX)：1986年开发的LVFX为OFLX的光学活性L型异构体，抗菌活性要比D型异构体大8～128倍。在7H11培养基中，LVFX抗结核分支杆菌的MIC50、MIC90均为 μg/ml。在7H12培养基中对敏感菌及耐药菌的MIC为～1 μg/ml(MBC1 μg/ml，)，比OFLX强1倍。与OFLX一样，LVFX亦好聚集于巨噬细胞内，其MIC为 μg/ml(MBC是2 μg/ml)，抗结核分支杆菌的活性也是OFLX的2倍。两者之间之所以产生这样的差异，可能与它们抗DNA旋转酶的活性不同有关[14]。
LVFX口服吸收迅速，服药后1 h血药浓度达 μg/ml，达峰时间(±) h。服用LVFX 4 h后痰中药物浓度平均 μg/ml，高于同期平均血液药物浓度 μg/ml，证明本品在体内吸收后渗透入支气管-肺屏障的浓度极高。而且，该药的副反应发生率只有。LVFX良好的抗菌活性、优良的药物动力学和较高的安全性以及与其他抗结核药间的协同作用[15]，使LVFX正逐步替代OFLX而成为MDR-TB的主要治疗药物。
4.司氟沙星 (sparfloxacin， AT-4140， SPFX) 与洛美沙星(lomefloxacin， LMLX)：SPFX是现行氟 喹 诺酮类中抗结核分支杆菌活性较高的品种。SPFX的MIC为 μg/ml，MBC μg/ml，较OFLX和CIP强2～4倍，亦优于LVFX。采用SPFX 50 mg/kg(仅相当于OFLX的1/6)就完全能够控制鼠结核病，临床上为达到最佳治疗结核的效果，宜采用400 mg/d。但SPFX对脑脊液的渗透有限，单次口服200 mg后脑脊液中的药物浓度分别低于或 mg/L。
LMLX对结核分支杆菌亦具有活性，但弱于对其它革兰阴性菌和阳性菌的活性。用于抗结核的剂量为400 mg 2次/日，如治疗超过一个月的患者可改为400 mg 1次/日。Primak等对43例初治肺结核用本药或RFP联用其它抗结核药进行疗效对比，3个月的痰菌阴转率不逊于RFP组。
SPFX与LMLX和氟罗沙星(fleroxacin)一样，因光毒性，使其在临床上的应用受到一定限制。
5. 莫西沙星(moxifloxacin， MXFX， Bay12-8039)：MXFX因附加的甲基侧链可增加抗菌活性，属第三代 喹 诺酮药物。对结核分支杆菌的MIC为 mg/L，虽体外活性大致与SPFX和克林沙星(clinafloxacin)相当;体内如在鼠实验结核中，克林沙星无活性，而MXFX的杀菌力较SPFX更高[16]。MXFX对治疗结核具有一定的开发潜力。
尽管上述氟 喹 诺酮类药物具有较好的抗结核作用，但无论如何也不能和RFP相提并论[17]。由于氟 喹 诺酮类药物影响年幼动物的软骨发育，对儿童和孕妇的安全性至今尚无定论，原则上暂不考虑用于这二类人群。
三、吡 嗪 酰胺
PZA是一种传统的抗结核药物，后来对它的杀菌作用又有了新的认识。根据Mitchison[18]的新推论，虽治疗开始时病灶内大多数细菌存在于细胞外，但当其中某些菌引起炎症反应使pH下降，部分细菌生长受抑制，此时PZA较INH更具杀菌作用。所以在短程化疗开始的2个月中加用PZA是必需的，可以达到很高、几乎无复发的治愈率。目前国外正在研制新的吡 嗪 酸类衍化物[20]。
四、氨基糖苷类
1.阿米卡星(amikacin，AMK)：卡那霉素由于它的毒性不适合于长期抗结核治疗，已逐渐被AMK所替代。AMK在试管中对结核分支杆菌是一种高效杀菌药，对大多数结核分支杆菌的MIC约为4～8 μg/ml。肌注 mg/kg(相当于 g/50 kg)，1 h后平均血的峰浓度(Cmax)为21 μg/ml。美国胸科学会(ATS)介绍的肌注和静脉滴注的剂量均为15 mg/kg[6] ，并将AMK列入治疗MDR-TB的主要药物中。
尽管AMK的耳毒性低于卡那霉素，但在条件许可的情况下，应监测该药的血浓度以确保剂量足够但不过高。具体做法可考虑每月测定一次高峰血液药物浓度，推荐峰浓度(静脉注射30 min后，肌肉注射60 min后)为35～45 μg/ml，可据此进行剂量调节。如果患者年龄在60岁或以上时，需慎用，因为AMK对年老患者的肾脏和第八对听神经的毒性较大。
2.巴龙霉素(paromomycin)：巴龙霉素是从链霉菌(streptomyces rimosus)的培养液中获得的一种氨基糖苷类药物，有研究认为它具有抗结核作用[19]。Bates[20]则将其作为一种新的抗结核药物，并用于MDR-TB。
五、多肽类，结核放线菌素-N(tuberactinomycin-N，TUM-N;enviomycin，EVM)
结核放线菌素-N的'抗结核作用相当于卡那霉素的1/2，它的优点是对肾脏和听力损害比紫霉素和卡那霉素低。鉴于此药对耐SM或KM菌株有效，可用于复治方案。常用剂量为1 g/d，肌肉注射，疗程不超过3个月。上海市肺科医院临床应用的结果表明，密切观察下肌肉注射结核放线菌素-N 1 g/d 14个月，未观察到明显的药物副反应。
六、氨硫 脲 衍生物
较引人注目的是2-乙酰 喹 啉 N4吡咯烷氨硫 脲 ，MIC为 μg/ml，优于TB1。国内单菊生等报告的15种氨硫 脲 衍生物有4种具体外抗结核分支杆菌作用，MIC范围在～ μg/ml之间，其中以乙 烯 基甲基甲酮缩TB1对小鼠实验性结核病的疗效为著。
七、吩 嗪 类
这是一类用于麻风病的药物，近年来也开始试用于耐药结核病，其中对氯法齐明(氯苯吩 嗪 ， clofazimine， CFM， B663)的研究最多[21]。CFM是一种吩 嗪 染料，通过与分支杆菌的DNA结合抑制转录而产生抑制分支杆菌生长的效果，对结核分支杆菌和牛分支杆菌的MIC为～ μg/ml。一般起始剂量为200～300 mg/d，当组织饱和(皮肤染色)时减为100 mg/d。它的另外一个重要作用是与β干扰素合用，可以恢复由结核分支杆菌25片段引起的细胞吞噬和杀菌活性的抑制作用，从而成为吞噬细胞的激发剂，属于免疫治疗的一部分，已经超出了单纯化疗的范畴[22]。CFM可引起严重威胁生命的腹痛和器官损害，应予以高度重视[23]。
有人报道，在11个吩 嗪 类似物中有5个体外抗结核分支杆菌活性等于或优于CFM(MIC90≤ μg/ml)，其中以B4157最强(MIC90为 μg/ml)，但仍在进一步研究之中[21]。
八、β内酰胺酶抗生素和β内酰胺酶抑制剂
结核分支杆菌也产生β内酰胺酶，但β内酰胺酶抑制剂如克拉维酸、舒巴坦在单用时并不能抑制结核分支杆菌的生长，而是通过抑制β内酰胺，使β内酰胺酶类抗生素免遭破坏[24]。当β内酰胺酶抑制剂与不耐酶的广谱半合成青霉素联合使用时，能大大增强这类青霉素的抗结核分支杆菌作用。其中的最佳联用当数氨 苄 西林或阿莫西林与克拉维酸的等摩尔复合剂[25]。一项27株结核分支杆菌的试管实验结果显示，阿莫西林单用时的MIC>32 mg/L，而与克拉维酸联用时MIC下降至4～11 mg/L，效果增加了2～7倍。这类代表性的复合剂有阿莫西林-克拉维酸(奥格孟汀，augmentin)，氨 苄 西林-克拉维酸和替卡西林-克拉维酸(特美汀，timentin)[26]。值得注意的是，氨 苄 西林加丙磺舒远远高于氨 苄 西林与克拉维酸联用时对结核分支杆菌的MIC90。如单用氨 苄 西林口服 g后的血清峰值为18～22 mg/L，加用1 g丙磺舒后可上升至25～35 mg/L。
由于β内酰胺酶类抗生素很难穿透 哺 乳动物的细胞膜而进入细胞内，有可能限制这类药物抗结核治疗的效果[27]。目前，这类药物的抗结核研究还限于实验阶段。
九、新大环内酯类
本类抗结核分支杆菌作用最强的是罗红霉素(roxithromycin， RXM， RU-28965)，与INH或RFP合用时有协同作用。其它还有甲红霉素(克拉霉素，clarithromycin， CAM， A-56268)和阿齐霉素(azithromycin， AZM， CP-62933)，主要用于非结核分支杆菌病的治疗[28]。
十、硝基咪 唑 类
近年来的研究认为，5-硝基咪 唑 衍生物作为新的抗结核药物具有相当好的开发前景。此类药物中的CGI-17341最具代表性，体外抗结核分支杆菌活性优于SM，可与INH和RFP相比拟，对结核分支杆菌的敏感菌株的MIC为～ μg/ml。实验动物中该药对感染结核分支杆菌小鼠的半数有效量(ED50)为 mg/kg，而INH和RFP的半数有效量分别为(～)和(～) mg/kg。其疗效与剂量显著相关，20、40、80 mg/kg的生存时间分别为(±) d、(±) d和(±) d。但是，5-硝基咪 唑 衍生物的抗结核研究尚未应用于临床。
十一、吩噻 嗪 类
吩噻 嗪 类中的氯丙 嗪 在早期的文献中报告能改善临床结核病，其浓度为～ μg/ml时能抑制巨噬细胞内结核分支杆菌，并增强SM、INH、PZA、RFP和RBU对抗细胞内结核分支杆菌的作用，该类药物中的 哌 嗪 衍生物三氟拉 嗪 (triluoperazine)，也有与之相类似的效果。
十二、复合制剂
抗结核药物复合制剂的研制主要是为了提高病人的依从性和增加药物的杀菌效果。复合制剂有杀菌剂与抑菌剂、杀菌剂与增效剂等多种形式，一般是两药复合，也有三药复合的情况。部分复合制剂的药效仅仅是单药累加效应，目的是提高病人的依从性;另一部分则不仅提高了依从性，也起到了增进药物疗效的作用。
在众多复合剂中，力排肺疾(Dipasic)是最为成功的一个品种，它以特殊方法将INH与PAS分子化学结合。动物实验结果显示，力排肺疾较同剂量INH的效果高5倍，亦明显高于以物理方式混合的INH加PAS，而且毒性低、耐受性良好、容易服用、耐药发生率低。近年来，国内已开始自行生产这类制剂，如结核清、百生 肼 、力康结核片和力克肺疾等。
力排肺疾的临床应用有两大趋势，一是用于耐药结核病，二是用于轻型儿童结核病。用于耐药结核病的理论依据是：自从短程化疗问世以来，临床上已很少使用PAS，可望结核分支杆菌对PAS有较好的敏感性;再就是二药分子化学结合而产生的增效结果。力排肺疾服用方便，毒副反应少，更适合于儿童结核病患者。
其它复合剂型还有卫肺特(Rifater，HRZ)和卫肺宁(Rifinah，HR)，这些复合剂只是物理性混合药物，本质上和组合药型类似。
已有的研究结果表明：使用复合剂的头8周痰菌阴转率为87%，高于单剂联合的78%;副作用前者为，低于后者的，但也有副作用以前者为高的报道;使用上复合剂较单剂联合更方便，有助于提高病人的可接受性[29]。
以上虽罗列了数大类药物在抗结核研究方面的进展，但应该认识到这些只不过是抗结核药物研究重新开始的序幕。因开发一种新的抗结核药物既需要财力和时间，还要评估其在试管和临床试用的效果，并非易事。从前一段时间看，由于发达国家的结核病疫情已经下降，而且认为已经有了有效的抗结核药物，而发展中国家无能力购置昂贵的药物，这些都是为什么尚无治疗结核病新药问世的一些理由。由于目前伴有HIV感染的结核病发病率增加和耐多药结核分支杆菌的出现，以及预料今后耐RFP菌株的发生率将会增高，所以导致急需迅速开发新的抗结核药物。抗结核新药的研究，在美国、欧洲和亚洲的实验室，已经从过去10年基本静止状态发展到一个活力相当大的时期。虽然Hansen疾病研究实验室筛选了可能用于抗结核的近5 000种化合物，但还没有发现高质量的化合物，而且该项目的因素评估工作还需要数年之久。何况即使在实验室初步证实有效的药物，用于人体是否有效和足够安全，尚待揭示，可谓任重道远。抗结核药物研究除直接开发新药外，还要认识到随着靶向释药系统的发展，利用脂质体或单克隆抗体作载体，使药物选择作用于靶位，增加药物在病变局部或细胞内的浓度，以改进疗效。文献早已报道了脂质体包埋的INH和RFP对鼠实验结核病的治疗取得良好效果。有人以携有吞噬刺激素(tuftsin)的RFP脂质体治疗实验鼠结核病，每周2次，共2周，使小鼠肺脏活菌数下降的效果比游离RFP至少强2 000倍，其疗效非同一般。目前脂质体虽尚无制剂上市供临床应用，但为今后提高难治性结核病的疗效、降低副反应，提供了令人鼓舞的前景。由此来看，未来结核病化疗的研究重点将仍在于寻找更为高效的杀菌剂或(和)灭菌剂，进而减少服药数量和服药次数、缩短化疗疗程、提高病人的依从性。
医学影像技术相关论文
导语：明确职称评定时间这一点非常重要，写作论文，发表论文前，一定要了解明确职称评定时间，早做准备，以下是我为大家整理分享的医学影像技术相关论文，欢迎阅读参考。
“纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行”，在学校学习了两年的理论知识，经过10个月的医院实习，知道了学校与社会的距离，同时也明白了理论与实践的差距，只有通过实践才能检验所学知识，也只有通过实践才能真正学得有用的知识... ...
在这10个月的医院实习工作中，我从泌尿科、骨科、普放、CT室、MRI室、B超检查室 ... 一路走过，看到了许许多多，也学到了许许多多... ...
在医院实习中，我虽只是一个“大专”毕业生，但不甘于平庸，我乐观、自信、上进心强，能够很好地处理人际关系，并且有较强的责任心与使命感。曲靖医专两年的砺炼为我实现梦想打下了坚实的基础。在校两年大学的医学理论知识的学习使我形成了严谨的学习态度、严密的思维方式，培养了良好的学习习惯，10个月的临床实习工作经历更提高了我分析问题解、决问题的能力。尤其是在实习过程中实习医院给我提供了许多动手实践机会，使我对外科的无菌操作及换药及影像科室的CT、DR、CR、C臂及床旁X线机等影像设备有了更深的认识及培养了我坚实的独立操作能力，对于常见部位的拍照已不是问题，并能对常见的影像表现作出正确的诊断。同时也对B超、MRI检查技术有了深入的认识并能对相关影像表现作出正确的诊断意见。强烈的责任感、浓厚的学习兴趣，动手能力强、接受能力快，并且能够出色的完成各项工作任务，使我赢得了带教老师的一致好评。
从一名在校医学生到一名医院“实习医生”，在踏入医院实习之前，我认为我们应该解决以下问题：
一、 明白实习学什么，也就是实习的目的
关于实习学什么？我的观点则认为：实习学的主要是“方法”，而不是疾病。理由很简单，熟悉和掌握了一个疾病，终究只是一个疾病，而掌握了认识疾病的方法，就可以发现更多的疾病，从而认识和掌握更多的疾病。
二、理解实习医生的双重身份
“实习医生”，顾名思意，实习医生即实习生加医生，因此，作为一名实习医生本身就具备了双重身份，在带教老师的眼里，实习医生是一名学生，在病人的眼里实习医生又是一名医生，正确处理好这种双重身份，是实习医生首先应解决好的问题之一。
在实习的过程中，“学习”自然应放在主要的地位，而这种“学习”又与学校的“学习”有很大的不同。首先，在内容上有其不同，在学校“学习”，重点在学习理论知识方面，而实习的“学习”不仅要学习有关的理论知识，而且还要学习作为一名医生应具备的基本素质，临床工作的基本方法，治疗方法，思维方法，甚至包括社会适应能力的的学习，因此说实习中的学习内容要比学校的学习内容要广泛得多。其次，在学习方式上也有不同，在学校主要是老师的讲解为主，而实习则是从理论到实践的应验过程，因而实习的学习方式则应以独立思考为主，有的甚至是一种潜移默化的感染，如带教老师的工作方式，医疗作风等等。
在临床实习的三个多月的时间里，可以说临床实习所涉及的内容几乎是在校学习的所有内容，而实习的时间却相对较短，我每到一个临床科室我都会应用联系的方法学习影像专业知识。因为影像检查技术是每一个临床科室所不能缺少的辅助检查方法，每在一个临床科室我都能找到X线、CT、MRI的片子及B超检查报告单等影像学资料，在实习临床疾病的同时我也在学习我的专业知识，可谓一举两得，这样最的好处就是可以系统的了解疾病的全部资料，包括临床症状、个人史、病理及影像学表现。下面我将我所实习过的临床科室的感悟做一些总结：
一、内一（心血管）内科实习：
内一科是我的第一个实习科室。心血管内科同时也与影像密切联系，因为其最为重要的一个辅助检查就是影像技术的检查，如超声心动图、胸部X线检查等等。
影像诊断对于心、大血管疾病的诊治，具有非常重要的价值。在实际临床中，心、大血管的超声成像和传统X线检查是最常用和首选的影像检查方法，能明确许多心、大血管疾病的诊断。透视的优点是可以从不同角度观察心、大血管的形状、搏动及其与周围结构的关系，还便于选择最适当的角度进行斜位摄影。但其影像清晰度较差，时间也短促，需与摄影结合进行诊断。我们在曲靖市第二人民医院实习期间最常见到的是心脏二位片的摄影检查，即吞钡摄取胸部后前位和右前斜位。
近代一些新成像技术的进展和临床应用如超声心动图、CT、MRI等极大地弥补了传统X线检查的不足，使心血管疾病的临床诊断加准确可靠。
二、在外三科（骨科）的实习：
骨科是实习的重点科室之一，也是与我们专业密切联系的一个科室。
在骨科所有的辅助检查中，与骨科关系最密切的莫过于X —线检查了，特别是对
外伤病人，它不仅为临床医生提供准确有效的临床诊断依据，而且为医生选择治疗方法提供重要的参考资料。
在骨科实习得出过程中，我利用上班及休息时间总结了有关骨折的基本知识，如骨折的临床表现、影像学检查方法如骨折的X线检查、骨折的治疗原则（骨折的治疗有三大原则，即复位、固定和康复治疗）及骨折的复位标准，这些知识同时也是每个实习生在进入骨科实习应该具备的基本知识。
在骨科实习过程中，掌握了这些基本基本知识就能实习得很轻松，并能学到更多的`有关骨科的知识，此外还学习到了骨科的基本手术及换药知识。
三、内二科（呼吸内科）实习
在呼吸科实习，是学习和掌握呼吸系统疾病体征的极好机会。利用实习时间很好的弄清楚清音、过清音、浊音、实音的区分，干罗音、湿罗音、粗湿罗音、细湿罗音、哮鸣音、痰鸣音的区分等等，弄清楚这些疾病体征将有助于呼吸内科基本疾病的诊治。
在呼吸科，与我们影像专业密切联系的也是其相关辅助检查。在辅助检查方面，我都会结合实际病人，了解肺炎、肺结核、肺癌病人X线的特点及临床表现，同时这些疾病的知识同时也是我们影像专业的基础知识，系统的理解影像学表现及其治疗方法，有助于自己全面的发展和提升自己的医学知识能力，这种结合实际病人学习的效果，要比看书的效果好得多。
四、外四科（泌尿外科）实习： 泌尿外科与我们影像检查学业联系也十分密切。
在实习过程中我通过学习提前掌握了腹部平片的摄取范围和条件、检查前准备、检查时体位及结石的X线表现（包括肾结石x线表现、输尿管结石x线表现 、膀胱结石x线表现、盆腔静脉石x线表现）及其静脉尿路造影(KUB+IVP)检查方法及其临床意义。 同时应用临床资料了解到了有关B超检查对于泌尿系结石的目的。
要明确泌尿外科常见的临床症状的定义、临床意义以及有关的鉴别诊断及辅助检查，对泌尿系常见疾病进行诊断及鉴别诊断十分有用。
经过前面几个临床科室的认真实习，严格遵守医院的各项规章制度，所有操作都严格遵循无菌原则，在所实习的各个科室里，都是认真细心的做好各项工作，我对临床基本医疗文书的书写有了深刻的认识，同时也对基本操作如心电图的打印、血糖值的测定及外科的手术及换药、无菌观念有了深层次的理解和应用，在实习过程中我也充分应用
临床病例学习专业影像知识，为以后的实习打下了坚实的基础。
五、结束了临床科室的实习，我开始了影像专业科室的实习。
影像科室的实习相对临床科室来说简单多了，因为在学校已经了解了一些，加上我在临床科室的学习，更加深刻的理解了影像对于临床的意义及作用。通过在影像科室（普放、CT检查技术、MRI检查技术及B超检查技术）七个多月的实习，初步掌握了专业基本知识及影像学表现，能对独立操作影像检查设备如DR、CT等并能对基本病变做出准确的诊断意见。通过实习，我明白X线摄片、CT、磁共振成像及B超检查技术可称为四驾马车，四者有机地结合，使当前影像学检查既扩大了检查范围，又提高了诊断水平。
实习的最大及最终目的是培养良好的各项操作技能及提高各种诊疗技能。所以在带教老师“放手不放眼，放眼不放心”的带教原则下，我们积极努力的争取每一次的锻炼机会，同时还不断丰富临床理论知识，积极主动地思考各类问题，对于不懂的问题虚心的向带教老师或其它老师请教，做好知识笔记；加上每个周影像科上都有一次讲座，还有梁主任、龚主任耐心、细致的给我们讲解、分析病例，比如在遇到成骨不全症时，龚老师带领我们收集临床资料，分析片子，教会了我们如何系统的收集及分析一个病例，从中获益匪浅。
“工欲善其事，必先利其器”。在无涯的学海里，我不断地挑战自我、充实自我。要成为一名合格的影像师，我觉得我们应该做的还很多。影像专业不同于临床医学专业，在掌握了基本的理论知识、入门以后需要多看，看图片、看病例，只要肯下功夫，病例资源有很多，这一点决定影像这个专业业务水平提升的速度可以很快；学好影像必须学好解剖学、病理学、影像诊断专业课程及临床；初级水平的工作者，在掌握好基础学科的基础上，要提升很高的水平还要提升自己的临床知识。
通过在曲靖市第二人民医院10个月的的实习，我受益匪浅，我对自己的专业有了更为详尽而深刻的了解，认识到了许多在学校学不到的东西，不再局限于书本，而是有了一个比较全面的了解。总结过去，只为更好的收获将来，相信只要用心，我的未来不是梦！
论文:A Dual Weighting Label Assignment Scheme for Object Detection
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Anchor作为目标检测器训练的基础单元，需要被赋予正确的分类标签和回归标签，这样的标签指定(LA, label assignment)过程也可认为是损失权重指定过程。对于单个anchor的cls损失计算，可以统一地表示为：
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和 为正向权重和反向权重，用于控制训练的方向。基于这个设计，可以将LA方法分为两个大类：
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为了给检测器提供更多的监督信息，论文提出了新的LA方法DW(dual weighting)，从不同的角度单独计算 和 并让其能够互补。此外，为了给权重计算函数提供更准确的reg分数，论文还提出了新的bbox精调操作，预测目标的边界位置并根据对应的特征产生更准确的精调信息。
由于NMS的存在，检测器应该预测一致的bbox，既有高分类分数也有准确的位置定位。但如果在训练时平等地对待所有的训练样本，而cls分数越高的预测结果的reg位置不一定越准确，这往往会导致cls head与reg head之间就会存在不一致性。为此，Soft LA通过加权损失来更柔和地对待训练样本，加强cls head与reg head的一致性。基于Soft LA，anchor的损失可以表示为：
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其中 为预测的cls分数。为一致性更高的预测结果分配更大的 和 ，能够使得网络专注于学习高质量的预测结果，减轻cls head与reg head的不一致问题。
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当前的方法直接将 设置为 ，主要关注如何定义一致性以及如何将其集成到损失权重中。表1总结了一些方法对 和 的计算公式，这些方法先定义用于度量一致性的指标 ，随后将 作为不一致性的度量指标，最后添加缩放因子将指标集成到损失权重中。 上述方法的 和 都是高度相关的，而论文认为pos和neg权重应该以prediction-aware的方式单独设置，具体如下：
通过上述定义， 对于pos权重相似的这种模棱两可的anchor，就可以根据不同的neg权重得到更细粒度的监督信息 。
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DW方法的整体流程如图2所示，先根据中心点距离来为每个GT构造候选正样本集，其余的anchor为候选负样本。由于负样本的统计信息十分混乱，所以不参与权重函数的计算。候选正样本会被赋予三个权重 、 以及 ，用于更有效地监督训练。
pos权重需要反映预测结果对检测性能的重要性，论文从目标检测的验证指标来分析影响重要性的因素。在测试时，通常会根据cls分数或cls分数与IoU的结合对单分类的预测结果进行排序，从前往后依次判断。正确的预测需满足以下两点：
上述条件可认为是选择高ranking分数以及高IoU的预测结果，也意味着满足这两个条件的预测结果有更大概率在测试阶段被选择。从这个角度来看，pos权重 就应该与IoU和ranking分数正相关。首先定义一致性指标 ，用于度量两个条件的对齐程度：
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为了让不同anchor的pos权重的方差更大，添加指数调节因子：
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最终，各anchor的pos权重会根据对应GT的候选anchor的pos权重之和进行归一化。
pos权重虽然可以使得一致的anchor同时具有高cls分数和高IoU，但无法区分不一致anchor的重要程度。如前面图1所示，anchor D定位校准但分类分数较低，而anchor B恰好相反。两者的一致性程度 一致，pos权重无法区分差异。为了给检测器提供更多的监督信息，准确地体现anchor的重要程度，论文提出为两者赋予更清晰的neg权重，具体由以下两部分构成。
根据COCO的验证指标，IoU不满足阈值的预测结果一律归为错误的检测。所以，IoU是决定achor为负样本的概率的唯一因素，记为 。由于COCO使用的IoU阈值来计算AO，所以 应该满足以下规则：
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任意 上单调递减的函数都可以作为 中间部分。为了简便，论文采用了以下函数：
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公式6需要穿过点 和 ，一旦 确定了，参数 和 可通过待定系数法确定。
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图3展示了不同 下的 曲线。
在推理时，ranking队列中靠前的neg预测结果虽然不会影响召回率，但会降低准确率。为了得到更高的性能，应该尽可能地降低neg预测结果的ranking分数。所以在训练中，ranking分数较高的neg预测结果应该比ranking分数较低的预测结果更为重要。基于此，定义neg预测结果的重要程度 为ranking分数的函数：
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最终，整体的neg权重 变为：
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与 负相关，与 正相关。对于pos权重相同的anchor，IoU更小的会有更大的neg权重。在兼容验证指标的同时， 能给予检测器更多的监督信息。
pos权重和neg权重都以IoU作为输入，更准确的IoU可以保证更高质量的训练样本，有助于学习更强的特征。为此，论文提出了新的box精调操作，基于预测的四条边的偏移值 进行下一步的精调。
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考虑到目标边界上的点有更大的概率预测准确的位置，论文设计了可学习的预测模块，基于初步的bbox为每条边生成边界点。如图4所示，四个边界点的坐标定义为：
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其中， 为精调模块的输出。最后，结合边界点的预测和精调模块的输出，最终精调后的anchor偏移 为：
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DW策略可直接应用到大多数的dense检测器中。论文将DW应用到FCOS中并进行了少量修改，将centerness分支和分类分支合并成cls分数，网络的损失为：
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这里的 跟公式3是同一个， 和 分别为候选anchor数和非候选anchor数。
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平衡超参数对性能的影响。
[图片上传失败...(image-14e2fa-25)]
候选anchor选择方法对性能的影响。第一种为中心点的距离阈值，第二种选择最近的几个，第三种为距离权重与pos权重乘积排序。
[图片上传失败...(image-74467a-25)]
neg权重计算方式对比。
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LA研究之间的对比。
[图片上传失败...(image-9d2740-25)]
与SOTA检测算法对比。
论文提出自适应的label assignment方法DW，打破了以往耦合加权的惯例。根据不同角度的一致性和非一致性指标，动态地为anchor分配独立的pos权重和neg权重，可以更全面地监督训练。此外，论文还提出了新的预测框精调操作，在回归特征图上直接精调预测框。
原文： Scalable Object Detection using Deep Neural Networks——学术范 最近，深度卷积神经网络在许多图像识别基准上取得了最先进的性能，包括ImageNet大规模视觉识别挑战(ILSVRC-2012)。在定位子任务中获胜的模型是一个网络，它预测了图像中每个对象类别的单个边界框和置信度得分。这样的模型捕获了围绕对象的整幅图像上下文，但如果不天真地复制每个实例的输出数量，就无法处理图像中同一对象的多个实例。在这篇论文中提出了一个显著性启发的神经网络检测模型，它预测了一组与类无关的边界框，每个框有一个分数，对应于它包含任何感兴趣的对象的可能性。该模型自然地为每个类处理数量可变的实例，并允许在网络的最高级别上进行跨类泛化。 目标检测是计算机视觉的基本任务之一。一个解决这个问题的通用范例是训练在子图像上操作的对象检测器，并在所有的场所和尺度上以详尽的方式应用这些检测器。这一范例被成功地应用于经过区别训练的可变形零件模型(DPM)中，以实现检测任务的最新结果。对所有可能位置和尺度的穷举搜索带来了计算上的挑战。随着类数量的增加，这个挑战变得更加困难，因为大多数方法都训练每个类单独的检测器。为了解决这个问题，人们提出了多种方法，从检测器级联到使用分割提出少量的对象假设。 关于对象检测的文献非常多，在本节中，我们将重点讨论利用类不可知思想和解决可伸缩性的方法。 许多提出的检测方法都是基于基于部件的模型，最近由于有区别学习和精心设计的特征，已经取得了令人印象深刻的性能。然而,这些方法依赖于在多个尺度上详尽地应用零件模板，这是非常昂贵的。此外，它们在类的数量上是可伸缩的，这对像ImageNet这样的现代数据集来说是一个挑战。 为了解决前一个问题，Lampert等人使用分支绑定策略来避免计算所有可能的对象位置。为了解决后一个问题，Song et al.使用了一个低维部件基，在所有对象类中共享。基于哈希算法的零件检测也取得了良好的结果。 另一种不同的工作，与我们的工作更接近，是基于对象可以本地化的想法，而不必知道它们的类。其中一些方法建立在自底向上无阶级分割[9]的基础上。通过这种方式得到的片段可以使用自上而下的反馈进行评分。基于同样的动机，Alexe等人使用一种廉价的分类器对对象假设是否为对象进行评分，并以这种方式减少了后续检测步骤的位置数量。这些方法可以被认为是多层模型，分割作为第一层，分割分类作为后续层。尽管它们编码了已证明的感知原理，但我们将表明，有更深入的模型，充分学习可以导致更好的结果。 最后，我们利用了DeepLearning的最新进展，最引人注目的是Krizhevsky等人的工作。我们将他们的边界盒回归检测方法扩展到以可扩展的方式处理多个对象的情况。然而，基于dnn的回归已经被Szegedy等人应用到对象掩模中。最后一种方法实现了最先进的检测性能，但由于单个掩模回归的成本，不能扩展到多个类。 我们的目标是通过预测一组表示潜在对象的边界盒来实现一种与类无关的可扩展对象检测。更准确地说，我们使用了深度神经网络(DNN)，它输出固定数量的包围盒。此外，它为每个盒子输出一个分数，表示这个盒子包含一个对象的网络信任度。 为了形式化上述思想，我们将i-thobject框及其相关的置信度编码为最后一网层的节点值: Bounding box: 我们将每个框的左上角和右下角坐标编码为四个节点值，可以写成vectorli∈R4。这些坐标是归一化的w. r. t.图像尺寸，以实现图像绝对尺寸的不变性。每个归一化坐标是由最后一层的线性变换产生的。 Confidence: 置信度:包含一个对象的盒子的置信度得分被编码为单个节点valueci∈[0,1]。这个值是通过最后一个隐藏层的线性变换产生的，后面跟着一个sigmoid。 我们可以组合边界盒位置sli,i∈{1，…K}为一个线性层。同样，我们可以将所有置信区间ci,i∈{1，…K}作为一个s型层的输出。这两个输出层都连接到最后一个隐藏层 在推理时，我们的算法生成kbound盒。在我们的实验中，我们使用ek = 100和K= 200。如果需要，我们可以使用置信分数和非最大抑制在推理时获得较少数量的高置信框。这些盒子应该代表对象。因此，它们可以通过后续的分类器进行分类，实现目标检测。由于盒子的数量非常少，我们可以提供强大的分类器。在我们的实验中，我们使用另一个dnn进行分类。 我们训练一个DNN来预测每个训练图像的边界框及其置信度得分，以便得分最高的框与图像的groundtruth对象框很好地匹配。假设对于一个特定的训练例子，对象被标记为boundingboxesgj,j∈{1，…，M}。在实践中，pre- dictionary的数量远远大于groundtruthboxm的数量。因此，我们试图只优化与地面真实最匹配的预测框子集。我们优化他们的位置，以提高他们的匹配度，最大化他们的信心。与此同时，我们将剩余预测的置信度最小化，这被认为不能很好地定位真实对象。为了达到上述目的，我们为每个训练实例制定一个分配问题。Wexij∈{0,1}表示赋值:xij= 1，如果第i个预测被赋值给第j个真对象。这项任务的目标可以表示为 其中，我们使用标准化边界框坐标之间的el2距离来量化边界框之间的不同。此外，我们希望根据分配x优化盒子的可信度。最大化指定预测的置信度可以表示为 最终的损失目标结合了匹配损失和信心损失 受式1的约束。α平衡了不同损失条款的贡献。 对于每个训练例子，我们通过解决一个最佳的赋值x*的预测到真实的盒子 约束执行赋值解决方案。这是二部匹配的一种变体，是一种多项式复杂度匹配。在我们的应用程序中，匹配是非常便宜的——每幅图像中标记的对象的数量少于一打，而且在大多数情况下只有很少的对象被标记。然后，通过反向传播优化网络参数。例如，反向传播算法的一阶导数计算w、r、t、l和c 尽管上述定义的损失在原则上是足够的，但三次修改使其有可能更快地达到更好的准确性。第一个修改是对地面真实位置进行聚类，并找到这样的聚类/质心，我们可以使用这些聚类/质心作为每个预测位置的先验。因此，鼓励学习算法为每个预测位置学习一个残差到一个先验。 第二个修改涉及到在匹配过程中使用这些先验:不是将N个groundtruth位置与K个预测进行匹配，而是在K个先验和groundtruth之间找到最佳匹配。一旦匹配完成，就会像之前一样计算目标的置信度。此外，位置预测损失也不变:对于任何一对匹配的(目标，预测)位置，其损失定义为groundtruth和对应于匹配先验的坐标之间的差值。我们把使用先验匹配称为先验匹配，并假设它促进了预测的多样化。 需要注意的是，尽管我们以一种与类无关的方式定义了我们的方法，但我们可以将它应用于预测特定类的对象盒。要做到这一点，我们只需要在类的边框上训练我们的模型。此外，我们可以预测每个类的kbox。不幸的是，这个模型的参数数量会随着类的数量线性增长。此外，在一个典型的设置中，给定类的对象数量相对较少，这些参数中的大多数会看到很少有相应梯度贡献的训练示例。因此，我们认为我们的两步过程——首先本地化，然后识别——是一个更好的选择，因为它允许使用少量参数利用同一图像中多个对象类型的数据 我们使用的本地化和分类模型的网络架构与[10]使用的网络架构相同。我们使用Adagrad来控制学习速率衰减，128的小批量，以及使用多个相同的网络副本进行并行分布式训练，从而实现更快的收敛。如前所述，我们在定位损失中使用先验——这些是使用训练集上的均值来计算的。我们还使用α = 来平衡局部化和置信度损失。定位器可以输出用于推断的种植区以外的坐标。坐标被映射和截断到最后的图像区域。另外，使用非最大抑制对盒进行修剪，Jaccard相似度阈值为。然后，我们的第二个模型将每个边界框分类为感兴趣的对象或“背景”。为了训练我们的定位器网络，我们从训练集中生成了大约3000万幅图像，并对训练集中的每幅图像应用以下步骤。最后，样品被打乱。为了训练我们的本地化网络，我们通过对训练集中的每一幅图像应用以下步骤，从训练集中生成了大约3000万幅图像。对于每幅图像，我们生成相同数量的平方样本，使样本总数大约为1000万。对于每幅图像，样本被桶状填充，这样，对于0 - 5%、5 - 15%、15 - 50%、50 - 100%范围内的每个比例，都有相同数量的样本，其中被包围框覆盖的比例在给定范围内。训练集和我们大多数超参数的选择是基于过去使用非公开数据集的经验。在下面的实验中，我们没有探索任何非标准数据生成或正则化选项。在所有的实验中，所有的超参数都是通过对训练集。 Pascal Visual Object Classes (VOC)挑战是最常用的对象检测算法基准。它主要由复杂的场景图像组成，其中包含了20种不同的对象类别的边界框。在我们的评估中，我们关注的是2007版VOC，为此发布了一个测试集。我们通过培训VOC 2012展示了结果，其中包含了大约。11000张图片。我们训练了一个100框的定位器和一个基于深度网络的分类器。 我们在一个由1000万作物组成的数据集上训练分类器，该数据集重叠的对象至少为 jaccard重叠相似度。这些作物被标记为20个VOC对象类中的一个。•2000万负作物与任何物体盒最多有个Jaccard相似度。这些作物被贴上特殊的“背景”类标签。体系结构和超参数的选择遵循。 在第一轮中，定位器模型应用于图像中最大-最小中心方形作物。作物的大小调整到网络输入大小is220×220。单次通过这个网络，我们就可以得到上百个候选日期框。在对重叠阈值为的非最大抑制后，保留评分最高的前10个检测项，并通过21路分类器模型分别通过网络进行分类。最终的检测分数是给定盒子的定位分数乘以分类器在作物周围的最大方形区域上评估的分数的乘积。这些分数通过评估，并用于计算精确查全曲线。 首先，我们分析了本地化器在隔离状态下的性能。我们给出了被检测对象的数量，正如Pascal检测标准所定义的那样，与生成的包围框的数量相对比。在图1中，我们展示了使用VOC2012进行训练所获得的结果。此外，我们通过使用图像的最大中心面积(max-center square crop)作为输入以及使用两个尺度(second scale)来给出结果:最大中心面积(max-center crop)的第二个尺度(select3×3windows的大小为图像大小的60%)正如我们所看到的，当使用10个边界框的预算时，我们可以用第一个模型本地化的对象，用第二个模型本地化48%的对象。这显示出比其他报告的结果更好的性能，例如对象度算法达到42%[1]。此外，这个图表显示了在不同分辨率下观察图像的重要性。虽然我们的算法通过使用最大中心作物获得了大量的对象，但当使用更高分辨率的图像作物时，我们获得了额外的提升。进一步，我们用21-way分类器对生成的包围盒进行分类，如上所述。表1列出了VOC 2007的平均精度(APs)。达到的平均AP是，与先进水平相当。注意，我们的运行时间复杂度非常低——我们只使用top10框。示例检测和全精度召回曲线分别如图2和图3所示。值得注意的是，可视化检测是通过仅使用最大中心方形图像裁剪，即使用全图像获得的。然而，我们设法获得了相对较小的对象，例如第二行和第二列的船，以及第三行和第三列的羊。 在本工作中，我们提出了一种新的方法来定位图像中的对象，该方法可以预测多个边界框的时间。该方法使用深度卷积神经网络作为基本特征提取和学习模型。它制定了一个能够利用可变数量的groundtruth位置的多箱定位成本。在“一个类一个箱”方法的情况下，对1000个盒子进行非max-suppression，使用与给定图像中感兴趣的DeepMulti-Box方法相同的准则，并学习在未见图像中预测这些位置。 我们在VOC2007和ILSVRC-2012这两个具有挑战性的基准上给出了结果，在这两个基准上，所提出的方法具有竞争力。此外，该方法能够很好地预测后续分类器将探测到的位置。我们的结果表明，deepmultibox的方法是可扩展的，甚至可以在两个数据集之间泛化，就能够预测感兴趣的定位，甚至对于它没有训练的类别。此外，它能够捕获同一类物体的多种情况，这是旨在更好地理解图像的算法的一个重要特征。 在未来，我们希望能够将定位和识别路径折叠到一个单一的网络中，这样我们就能够在一个通过网络的一次性前馈中提取位置和类标签信息。即使在其当前状态下，双通道过程(本地化网络之后是分类网络)也会产生5-10个网络评估，每个评估的速度大约为1个CPU-sec(现代机器)。重要的是，这个数字并不与要识别的类的数量成线性关系，这使得所提出的方法与类似dpm的方法非常有竞争力。