DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 村社制度下的集体主义精神在语言中的痕迹 从词源学的构词派生关系看，集体主义(Коллективизм)属于派生词，它的直接生产词是集体(Коллектив)。«Коллектив»来源于德语«das Kollektiv»。德语词汇«das Kollektiv， Kollektivum， Kollektivismus»先被引入了拉丁语，产生了形容词«collectives， collective， collectivum» (积聚的；集合的；聚集的)，直到1895年俄语里出现了集体主义(Коллективизм)一词，20世纪20年代又派生出集体化(коллективизация)一词 [ 5 ]。 从释义角度看，苏联时期语言学家奥热果夫对集体主义(Коллективизм)的注解是：社会生活、劳动或其他社会活动中的共同性，一致性，集体性概念，相关词汇组合有：«Духколлективизма» [ 6 ]。汉语词典《辞海》对集体主义的解释是：要以群众的共同利益为出发点，集体利益高于个人利益，个人利益服从集体利益的思想主张。反对利己主义，但承认和尊重个人利益，并为个人的全面发展创造条件，是社会主义、共产主义道德的基本原则。 集体主义(Коллективизм)是村社的一个重要特点。主要体现在两个方面：一是村社集体利益大于农民个体利益，在集体利益与个人利益发生冲突时，个人为了避免冲突往往自愿退让。二是村社内部成员之间的团结互助。 从个人层面来说，村社内部成员之间朋友身份的认同和群体成员身份的认同也起了很大作用。心理学家温特曾提出的集体身份形成的四大主变量是相互依存、共同命运、同质性、自我约束。这四大变量都是对群体成员互动环节的具体阐释，也正是在这互动的过程中形成了朋友身份的认同 [ 7 ]。正如村社成员之间不得不互相帮扶度过生存难关，且有些农业活动在机械化程度极低的情况下必须通过相互协助才能完成，由此可以说，他们是相互依存的一个群体。又因为村社成员本身生长历程决定了他们思维的局限性，村社成员不敢同时也不想摆脱村社这个集体独自生活，可以说他们自愿结成了一个“命运共同体”。在交际的过程中村社成员们渐渐互相接纳，结成朋友式的友谊。而村社成员对群体身份的认同得益于他们对自我的认知：一个村社的人同属于一个民族，生活在同一片土地上，使用同一种语言，拥有相同的特征，又共同依仗村社生活。从而完成了集体中的自我建构“我们”，而其他村社就是“他们”。 俄罗斯人性格中的集体主义精神不仅来源于村社，还受到东正教精神的影响。东正教信徒们拥有共同的宗教信仰，共同参与教区的宗教生活：一起参加圣餐礼、一起斋戒、一起读《福音书》等等 [ 8 ]。集体主义下乡邻之间的互助精神在《圣经新约》中作如下叙述：“我们各人务要叫邻舍喜悦，使他得益处，建立德行。你们要彼此接纳，如同基督接纳你们一样。我把神赐给马其顿众教会的恩告诉你们，他们在患难中受大试炼的时候，仍然有满足的快乐，在极穷之间，还格外显出他们乐捐的厚恩。既然在你们中间开办慈善的事，就当办成了。” [ 9 ] 有关反应村社的谚语、俗语不胜枚举，例如：«Семеро одного не ждут.» (少数服从多数。) «Кто больше мира будет? С миром не поспоришь.» (谁能大过村社？不要和村社争论。) «На миру и смерть красна.» (大伙在一起，死也不足惧。) «Все за одного， и один за всех.» (人人为我，我为人人。) «Круговая порука.» (连环保，指的是整个村社共同承担赋税、兵役的任务，例如沙皇要求该村社中100人需缴纳1000卢布，那么不是每个人去税务部交10卢布，而是村社先支付1000卢布，回头再向这100个人每人征收10卢布，若有的贫农负担不起，那么富农要给予帮助。现在的引申义是互相包庇。) [ 10 ] «Кормится сирота-растет миру работник.» (当孩子沦为孤儿时，村社成员轮流为孤儿提供食物和庇护所，孤儿就为这些家庭做些力所能及的家务。需强调的是，这村民们的救助不是施舍，也不是“借债”与“还债”的关系，而是出于邻里间的爱。) [ 11 ] 此外，俄罗斯学者瓦西里耶夫曾经有一个有趣的发现，«несчастный»来源于«часть»，«несчастный»可以理解成«отпавший от целого»，即脱离整体意味着不幸。对此，民间一直流传一种说法：«Счастливый человек-тот， который является частью соборного общества и мира. Потеряв связь с миром， человек становится несчастным.» (作为村社的一员就是幸福，与村社失去联系的人会不幸。) [ 12 ] 西伯利亚传唱着这样的歌谣：«Хлебом кормили крестьянки меня， парни снабжали махоркой.» (农妇们以粮食喂养我，小伙子们送给我黄花烟。西伯利亚的农村有这样的习俗：在村子入口处，为那些从苦役中逃亡出来的人放些粮食，力求不让任何一人死于饥饿。)通过这些质朴的语言，我们看到村社不仅是当时俄国农民们生存的依靠，也是他们精神的栖息地。
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user: 3. 村社制度下长者崇拜心理在语言中的痕迹 笔者认为，村社制度下的长者崇拜心理尤为突出，有五个原因：一是沙皇俄国生产力水平低，由此而导致村社成员普遍没有机会接受教育，大多数农民都是文盲，长者的经验由此而成为认识的重要来源。从这个层面来说，长者崇拜心理也是对强者的崇拜；二是因为俄国地广人稀，村社与村社之间相距甚远且交通不便，这导致村社的封闭性强，村民们没有机会接受多样性的文化或知识，所有的认识都来源于周围的小世界；三是因为长者拥有更丰富的人生经历，同时对世界探索得更加深入，因此值得年少者学习；四是出于道德层面的尊敬，与我国的“老吾老以及人之老”有异曲同工之妙。五是因为东正教精神的影响。 长者崇拜心理在村社生活中的体现非常明显。从村社集体层面看，村社中一些德高望重的长者组成“长者会议”(совет стариков)，有权决定村社的大小事宜；从村社的每一个家庭层面看，每一个家庭中的老人都享有极高的威望，可以决定一切，包括农活安排、子孙后辈的嫁娶事宜等等。在哥萨克古老习俗里，在长者面前，年轻人无权坐下，若未经允许即使是长官也不能坐下；在路上遇到长者，无论长者看到与否，年轻人都需要脱帽鞠躬行礼；未经长者允许，年轻人不要随便拜访长者；在孩子们小的时候就要教育他们给老人足够的尊重；在《哥萨克村庄公共管理条例》中明确规定：“要尊重长者，否则将受到严惩。” 在苏联时期语言学家奥热果夫所著的《俄语释义词典》里，老人(старик)一词的第四条解释是：有经验的，精通业务的人 [ 6 ]。由此可见，在俄国固有印象里，老人一定程度上是智慧的象征。 与此相关的俗语，谚语众多，例如：«Кто первее， тот правее. Чья старее， та и правее.» (年长的人更对。) «Бог до людей， а отец до детей.» (上帝保佑每个人，父亲护佑孩子们。) «Кто родителей почитает， тот вовеки не погибает.» (尊敬父母的人永远不会遇难。) «Старик， да лучше семерых молодых.» (一个老人比七个年轻人还厉害。) (Даль 1989: 433) «Молодость плечами крепче， старость – головой.» (年轻人肩膀更健壮，老人头脑更智慧。) «Старость к правде ближный путь знает.» (老人知道通往真理的捷径。) «Бабушка надвое сказала.» (老大娘说话常两可；还说不定；模棱两可。起初因为俄国农村有些老婆婆常替人算命、占卜、用偏方草药替人治病，有时还给人出点子。由于她们年龄大、阅历多，农民们遇到什么不幸或疑难问题，就去找他们解决。后来当老婆婆遇到不好答复的问题或者一知半解的问题时，她们往往含糊其辞，该谚语由此产生。) [ 13 ] 长者崇拜心理往往伴随着对长者得无条件顺从。相应地，文学创作总有当下意识形态的影子：民间故事《青蛙公主》里有这样的对话：«… – Сынки， моилюбезные， покудаяещёнестар， мнеохотабывасженить， посмотретьнавашихдеточек， намоихвнучат. Сыновья отцу отвечают:– Так что ж， батюшка， благослови. На ком тебе желательно нас женить? – Вот что， сынки， возьмите по стреле， выходите в чистое поле и стреляйте куда стрелы упадут， там и судьба ваша.…» (—我亲爱的儿子们，我想在年老之前看到你们成家，想看到你们的孩子，我的孙子。儿子们回答父亲：—好的，亲爱的爸爸。你想让我们和谁成婚呢？—这样，你们拿着箭，射到旷野里，箭的所落之处就是命运所在。) [ 14 ] 这则简单的对话明晰地反映出儿子对父亲完全顺从的心理，父亲是一家之长，拥有绝对的话语权和权威，且村社制度下的沙皇俄国社会普遍接受这样的定义；在俄国作家拉斯普京的笔下，老人是勤劳智慧、善良美好、质朴豁达等俄国一切传统美德的化身。 此外，在东正教教义里，一个家庭内部子女必须完全遵从父母。《圣经新约以弗所书》中写道：“你们做儿女的，要在主里听从父母，这是理所当然的。要孝敬父母，使你得福，在世长寿。这是第一条带应许的诫命。你们作父亲的，只要照着主的教训和警戒养育他们。” [ 9 ] 受此教义影响，村社的成员们甚至认为不听从父母将收到上帝的惩罚。长者崇拜心理正是受到村社传统和东正教精神的双重影响而形成。 从语言的功能和影响看，村社制度下的农民们在使用以上这些俗语、谚语、教义、讲述民间故事的同时，不仅在传达信息、表达自己的长者崇拜心理、建构自我形象，也在对话语接收者形成一种语言暗示，潜移默化中影响了话语接收者的情感态度，从而加强了长者崇拜心理。当这种语言暗示积累到一定的量，甚至会形成一种“语言控制”，即不遵从长者的行为、话语将会收到斥责和攻击。
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user: 4. 小结 笔者认为，集体主义思想和长者崇拜心理是沙皇俄国村社制度下自然孕育的产物，这与当时的社会生产水平密不可分，有一定的合理性。集体主义思想一定程度上帮助沙皇俄国时期的村社成员们在恶劣的自然环境下生存，同时也促进了整个社会的团结与稳定。此外，“亲密无间”的集体生活促进了人们道德传统的发展，人们为了留在村社不得不进行自我约束，从这个层面来说，他塑造了俄罗斯人的性格。但是从“人”的角度出发，集体主义思想下，人们更注重与他人“保持一致”，为了这种“一致”可以无条件隐藏个人意愿。长者崇拜思想下，晚辈们甚少反抗，无条件遵从长者，否则将受到社会舆论的攻击。因此，无论是集体主义思想还是对长者的无条件遵从都限制了人们个性的舒展，将人们的思想套上了枷锁。 本文之所以从语言的角度浅析村社制度，正是因为语言是人们认识世界、描绘世界的重要工具，且村社制度下的农民识字率低，他们的生活方式、生活经验、观念情感都是通过一些谚语、俗语、民间故事、民谣来表达，可以说口耳相传的语言扮演着至关重要的角色。此外，俄国这些精神文化正是以语言为容器流传至今。另一方面，这些精神文化也丰富了语言本身，是学者们进行语言学研究时绕不开的因素。
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user: 摘要 MFI沸石分子筛膜具有独特的孔道结构，在气体分离、液体分离及膜反应器等方面都具有广泛的应用前景，受到众多研究者的关注。本文主要总结几种MFI沸石分子筛膜的合成方法及应用，同时对MFI沸石分子筛膜的未来趋势进行了展望。
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user: 1. 引言 分离作为最重要的技术之一，为现代世界提供了大量的原料、产品和清洁能源，同时，分离也是调节人为污染物以建立可持续生态系统的有力工具 [ 1 ] [ 2 ]。但是，通过蒸馏，吸附，萃取和结晶进行的传统分离过程消耗化学工业总能耗的一半，占世界能源消耗的10%~15%，能耗较大 [ 3 ] [ 4 ]。膜分离是一项具有前瞻性的技术，近年来受到广泛关注。与传统分离相比，膜可以用各种新颖的材料、分层的结构以及多种分离机制之间的协同作用来构造，具有诸如高分离效率、能耗低、占地面积小、碳排放低、相对较高的环境安全性和经济可行性等特点 [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ]。 沸石分子筛膜，主要是由于其具有规整的孔道结构、良好的水热稳定性、耐高温高压、耐酸碱腐蚀及择形催化性能等优势，是理想的膜分离材料 [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ]。分子筛膜种类繁多，迄今为止研究较多的是MFI沸石分子筛膜，MFI沸石框架中含有两套不同的孔道，即沿着b轴的十元环直孔道，孔径为5.3 Å × 5.6 Å，在a~c平面上且垂直于b轴的十元环正弦孔道，孔径为5.1 Å × 5.5 Å，孔道结构如图1所示 [ 11 ]。其孔道尺寸与许多重要化学中间体的尺寸相近，被广泛应用于气体膜分离 [ 12 ] [ 13 ] [ 14 ]、液体膜分离 [ 15 ] [ 16 ] [ 17 ]、膜催化反应器 [ 18 ] [ 19 ] [ 20 ]、光电材料 [ 21 ] [ 22 ] 以及化学传感器 [ 23 ] [ 24 ] 等诸多领域。 图1. MFI沸石孔道结构示意图 [ 11 ] 近年来，MFI沸石分子筛膜取得较大的进展，MFI分子筛膜的合成及应用一直是研究者关注的热点。根据近些年的研究成果，本文总结了一些MFI沸石分子筛膜的合成方法及应用，并展望了MFI沸石分子筛膜的未来及发展趋势。
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user: 2. MFI沸石分子筛膜合成方法 2.1. 原位水热合成法 原位水热合成法是最早开发的合成MFI分子筛膜的方法。原位水热合成法是直接将载体置于一定比例的分子筛合成液中，在一定的温度下进行晶化，直接在载体表面生长一层MFI沸石分子筛膜的方法。沸石膜在水热条件下的形成过程包括基质表面过饱和区的形成、成核、聚集、结晶和晶体生长 [ 25 ]。Yan等人 [ 26 ] [ 27 ] 报道了用原位水热法在光滑不锈钢板上制备高b取向MFI单层膜的方法，所制备的b取向单晶薄膜无缺陷，具有分子筛特性，如图2所示。此方法简单方便，对合成设备要求较低，适用于大规模工艺生产。但此方法通常合成得到的膜较厚，且不能对膜的取向进行调节，同时对载体的要求也较高，重复性也较差。尽管原位结晶技术很简单，但是它受到载体的限制 [ 28 ]。例如，尚未实现通过直接原位结晶制备的多孔载体上的b取向膜。 图2. (a) (b)利用原位水热合成法制备的MFI分子筛膜的SEM图；(c) b取向MFI单晶厚膜分子筛分示意图 [ 27 ] 2.2. 二次生长法 二次生长法是目前合成MFI分子筛膜最常用的方法。二次生长法是预先在载体上涂覆一层MFI沸石晶种，再将其置于一定比例的分子筛合成液中，在特定温度下进一步进行水热反应合成分子筛膜，其合成过程如图3所示。二次生长法更好地控制成核和晶体生长步骤，可以克服原位水热合成法中不可控的条件，可以通过引导分子筛膜的生长过程，进而对分子筛膜的厚度、取向及形貌等进行调节，同时利用二次生长法合成MFI分子筛膜的重复性较好 [ 28 ] [ 29 ]。 Pham等人 [ 11 ] 在沸石膜的二次生长中取得了非常重要的进展。最近，他们报道了一种无凝胶的二次生长方法。该方法使用少量的结构导向剂，但避开了常规凝胶的二次生长方法。相反，用于二次生长的二氧化硅来源来自载体。Chaikittisilp等人 [ 30 ] 公开了这种方法的前体版本，该论文表明，可以通过在TPA + 存在下进行汽蒸，将硅片上的非晶硅层转化为MFI。在Pham等人 [ 31 ] [ 32 ] 的技术中，使用摩擦法将涂有50 nm二氧化硅颗粒层的二氧化硅载体接种到b取向的MFI晶体上。然后将载体用四丙基氢氧化铵溶液浸渍(TPAOH)和氢氧化四乙铵(TEAOH)，它们可以充当MFI的结构导向剂。然后将装有SDA的载体密封在高压釜中，并置于190℃的对流烘箱中。加热几个小时后，干燥，煅烧并进行渗透测试。如图4所示，下面的二氧化硅纳米粒子提供了用于沸石种子生长以形成连续膜的二氧化硅源。正如作者所提到的，此方法简单，节省化学药品，最重要的是，保留了方向并可以按比例放大。重要的是要指出，到目前为止，仅对二氧化硅载体和全硅沸石MFI证明了该方法 [ 33 ]。 图3. 二次生长法示意图 [ 28 ] 图4. 通过消耗二氧化硅纳米颗粒使沸石种子生长为连续膜的无凝胶二次生长示意图 [ 11 ] 2.3. 微波合成法 微波合成法是近些年发展起来的一种MFI分子筛膜合成方法。即将载体与分子筛合成溶液均置于微波合成仪中，用微波加热代替传统加热方式进行生长制膜。在其过程中，许多无机物与微波场有很强的相互作用，可以在较短的时间内实现快速升温的效果，同时依靠微波加热的高场强和场均匀性，可以显著提高MFI晶种面内生长速率，减少合成时间 [ 34 ]。图5示意了采用微波法制备分子筛膜的合成过程。通常利用传统水热合成方法制备得到MFI分子筛膜需要较长的时间(十几个小时及更多时间)和较高的温度(高于100℃)，而利用微波加热合成MFI分子筛膜，可以降低反应温度至100℃，且可以将合成时间缩短至几个小时，较好地提高了制膜效率。同时，由于独特的成核瓶颈效应 [ 35 ] [ 36 ]，微波合成法可以有效地抑制孪晶的形成，这有利于制备得到良好共生的、超薄的(厚度小于100 nm)的MFI分子筛膜。Liu等人 [ 34 ] 采用微波合成法超薄(小于100 nm)的具有高渗透率和选择性的b取向MFI分子筛膜，其SEM图如图6所示，微波加热将合成时间由传统水热法的12 h缩短至2 h，膜的厚度由传统水热合成的570 nm减小至93 nm，可见采用微波加热是提高膜性能的有效途径。但微波合成法对合成设备要求较高，不能用于大规模批量生产。 图5. 水热合成法与微波加热法合成分子筛膜过程的比较示意图 [ 28 ] 图6. (a) (b)在传统对流加热和(c) (d)在微波加热下制备得到的MFI膜的SEM图 [ 34 ] 原位水热合成法是最简单、最直接的合成MFI沸石分子筛膜的方法，但此方法不易控制MFI沸石分子筛膜的形貌及取向，重复性差，且对载体的要求较高。与原位结晶法相比，二次生长法受载体的影响较小；该方法能够分离成核和生长过程，能够有效地控制MFI沸石膜层的微观结构，但二次生长法依靠人工摩擦或组装来实现种子晶体在平面基底表面的定向加载，合成过程相对较复杂。与原位水热法和二次生长法相比，微波合成法可以大大缩短结晶时间，从而大大降低能耗，对工业化过程具有重要意义，但微波合成法需要特殊的昂贵的微波合成仪，这不利于大规模合成MFI沸石分子筛膜。
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user: 3. MFI沸石分子筛膜的应用 MFI沸石分子筛膜具有独特且均一的孔道结构、良好的水热稳定性，其孔道尺寸与许多重要化学中间体的尺寸相近，被广泛地应用于气体分离、油水分离及膜反应器等方面 [ 37 ]。 3.1. 气体分离 气体分离是MFI沸石分子筛膜最重要的应用之一。气体混合物的分离在工业过程中至关重要，例如氢气纯化、CO 2 捕集、丁烷异构体及二甲苯异构体的分离等。相似的分子结构和相似的沸点使得异构体分离相当困难 [ 38 ]。MFI沸石膜由于其独特的孔道结构，对丁烷异构体和二甲苯异构体有出色的分离性能 [ 11 ] [ 39 ]。利用无凝胶的二次生长技术，以沸石纳米片单层作为种子层制备得到的MFI膜，对二甲苯异构体的分离体现出空前的选择性，对二甲苯/邻二甲苯(0.58 nm/0.68 nm)分离因子超过10，000，对二甲苯的通透通量达到2.7 × 10 −7 mol (m 2 s Pa) −1 ，如图7所示 [ 40 ]。Nair等利用MFI沸石纳米片膜对正丁烷(0.43 nm)/正丁烷(0.53 nm)进行分离，显示出382 GPU优异的正丁烷渗透性能，正丁烷/正丁烷分离系数高达42 [ 41 ]。 图7. MFI沸石膜对二甲苯异构体的分离性能示意图 [ 40 ] 3.2. 油水分离 液体分离亦可以通过MFI分子筛膜进行，通常是通过液体混合物分子的离子直径、极性差异或者通过油水混合物亲疏水性进行多元液体组分的分离。全硅MFI沸石膜仅以二氧化硅四面体为基本结构，具有疏水性且优先吸附乙醇的特点。因此，非常适合通过基于MFI沸石膜的全蒸发技术纯化乙醇。Zhang等人 [ 42 ] 以α-Al 2 O 3 管为载体，利用二元结构导向剂(TBA + + TPA + )制备得到高质量的乙醇渗透选择性MFI沸石膜，对于8 wt%乙醇/水混合物，乙醇的通量为1.52 kg m −2 h −1 ，乙醇/水分离系数为86。迄今为止，研究者们在MFI沸石分子筛膜的制备及将其应用于分离乙醇/水混合物方面做了大量工作，如表1所示。 3.3. 膜催化反应器 膜反应器是强化化学过程的概念之一。(催化)膜反应器将化学反应和原位分离结合在一个单元中。催化膜反应器按其功能可分为(i)萃取式反应器、(ii)分配器式反应器和(iii)接触式反应器。萃取方式特别要求较高的分离选择性，沸石分子筛膜可以提供这种选择性。除了分子筛的功能外，沸石膜在大多数化学反应的温度下是相对稳定的，与有机聚合物膜相比，它们对溶剂是稳定的。过去，如果在平衡控制的反应条件下，能有选择地从产物混合物中除去产物分子(氢或水)，则脱氢或酯化反应的产率提高的例子有很多 [ 33 ]。 Table 1 Separation performance of MFI zeolite membranes used to separate ethanol/water mixture in the literatur Support materials Compositions Feed (wt.%) Temp. (℃) F (kg m −2 h −1 ) S. F. Ref. Stainless steel disk 1SiO 2 :0.1TPABr:0.1NaOH:80H 2 O 5 vol % 60 ~0.8 ~60 [ 43 ] Mullite tube 1SiO 2 :0.17TPAOH:120H 2 O 5 60 0.93 106 [ 44 ] Porous quartz disk Gel-freesecondarygrowth 5 60 2.1 85 [ 45 ] Silica tube 1SiO 2 :0.05TPABr:0.08NaOH:75H 2 O 10 60 3.00 92 [ 46 ] a-Al 2 O 3 hollow fiber 1TEOS:0.05TPAOH:165H 2 O:0.05NaOH 5 60 9.80 58 [ 47 ] YSZ hollow fiber 1SiO 2 :0.32TPAOH:176H 2 O 5 60 7.40 47 [ 48 ] a-Al 2 O 3 tube 1TEOS:0.17TPAOH:120H 2 O 5 60 1.81 89 [ 49 ] a-Al 2 O 3 tube 1TEOS:0.005TPAOH:165H 2 O:0.095NaOH 5 60 1.36 85 [ 50 ] a-Al 2 O 3 tube 1TEOS:0.17TPAOH:165H 2 O 5 60 1.82 62 [ 51 ] a-Al 2 O 3 tube 1TEOS:0.2TPAOH:0.06H 3 BO 3 :600H 2 O 5 60 2.60 55 [ 52 ] a-Al 2 O 3 tube 1TEOS:0.08TPAOH:0.02TBAOH:140H 2 O 5 60 0.93 71 [ 42 ] 表1. 文献中用于分离乙醇/水混合物的MFI膜的分离性能 催化裂化沉积(CCD)修饰的MFI膜在催化高温水煤气变换(WGS)反应器中得到了成功的评价 [ 53 ]。尽管氢选择性相对较弱( a H 2 / C O 2 ≈ 31 ， a H 2 / C O ≈ 25 )，但在热力学极限之外，CO转化率仍可提高。通过CCD焦化修饰的MFI膜也成功地在低温WGS反应中进行了评估，以克服平衡约束(图8) [ 54 ]。 图8. 膜支撑的水煤气变换反应模式：在萃取式膜反应器中，通过焦化修饰的MFI膜选择性地去除氢 [ 55 ] 3.4. 光电材料 在多孔载体(氧化铝、氧化硅等)上生长得到的MFI沸石分子筛膜可以应用于分离膜或膜反应器，而在致密载体(硅片)表面生长制备的薄膜可以应用于光电材料等 [ 55 ]。Yan等首先在硅片载体表面使用原位水热法制备出取向性的MFI型分子筛膜，并测定其低介电常数(Low-k) [ 56 ]。之后，该课题组进行不断的优化制备方法，制备得到具有更高机械强度、更低的介电常数和低的湿度灵敏性的纯硅MFI型分子筛膜，该材料具有更低的介电常数(k < 2.1) [ 57 ]。该材料具有优越的优势去替代目前半导体工业使用的致密二氧化硅绝缘体(k = 4)。 3.5. 化学传感器 多孔材料，特别是具有有序和均匀孔道网络的MFI沸石多孔材料，在传感方面显示了巨大的应用潜力。MFI沸石层可以作为屏障，选择性地限制气体暴露在传感表面或富集特定的分析物，增强对小分子的选择性检测。Vilaseca等人 [ 58 ] 将MFI或者LTA分子筛膜负载在半导体微传感器(Pd/SnO 2 )上，发现这种进行这种改进后的传感器可以用来探测乙醇、甲烷、丙烷等气体(图9)。Gora等人 [ 24 ] 将单晶、薄的b取向silicalite-1薄膜涂在磁弹性梅格拉斯带(magneto-elastic Metglas® ribbon)上，制成了新型气体传感器，该传感器已被证明成功地检测空气中的二氧化碳，并能够区分异丁烷和正丁烷。 图9. 负载有分子筛膜的半导体微传感器 [ 58 ]
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user: 4. 总结与展望 近些年来，MFI沸石膜的研制取得了很大的进展，MFI沸石分子筛膜的独特孔道结构及其优异性能使其在气体分离、油水分离及膜反应器等方面得到广泛应用，但仍然存在许多亟待解决的问题。目前制备MFI沸石分子筛膜，大多采用硅片、不锈钢、氧化铝、二氧化硅或石英棉支撑体，这些支撑体价格较昂贵且大多表面不够光滑平整，不利于MFI沸石膜的生长，因此如何对载体进行修饰或寻找更便宜的支撑体仍是需要研究的方向。MFI沸石分子筛膜合成过程中的生长机理仍需要进一步探索，这将有利于合成高质量的MFI沸石分子筛膜 [ 37 ]。MFI沸石膜在工业上还没有被大量运用，支撑体与模板剂是仍是制备MFI沸石支撑膜成本较高的主要原因，寻找更加廉价的支撑体与模板剂，这对于未来MFI沸石膜的大规模应用具有重要意义 [ 33 ]。
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user: 摘要 乳腺癌病理图像的自动分类是开发乳腺癌计算机辅助诊断系统的关键。针对乳腺肿瘤病理图像的特点，提出了一种基于LBP原型的特征提取方法，首先，随机地从训练图像中选取若干子图像作为原型并提取其LBP特征；其次，对于任意输入图像，计算图像中所有和原型同样大小的子图像和原型的LBP特征的余弦距离，然后，通过池化操作得到最终的特征；最后，利用SVM集成的方法对图像进行分类。在BreakHis数据集上对算法进行了验证，结果表明，本文提出的特征提取方法优于一些传统的方法。
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user: 1. 引言 乳腺癌(Breast Cancer， BC)是全世界女性发病率和死亡率最高的癌症，而组织病理学分析是最可靠的癌症诊断方法 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ]。组织病理学分析是一项高度耗时的专业工作，通常是需要由病理学专家对乳腺癌组织病理学(Breast Cancer Histopathological， BCH)图像进行观察，根据经验来判断肿瘤是良性还是恶性，或者说对BCH图像人工进行分类，它十分依赖于病理学家的经验，并且难以避免病理学专家受到疲劳和注意力下降等因素的影响造成误诊。在此背景下，迫切需要相应的计算机辅助诊断来减轻病理学专家的工作负担，其中BCH图像分类在计算机辅助诊断中具有重要意义 [ 2 ]。 BCH图像分类已经成为医学图像分类领域上的一个研究热点，目前已经有很多学者对此进行了研究。目前关于BCH图像分类算法可以分为两大类：基于传统机器学习的分类算法和基于深度学习的分类算法。基于传统机器学习的分类算法步骤为：预处理 [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ]、特征抽取和选择 [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ]、分类 [ 11 ] [ 12 ] [ 13 ]。其中特征提取和选择、分类是图像分类中的关键。Spanhol等 [ 11 ] 将LBP (Local Binary Pattern，局部二值模式)、CLBP、LPQ、GLCM、ORB和PFTAS等特征，分别与SVM，RF，QDA，Nearest Neigbor分类器相结合用于BCH图像良恶性分类。Vibha Gupta等 [ 13 ] 提出了一种将Gabor、OCLBP、颜色、纹理等多种特征融合，并采用投票机制的异构集成分类器对BCH图像进行分类的方法。Shukla K. K.等 [ 14 ] 提出了利用形态学特征对BCH图像进行自动检测和分类的方法，使用直方图均衡化改善图像的局部对比度，采用TWS进行分割，并对MLP，LMT，RF，Rotation Forest，SMO，Naïve Bayes，J-Rip和PART等多种分类器进行了比较研究。由于深度学习的发展，越来越多的文献使用深度学习的方法对BCH图像分类。Pimkin [ 15 ] 等人采用卷积神经网络(CNN)架构来进行BCH图像分析，提出对图像小块进行分类以增加有效样本的数量，然后应用集成技术对原始图像进行预测。Marami [ 16 ] 等人提出一种集成了4个改进的incepin-v3神经网络的自动分类方法。而Spanhol [ 8 ] 等人提出了一种基于提取图像小块来训练CNN，然后将这些小块结合起来进行最终分类的方法。 虽然人们已经对BCH图像分类进行了很多的研究，但是，现有的识别方法正确率还不能满足实际应用的要求。究其原因，在有关BCH图像分类的文献中所使用的很多特征提取方法，其中，Gabor、LBP、CLBP、LPQ等特征主要应用于人脸识别等应用场合，为了得到好的识别结果，首先要将人脸区域分割出来，使得每幅图只包含一个人脸，并且要通过归一化处理使得不同图像中的关键部位(如眼睛、鼻子)尽量对齐。但是，在每一幅BCH图像中却包含大量不同形态的细胞，其中既有肿瘤细胞，也有正常细胞，而且肿瘤细胞在图像中的位置是随机的。因此，对整幅图像提取LBP、CLBP、LPQ等特征，包含了大量对分类结果无用的区域的颜色或纹理信息，对分类不仅无用而且造成干扰。采用其它一些纹理或颜色特征，例如ORB、PFTAS、OCLBP等特征，存在同样的问题。 去除这种干扰的一种理想方法是，将图像中的肿瘤细胞都分割出来，然后对每个肿瘤细胞进行分类，最后对各个细胞分类的结果进行综合，得到最终的分类结果。但是，要将图像中每个肿瘤细胞分割出来的算法比较复杂，而且工作量巨大。 为此，本文提出了一种基于原型的高级特征提取方法。首先，随机地从所有训练样本中选取若干个小的图像块(本文取10 × 10的图像块)，称为原型。然后，对于任意一幅图像和一个原型，取和原型同样大小的所有子块，计算各个子块的LBP特征和原型的LBP特征的余弦距离，并取其中最小的若干个距离的平均值作为和该原型相关的高级特征。因此，最终的高级特征的维数和原型的个数相同。最后，采用SVM分类器集成的方法对BCH图像进行分类。在BreakHis数据集上进行实验，取得了很好的分类效果。
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user: 2. 基于LBP原型的特征 2.1. 局部二值模式 LBP是由Ojala等人 [ 17 ] 在1994年提出的一种用来描述图像局部纹理特征的算子。原始的LBP算子定义在一个3 × 3的窗口内。以窗口中心像素为阈值，与相邻的8个像素的灰度值比较，若周围的像素值大于中心像素值，则该位置被标记为1，否则标记为0，得到一个8位二进制数，将这个值作为窗口中心像素点的LBP编码，它反映了该像素附近区域的纹理信息。像素 ( x c ， y c ) 的LBP编码用公式可以表示为： LBP ( x c ， y c ) = ∑ p = 1 8 s ( I ( p ) − I ( c ) ) ∗ 2 P (1) 其中，p表示 N × N 窗口除中心像素点外的第p个像素点； I ( c ) 表示中心像素点的灰度值； I ( p ) 表示第p个像素点的灰度值， s ( x ) 公式如下： s ( x ) = { 1 ， x ≥ 0 0 ， otherwise (2) 在将局部二值模式(LBP)应用于图像分类时，一般要将图像分成若干子块，统计每个子块中像素的LBP编码的直方图，并将它们串接起来作为图像的特征向量。原始的局部二值模式有256种，因此，每个子块的LBP编码的直方图是一个256维的向量。 Ojala等人 [ 17 ] 通过实验证明，在实际图像中，绝大多数LBP模式最多只包含两次从1到0或从0到1的跳变。当某个LBP所对应的循环二进制数从0到1或从1到0最多有两次跳变时，该LBP称为一个均匀(uniform)二值模式。如00000000 (0次跳变)，10001111 (先由1跳到0，再由0跳到1，共两次跳变)都是均匀二值模式。于是，二进制模式由原始的256种减少为59种，将其用0~58进行编码(例如，1~58表示58种均匀二值模式，0表示非均匀二值模式)。这样直方图从原来的256维变成59维，这使得特征向量的维数更少，并且可以减少高频噪声带来的影响。本文我们采用均匀二值编码(每个像素的均匀二值模式取值0~58)。 2.2. 基于LBP原型的特征提取算法 在BCH图像分类中，每幅图像由很多不同形状的细胞组成，细胞可以分为正常细胞和癌细胞两种。在不把图像中所有细胞分割出来的情况下，目前的特征提取方法将所有细胞放在一起考虑，所提取的特征缺乏针对性，因此识别率普遍不高。本文设计了一种基于LBP原型的特征，试图通过原型来捕捉正常细胞和癌细胞的信息。本文特征提取的过程如图1所示，具体步骤如下： 图1. 基于原型的高级特征提取示意图 2.2.1. 准备阶段 对于训练集中的每幅图像，计算各个像素的LBP编码，得到LBP图像；然后从所有LBP图像中，随机选取K个大小为 m × m 的子图像(patch)，作为原型。记第k个原型为 P k ，统计每个原型的LBP编码直方图，记为 H ( P k ) ， k = 1 ， 2 ， ⋯ ， K 。选取m数值的大小和图像中细胞的大小相近。 2.2.2. 特征提取阶段 对于任一幅输入图像 I ( x ， y ) ，本文的特征提取过程分为以下几个步骤： 步骤1：计算每个像素的LBP编码，得到LBP图像 I LBP ( x ， y ) ， x = 1 ， 2 ， ⋯ ， M ， y = 1 ， 2 ， ⋯ ， N 。 步骤2：在LBP图像 I LBP ( x ， y ) 中取所有 m × m 的子图像 B i ， j ， i = 1 ， 2 ， ⋯ ， M − m + 1 ， j = 1 ， 2 ， ⋯ ， N − m + 1 ，统计每个子图像的LBP编码直方图，记为 H ( B i ， j ) 。 步骤3：对于每个原型 P k ( k = 1 ， 2 ， ⋯ ， K ) ，计算 H ( B i ， j ) 和 H ( P k ) 的余弦距离，记为 d k ( i ， j ) ， i = 1 ， 2 ， ⋯ ， M − m + 1 ， j = 1 ， 2 ， ⋯ ， N − m + 1 。 步骤4：对 d k ( i ， j ) ，采用类似于卷积网络中的池化操作，得到最终的特征向量 f = ( f 1 ， f 2 ， ⋯ ， f K ) 。本文考虑了三种池化操作： (1) 取最小距离： f k = min i = 1 ， 2 ， ⋯ ， M − m + 1 ; j = 1 ， 2 ， ⋯ ， N − m + 1 d k ( i ， j ) ， k = 1 ， 2 ， ⋯ ， K (3) (2) 对最小的n个距离取均值： 设 d k ( 1 ) ， d k ( 2 ) ， ⋯ ， d k ( n ) 是 { d k ( i ， j ) } ， i = 1 ， 2 ， ⋯ ， M − m + 1 ， j = 1 ， 2 ， ⋯ ， N − m + 1 中最小的n个，则令 f k 是 d k ( 1 ) ， d k ( 2 ) ， ⋯ ， d k ( n ) 的平均值，即： f k = 1 n ∑ i = 1 n d k ( i ) (4) (3) 基于阈值的操作： 令 f k 是小于某个阈值 δ 的所有距离之和，即： f k = ∑ d k ( i ， j ) < δ d k ( i ， j ) (5)
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user: 3. SVM分类器集成 在提取基于LBP原型的特征之后，采用多个SVM集成的方法对BCH图像进行分类。每次从K个特征中随机地取p个特征，训练一个支持向量机。最后，从中选出在验证集上性能最优的s个支持向量机，作为最终的分类器。对于任意一幅输入图像，提取基于LBP原型的特征，再分别用s个支持向量机分类，将分类的结果按照投票的方法进行融合，得到最终的分类结果，如图2所示。 图2. 基于SVM分类器集成的算法流程图
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user: 4. 实验结果 本文采用BreaKHis数据集对算法进行验证，该数据集在2014年由巴西P&D实验室采集，包括来自82位患者的7909幅已标注的乳腺肿瘤病理组织切片的电子显微图像，其中良性肿瘤图像2480幅，恶性肿瘤图像5429幅 [ 11 ]。样本使用来自苏木精–伊红(HE)染色的乳房组织活检切片，并由P&D实验室的病理学家标记。每个病例的诊断均由经验丰富的病理学家完成，并通过免疫组织化学分析等辅助检查确认。图像采用RGB色彩空间，图像分辨率为700 × 460，采用四种不同的放大倍数(40倍，100倍，200倍和400倍)。 本文选择放大倍数为40的数据进行实验，测试遵循BreaKHis数据库协议，选择五倍交叉测试并取五折分类精度的均值作为最终分类结果。按照文献 [ 11 ]，采用基于患者水平的识别率。设 N P 为患者p的癌症图像， N r e c 是该患者被正确分类的图像数，则该患者评分定义为 PatientScore = N r e c N P 总的识别率定义为 ACC = ∑ PatientScore Totalnumberofpatients 在以下实验中，首先通过预处理将图像转化400 × 256的灰度图像，然后提取基于LBP原型的特征，最后，采用SVM分类器集成的方法对图像进行分类。 本文实验中，每次随机取200个特征，训练一个线性的支持向量机，重复100次，得到100个SVM分类器，从中选出最优的k个(本文 k = 5 )，对它们的分类进行采用投票的方法进行融合，得到最终的分类结果。 4.1. 原型图像大小对识别率的影响 首先，我们通过实验研究原型图像大小m对识别率的影响。在提取基于原型的特征时，取原型个数 K = 2000 ，原型图像大小m分别取6、8、10和12，并且采用池化方法(1)，识别结果见表1。可见，当原型大小为8×8时，分类精度最高达到77.83%，且方差也较小，效果较好。 Table 1 Algorithm classification results under different patc patch大小 分类精度 方差 6 77.02% 2.46% 8 77.83% 2.08% 10 77.47% 2.27% 12 76.52% 2.04% 表1. 不同patch大小下算法分类结果 4.2. 原型个数对识别率的影响 为了研究原型个数对识别率的影响，我们固定原型的大小 m = 8 ，并且采用池化方法(1)，原型的个数K分别取1000、2000、3000和4000，识别的结果如表2。 Table 2 Algorithm classification results under different patch number patch数量 分类精度 方差 1000 77.02% 2.46% 2000 77.83% 2.08% 3000 77.70% 2.29% 4000 77.20% 1.39% 表2. 不同patch数量下算法分类结果 观察表2可知，原型数量 K = 2000 时，得到的识别率最高，为77.83%。 4.3. 不同池化操作对识别率的影响 为了研究不同池化操作对结果的影响，我们固定原型的大小 m = 8 ，原型个数 K = 2000 ，分别采用三种不同的池化操作。在池化方法(2)的操作中，取 n = 50 。在池化方法(3)的操作中，取阈值 δ = 0.3 ，即将所有小于0.3的距离值求和，得到最终的特征。实验结果如表3。 Table 3 Algorithm classification results under different pooling operation 池化类型 分类精度 方差 方法(1) 77.83% 2.08% 方法(2) 79.66% 1.99% 方法(3) 74.39% 2.96% 表3. 不同池化操作下算法分类结果 由上表可知，采用池化方法(2)的识别率最高，达到了79.66%，且方差最小，其次是池化方法(1)。 4.4. SVM和SVM集成的比较 我们还通过实验对本文提出的SVM集成分类方法和简单的SVM进行比较，结果见表4，可见本文提出的分类器集成方法显著提高了识别的准确率。 Table 4 Classification result 算法 分类精度 方差 SVM 74.70% 2.15% SVM集成 79.66% 1.99% 表4. 分类结果 4.5. 和现有方法的比较 表5是本文提出的方法和现有文献中一些方法在BreakHis数据集上分类精度的对比。通过比较可以发现，针对乳腺癌病理图像分类的问题，本文提出的特征优于传统的一些特征，甚至优于一些深度学习特征。 Table 5 Existing BCH image classification result 算法 分类精度 LBP + SVM [ 11 ] 74.20% LPQ + SVM [ 11 ] 73.70% ORB + SVM [ 11 ] 71.90% ResNet34 [ 15 ] 76.00% 表5. 现存BCH分类结果
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user: 5. 实验结果 本文针对乳腺癌病理图像识别，首先提出了一种基于LBP原型的特征，其基本思想是，先随机地从训练图像中选取若干子图像作为原型，并提取其LBP特征，以此来捕获正常细胞和癌细胞的形态或模式；然后，对于每幅输入图像，提取图像中和原型同样大小的所有子图像的LBP特征，并计算和原型的余弦距离，最后对到同一原型的距离进行池化操作，得到该原型的一个距离值，作为最终的一个特征；其次，提出了一种基于SVM分类器集成的乳腺癌病理图像分类算法。在BreaKHis数据库上对算法进行了验证，并讨论了算法中不同参数对分类结果的影响，实验结果表明本文算法的有效性。
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user: 摘要 提出了一种基于攻击图的工控系统脆弱性量化研究方法。从工控系统中存在的漏洞利用难度和漏洞危害性两个维度出发，同时结合具体的工业系统中有关防御强度、攻击强度、物理损失、信息损失等方面，提出了一系列的脆弱性量化指标，制定了比较全面的等级划分标准。之后将量化指标与攻击图相结合，利用攻击过程中每一步的原子攻击期望来对可能存在的所有攻击路径进行脆弱性分析。最后以典型的锅炉控制系统作为实验背景进行了案例分析。实验结果表明，该方法能够较全面地分析工控系统中潜在的隐患威胁，科学合理地评估各条攻击路径的脆弱性，由此得到总攻击期望最大的攻击路径。
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user: 1. 引言 随着工业技术的发展和工控系统应用的普及，工业生产控制正逐步改变着社会生产方式。工控系统的普及必然带来更高标准的工业安全需求，而对工控系统进行科学合理的脆弱性评估是工控系统安全运行的重要前提保障 [ 1 ]。近年来相继出现的毒区病毒、火焰病毒和震网事件等，充分暴露了工控系统安全性差的缺点，对其进行安全评估已经成为国际性难题。工控系统一般划分为三层架构：计划管理层、制造执行层和工业控制层 [ 2 ] [ 3 ]。 计划管理层主要用于底层信息的汇总和分析，其与制造执行层之间主要进行的安全防护包括身份鉴别、访问控制、检测审计、链路冗余和内容检测等；制造执行层主要包括MES (Manufacturing execution system)服务器或MES数据库等，其与工业控制层之间的防护主要是避免管理层直接对工控层的访问，保证制造执行层对工业控制层的操作唯一性；工业控制层主要由OPC (OLE for process control)服务器、管理终端、PLC (Programmable logic controller)、监控终端等组成。 目前国内外针对工控系统安全的脆弱性评估研究还处于起步阶段，由于工业系统具有复杂度高、灵活性差等特点，使得目前仍然缺少一种成熟的工控系统安全评估方法。从数学建模的角度，刘芳 [ 4 ] 提出了一种ISSUE (Information system security evaluation)安全评估方法，并结合安全风险概率预测技术，基于模糊多属性群体决策，将模糊数学、多属性决策和群体决策的理论运用在安全评估中。但该方法需要大量的历史数据作为理论支撑，且评估结果存在不合理的情况；周小锋 [ 5 ] 等提出针对ICS (Industrial control system)安全指标的分层计算模型，使用灰色数学模糊聚类方法，增加了评估准确性。但是模糊聚类方法在样本量比较大时，得到聚类结果有一定困难；从网络模型的角度，Vintr等 [ 6 ] 基于攻击树模型来评估防护系统的脆弱性，分析了工控系统的网络攻击空间，使用FTA (Fault tree analysis)和ATA (Accident tree analysis)来识别潜在的攻击场景，但该方法不能独立用于识别全部攻击目标；Jha等 [ 7 ] 对工控系统进行攻击图建模，为每个原子攻击指派成功发生的概率，利用马尔科夫模型计算攻击者达到攻击目标的可能性。但这个概率值容易受到人为因素的干扰，且该方式实现起来较复杂，使得评估结果缺乏科学性和合理性。从脆弱性指标的评价方法的角度，Sener等 [ 8 ] 采用层次分析法来进行地下水系统的脆弱性评估，但该方法的缺点就是评估指标过多时权重无法确定，并且使用特征值和特征向量的计算相对复杂；Stewart等 [ 9 ] 采用主成分分析法对多个脆弱性指标进行综合决策，但需要大量样本的支持；从国际标准的角度，美国国家标准与技术研究院(National Institute of Standards and Technology， NIST)发布了一系列指南 [ 10 ]，重点研究带有复杂网络类型的大型控制系统的深度防御架构及配置方法，包括SP800-82、NIST7176等 [ 11 ]。美国国家标准学会(American National Standards Institute， ANSI)制定了ISA99标准 [ 12 ]，从工业自动化控制系统的安全要求、编程要求、系统级技术要求和组件级技术要求四方面进行安全评估。但这些标准和指南只是提出了一些理论性的概念和知识，缺乏实际的现场可操作性。 结合工控系统的特征和上述脆弱性研究方法的不足，本文提出了一种基于属性攻击图的工控系统脆弱性量化评估方法。首先，提出了两个量化评估指标：漏洞利用难度和漏洞危害性，结合实际工控系统的安全属性，如防御强度、攻击强度、物理损失、信息损失等，制定出一套比较全面的工控系统脆弱性量化指标等级划分标准。其次，利用攻击图来对工控系统的拓扑结构进行建模分析，以研究每条攻击路径的脆弱性为目标，计算攻击过程中每一步的原子攻击期望(该值与漏洞利用难度和漏洞危害性相关)，从而得到每条路径的总攻击期望。最后，以锅炉控制系统作为实验对象进行仿真来验证该方法的可行性。相比于刘芳的评估方法，本方法更贴近实际的工业环境，将工艺方面考虑进去，而不是只分析信息安全；相比于周小锋等的模糊聚类，本方法对原始数据的依赖性低，且无需大量样本数据的支撑；相比于国内外标准，本方法具有一定的可操作性；相比于Jha等的方法，本方法与脆弱性标准相结合，因此得到的结果更加科学合理。
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user: 2. 属性攻击图模型 2.1. 属性攻击图模型定义 攻击行为建模是实施网络动态威胁分析的理论基础。为避免状态爆炸问题，本文在动态威胁分析模型构建中将采用属性攻击图理论 [ 13 ]。目前提出的属性攻击图威胁分析模型仅考虑了系统漏洞引起的威胁转移，但是现实中网络节点间的业务应用存取访问关系同样会造成威胁的转移，因此在动态威胁分析模型构建时融入存取访问关系导致的威胁转移的刻画，具体模型定义如下： 定义1动态威胁属性攻击图(Dynamic Threat Attribute Attack Graph， DT-AAG)可描述为一个4元组： DT-AAG = ( C ， R ， E ， p ) (1) 其中，C表示威胁转移条件属性集，R表示威胁转移条件属性间的关系集，E表示连接条件属性和关系的边集，p表示威胁转移概率。 1) 威胁转移条件属性集C C = C P r o ∪ C P o s t (2) 其中 C P r o = ( I D ， I P P r o ， I P P o s t ， P o r t ， V u l ， P r ) (3) ID表示前置条件中攻击者的权限，且 I D ∈ ( 0 ， 1 ] 。当 I D = 0 时表示攻击者不具有该节点任何权限，当 I D ∈ ( 0 ， 1 ) 时表示攻击者具有该节点全部权限，当 I D = 1 时表示攻击者具有该节点全部权限； I P P r o 表示攻击的源IP； I P P o s t 表示攻击的目标IP；Port表示节点间连接的端口；Vul表示实施攻击的漏洞；Pr表示能够提升攻击者权限的服务访问关系，服务访问关系具体体现为协议。 C P o s t = ( I D ′ ， I P ′ ， P o r t ′ ， V u l ′ ， P r ′ ) (4) I D ′ 表示攻击者实施攻击后获得的权限； I P ′ 表示获得权限节点的IP地址； P o r t ′ 表示攻击利用的端口； V u l ′ 表示实施攻击的漏洞； P r ′ 表示可提升权限的协议。 2) 威胁转移条件属性间的关系集R R = { r V u l ， r P r } 是通过系统漏洞或协议关联主机或服务的关系节点集，其中 r V u l = ( I P P r o ， I P P o s t ， V u l ， 0 ) 和 r P r = ( I P P r o ， I P P o s t ， 0 ， P r ) 分别表示漏洞节点和协议节点。 3) 连接条件属性和关系的边集E E = { C P r o ⋅ R } ∪ { R ⋅ C P o s t } = { C P r o ⋅ r V u l } ∪ { r V u l ⋅ C P o s t } ∪ { C P r o ⋅ r P r } ∪ { r P r ⋅ C P o s t } (5) 其中， C P r o ⋅ r V u l 表示前置条件指向漏洞节点的边； r V u l ⋅ C P o s t 表示漏洞节点指向后置条件的边； C P r o ⋅ r P r 表示前置条件指向协议的边； r P r ⋅ C P o s t 表示协议指向后置条件的边。 4) 威胁转移概率p 威胁转移概率p是指攻击者利用系统漏洞或服务访问关系提升权限达到的威胁转移成功率，其进一步可划分为单步威胁转移概率和综合威胁转移概率，单步威胁转移概率是指攻击者根据 C P r o 利用系统漏洞Vul或者服务访问关系Pr实施单次威胁转移的成功率；综合威胁转移概率是指多步威胁转移序列造成的威胁转移的成功率。 图1给出了一个典型的DT-AAG攻击图事例，椭圆表示属性攻击图中条件属性，矩形表示威胁转移的关系。攻击者具有网络节点119.188.162.1的 c P r o 1 和 c P r o 2 ，网络节点119.188.162.1与网络节点119.188.162.2通过端口80进行连接，攻击者通过攻击网络节点119.188.162.2的SSH漏洞，获得网络节点119.188.162.2的 c P o s t 1 。然后攻击者利用网络节点119.188.162.2与网络节点119.188.162.3的ftp协议，获得网络节点119.188.162.3的 c P o s t 2 。其中虚线框内表示同一节点的相同权限，且攻击者前一步获得的 c P o s t 1 变为下一步攻击图的 c P r o 3 。 图1. DT-AAG攻击示意图 2.2. 威胁转移概率p度量方法 威胁转移概率的量化是动态威胁分析模型构建需要解决的关键问题之一。由2.1节可知，威胁转移概率可划分为单步威胁转移概率和多步威胁转移概率。由于网络服务存取关系带来的威胁转移没有攻击权限约束条件，因此本文在单步转移概率度量中默认服务访问关系引起的转移概率值为100%。 1) 单步威胁转移概率度量 在单步威胁转移概率度量方面，本文采纳了CVSS评分标准 [ 14 ] 中给出的漏洞可利用性得分ExpSco和漏洞威胁影响得分ImpSco进行威胁转移概率的量化方法。 E x p S c o = 20 ⋅ A V ⋅ A C ⋅ A U (6) I m p S c o = 10.41 ⋅ ( 1 − ( 1 − C ) ⋅ ( 1 − I ) ⋅ ( 1 − A ) ) (7) 其中，AV表示攻击路径，AC表示攻击复杂度，AU表示身份认证，C表示机密性，I表示完整性，A表示可用性。根据CVE和NVD数据库可查询到CVSS评分标准中需要的漏洞等级评分。 漏洞风险等级Risklevel的计算方法见式(8)，其取值范围为[0， 10]。漏洞的攻击成功概率p与Risklevel的函数关系见式(9)。 R i s k l e v e l = E x p S c o + I m p S c o (8) p = λ ⋅ R i s k l e v e l (9) 其中， λ 为漏洞攻击成功概率系数，取值为0.1，以保证漏洞攻击成功概率p的取值范围控制在[0， 1]。 2) 综合威胁转移概率度量 因为前后攻击行为成功概率间不存在明确的关联性，所以可利用贝叶斯概率转移计算方法进行综合威胁转移概率的度量。当攻击者攻击网络系统中的漏洞k时，且攻击漏洞k需要依次攻击 r V u l 1 ， r V u l 2 ， ⋯ ， r V u l i 漏洞和利用 r P r i + 1 ， r P r i + 2 ， ⋯ ， r P r k − 1 存取访问关系获得相应的权限，则漏洞k的多步威胁转移概率计算公式为： P k = p k ⋅ ∏ h = 1 i p h ∏ j = i + 1 k − 1 p j = p k ⋅ ∏ h = 1 i p h (10) 其中， P k 表示在多步攻击中，漏洞k被攻击成功概率， p k 表示漏洞k的单个漏洞被攻击成功概率， p 1 ， p 2 ， ⋯ ， p k 表示漏洞 r V u l 1 ， r V u l 2 ， ⋯ ， r V u l i 被攻击成功概率和协议 r P r i + 1 ， r P r i + 2 ， ⋯ ， r P r k − 1 的威胁转移概率，如图2所示。由于协议的威胁转移概率为100%，因此可将公式表示为： P k = p k ⋅ ∏ h = 1 i p h (11) 图2. 多步攻击威胁转移概率图