国内外生物信息学发展状况
1.国外生物信息发展状况
国外非常重视生物信息学的发展各种专业研究机构和公司如雨后春笋般涌现出来，生物科技公司和制药工业内部的生物
信息学部门的数量也与日俱增。美国早在1988年在国会的支持
下就成立了国家生物技术信息中心（NCBI），其目的是进行计
算分子生物学的基础研究，构建和散布分子生物学数据库；欧
洲于1993年3月就着手建立欧洲生物信息学研究所（EBI），
日本也于1995年4月组建了信息生物学中心（CIB）。目前，
绝大部分的核酸和蛋白质数据库由美国、欧洲和日本的3家数
据库系统产生，他们共同组成了 DDBJ/EMBL/Gen Bank国际核
酸序列数据库，每天交换数据，同步更新。以西欧各国为主的
欧洲分子生物学网络组织（EuropeanMolecular Biology Network, EMB Net）是目前国际最大的分子生物信息研究、开
发和服务机构，通过计算机网络使英、德法、瑞士等国生物信
息资源实现共享。在共享网络资源的同时，他们又分别建有自
己的生物信息学机构、二级或更高级的具有各自特色的专业数
据库以及自己的分析技术，服务于本国生物（医学）研究和开
发，有些服务也开放于全世界。
从专业出版业来看,1970年，出现了《Computer Methods and Programs in Biomedicine》这本期刊；到1985年4月，
就有了第一种生物信息学专业期刊《Computer Application
in the Biosciences》。现在，我们可以看到的专业期刊已经很多了。
2 国内生物信息学发展状况
我国生物信息学研究近年来发展较快,相继成立了北京大学生物信息学中心、华大基因组信息学研究中心、中国科学院上海生命科学院生物信息中心,部分高校已经或准备开设生物信息学专业。2002年国家自然科学基金委在生物化学、生物物理学与生物医学工程学学科设立了生物信息学项目,并列入生命科学部优先资助的研究项目。国家 863计划特别设立了生物信息技术主题,从国家需求的层面上推动我国生物信息技术的大力发展[3]。
但是由于起步较晚及诸多原因，我国的生物信息学发展水平远远落后于国外。在PubMed收录的以关键词“Bioinformatics”检索到的历年发表的文章数，可以看出大量的研究文献出现在21世纪以后。其中我国共有138篇占全部5548篇的2.5%，而美国则发表2160篇占全部的39%之多（统计数据截至2004年2月15日）。我国学者在生物信息学领域发表的有高影响力的论文只有不到美国学者发表数量的6%，差距相当大[4]。在生物信息学领域，一些著名院士和教授在各自领域取得了一定成绩，显露出蓬勃发展的势头，有的在国际上还占有一席之地。如北京大学的罗静初和顾孝诚教授在生物信息学网站建设方面、中科院生物物理所的陈润生研究员在EST
序列拼接方面以及在基因组演化方面、天津大学的张春霆院士在DNA序列的几何学分析方面、中科院理论物理所郝柏林院士、清华大学的李衍达院士和孙之荣教授、内蒙古大学的罗辽复教授、上海的丁达夫教授等等。北京大学于1997年3月成立了生物信息学中心，这个中心在1996年欧洲EMBNet扩大到欧洲之外时已正式成为中国结点(每个国家只有一个结点)，目前已有60多种生物数据库的经常更新的镜像点。近年来，它已组织过多次国内和地区的培训班及会议，有着较广泛的国际联系。另外，中国科学院、中国医学科学院、军事医学科学院、清华大学、天津大学、浙江大学、复旦大学、哈尔滨工业大学、东南大学、中山大学、内蒙古大学等等都先后开展了生物信息学研究和教学工作，许多大学都设立了生物信息学专业，并同时招收本科、硕士、博士研究生。
各种学术会议及论坛的召开，对于促进我国在这一前沿领域的发展起着越来越重要的作用。中国科学院于1997年9月和12月召开了第80、87次香山会议，首次邀请有关专家就“DNA 芯片的现状与未来”和“生物信息学”进行探讨。1999年3月，清华大学生物信息学研究所、国家人类基因组北方研究中心和北京生物技术和新医药产业促进中心共同举办了“北方生物信息学学术研讨会”。1999年4月，北京大学举办了“国际生物信息学讲习班”。2001年4月，由北京市科技委员会、中国人类基因组北方研究中心、中国人类基因组南方研究中心、北京
华大基因研究中心、军事医学科学院、北京生物工程学会生物信息学专业委员会、北京生物技术和新医药产业促进中心等共同举办的首届“中国生物信息学大会”在北京召开。2003年11月28-29日，中国科协“生物信息学与进化计算”第81次青年科学家论坛在北京中国科技会堂成功召开。这次论坛是中国科协举办的一次多学科交叉的盛会，旨在促进国内青年科学家在这一全新领域内的相互交流，促进该学科的成长与发展。这是国内首次以“生物信息学”为主题的一次多学科交叉的青年科学家论坛。与会者一致认为系统生物学、非编码区功能研究、基因调控和相互作用网络等是当前生物信息学研究的热点问题。
尽管如此，真正开展生物信息学具体研究和服务的机构或公司仍相对较少，仅有的几家科研机构主要开展生物信息学理论研究，声称提供生物信息学服务的公司所提供的服务也仅局限于简单的计算机辅助分子生物学实验设计，而且服务体系并不完善；国内互联网上已有的几家生物信息学网站，大部分偏于所有生物（医）学领域的新闻报道，而生物信息学专业技术服务的含量太少，这就与国外有了较大差距[5]。
3 我国生物信息学发展中存在的问题
一方面，在生物信息学研究领域，一般的教授、教师能力有限，有些甚至对生物信息学本身知其一不知其二，缺乏正规的训练，很少了解目前的研究重点、热点和今后方向。由于所
申请的经费支持力度和持续时间原因，大多数学者只能选择易于获得研究成果的科研项目，一般缺乏新颖性和创造性。这可能与我们国家处于快速发展阶段的“短平快”思路和环境有关。另一方面，可能是教育体制上的原因，科研项目的分配问题、行政管理中存在的问题，传统教育不鼓励学生进行批判性、创新性地学习和思考的问题，也可能是症结所在。另外，生物信息学对信息交流有很高的要求，尤其是Internet的畅通，我国曾经有人为的限制访问或限制流量这些今后回顾时会成为苦涩消化的举措[6]。目前我国的科研经费真正投入并落到实处的占国家GDP的份额还很小，科研经费问题进一步限制了生物信息学在我国的发展。
4 展望
生物信息学作为一门新兴的工程技术学科，对刚起步的我们来说充满了机会和挑战，“后基因组时代”给我国的生物信息学发展提供了很大的舞台。生物信息学首先是一门信息学，所以我们必须端正一些可能的认识错误，必须呼吁引导更多的计算机、数学、物理学人才加入到其中的研究。统计学、概率论、组合数学（尤其是图论）、拓扑学、运筹学、函数论、信息学、计算数学、群论、人工智能，都已经在生物信息学研究中发挥了巨大的作用。我们应尽快缩小我国在计算机信息学的核心技术、巨型计算机的应用以及互联网核心技术方面与世界领先国家的差距[7]。
加大大学生物信息学教育力度，广泛开办生物信息学专业，充分利用我国的丰裕的智力资源，培养生物信息学基础人才，并以此为根本，进一步挖掘在生物信息学方面的有志之士，强化生物信息学学术研究氛围。政府也应该加大在生物信息学方便的投入力度，建立我们自己的生物信息学数据库，构建强大的生物信息学科研平台。生物信息学的发展对生物学、医学、农业、环境科学、信息技术以及新材料的研究必将起到深刻的作用，生物信息学进一步深入研究和广泛应用必将为这些领域带来根本性的变革。
国内外分组密码理论与技术的研究现状及发展趋势 1 引言 密码（学）技术是信息安全技术的核心，主要由密码编码技术 和密码分析技术两个分支组成。密码编码技术的主要任务是寻求产 生安全性高的有效密码算法和协议，以满足对数据和信息进行加密 或认证的要求。密码分析技术的主要任务是破译密码或伪造认证信 息，实现窃取机密信息或进行诈骗破坏活动。这两个分支既相互对 立又相互依存，正是由于这种对立统一的关系，才推动了密码学自 身的发展[6]。目前人们将密码（学）理论与技术分成了两大类， 一类是基于数学的密码理论与技术，包括分组密码、序列密码、公 钥密码、认证码、数字签名、Hash函数、身份识别、密钥管理、 PKI技术、VPN技术等等，另一类是非数学的密码理论与技术，包括 信息隐藏、量子密码、基于生物特征的识别理论与技术等。 在密码（学）技术中，数据加密技术是核心。根据数据加密所 使用的密钥特点可将数据加密技术分成两种体制，一种是基于单密 钥的对称加密体制（传统加密体制），包括分组密码与序列密码， 另一类是基于双密钥的公钥加密体制。本文主要探讨和分析分组密 码研究的现状及其发展趋势。 2 国内外分组密码研究的现状 2．1 国内外主要的分组密码 美国早在1977年就制定了本国的数据加密标准，即DES。随着 DES的出现，人们对分组密码展开了深入的研究和讨论，已有大量 的分组密码[1，6]，如DES的各种变形、IDEA算法、SAFER系列算 法、RC系列算法、Skipjack算法、FEAL系列算法、REDOC系列算 法、CAST系列算法以及Khufu,Khafre，MMB,3- WAY,TEA,MacGuffin,SHARK,BEAR,LION,CA.1.1,CRAB,Blowfish,GOST,SQUA 算法和AES15种候选算法（第一轮），另有NESSIE17种候选算法 （第一轮）等。 2．2 分组密码的分析 在分组密码设计技术不断发展的同时，分组密码分析技术也得 到了空前的发展。有很多分组密码分析技术被开发出来，如强力攻 击（穷尽密钥搜索攻击、字典攻击、查表攻击、时间存储权衡攻 击）、差分密码分析、差分密码分析的推广（截段差分密码分析、 高阶差分密码分析、不可能差分密码分析）、线性密码分析、线性 密码分析的推广（多重线性密码分析、非线性密码分析、划分密码 分析）、差分线性密码分析、插值攻击、密钥相关攻击、能量分 析、错误攻击、定时攻击等等。 其中，穷尽密钥搜索攻击是一种与计算技术密不可分的补素密码分 析技术，也是最常用的一种密码分析技术。通过这种技术，可以破 译DES的算法。在DES最初公布的时候，人们就认为这种算法的密钥 太短（仅为56bit），抵抗不住穷尽密钥搜索的攻击。因此，1997 年1月28日，美国colorado的程序员Verser从1997年3月13日起， 在Internet上数万名志愿者的协同下，用96天的时间，于1997年6
生物信息学课后习题及答案 （由10级生技一、二班课代表整理） 一、绪论 1.你认为，什么是生物信息学？ 采用信息科学技术，借助数学、生物学的理论、方法，对各种生物信息（包括核酸、蛋 白质等）的收集、加工、储存、分析、解释的一门学科。2.你认为生物信息学有什么用？对你的生活、研究有影响吗？（1）主要用于： 在基因组分析方面：生物序列相似性比较及其数据库搜索、基因预测、基因组进化和分 子进化、蛋白质结构预测等 在医药方面：新药物设计、基因芯片疾病快速诊断、流行病学研究：SARS 、人类基因组计划、基因组计划：基因芯片。 （2）指导研究和实验方案，减少操作性实验的量；验证实验结果；为实验结果提供更多的支持数据等材料。 3.人类基因组计划与生物信息学有什么关系？ 人类基因组计划的实施，促进了测序技术的迅猛发展，从而使实验数据和可利用信息急剧增加，信息的管理和分析成为基因组计划的一项重要的工作 。而这些数据信息的管理、分析、解释和使用促使了生物信息学的产生和迅速发展。 4简述人类基因组研究计划的历程。 通过国际合作，用15年时间（1990-2005）至少投入30亿美元，构建详细的人类基因组遗传图和物理图，确定人类DNA 的全部核苷酸序列，定位约10万基因，并对其他生物进行类似研究。 1990，人类基因组计划正式启动。 1996，完成人类基因组计划的遗传作图，启动模式生物基因组计划。 1998完成人类基因组计划的物理作图，开始人类基因组的大规模测序。Celera 公司加入，与公共领域竞争启动水稻基因组计划。 1999，第五届国际公共领域人类基因组测序会议，加快测序速度。 2000，Celera 公司宣布完成果蝇基因组测序，国际公共领域宣布完成第一个植物基因组——拟南芥全基因组的测序工作。 2001，人类基因组“中国卷”的绘制工作宣告完成。 2003，中、美、日、德、法、英等6国科学家宣布人类基因组序列图绘制成功，人类基因组计划的.目标全部实现。2004，人类基因组完成图公布。 2.我国自主知识产权的主要基因组测序计划有哪些？水稻（2002），家鸡（2004），家蚕（2007），家猪（2012），大熊猫（2010） 2．第一章 、管路敷设技术通过管线不仅可以解决吊顶层配置不规范高中资料试卷问题，而且可保障各类管路习题到位。在管路敷设过程中，要加强看护关于管路高中资料试卷连接管口处理高中资料试卷弯扁度固定盒位置保护层防腐跨接地线弯曲半径标高等，要求技术交底。管线敷设技术包含线槽、管架等多项方式，为解决高中语文电气课件中管壁薄、接口不严等问题，合理利用管线敷设技术。线缆敷设原则：在分线盒处，当不同电压回路交叉时，应采用金属隔板进行隔开处理；同一线槽内，强电回路须同时切断习题电源，线缆敷设完毕，要进行检查和检测处理。、电气课件中调试对全部高中资料试卷电气设备，在安装过程中以及安装结束后进行 高中资料试卷调整试验；通电检查所有设备高中资料试卷相互作用与相互关系，根据生产工艺高中资料试卷要求，对电气设备进行空载与带负荷下高中资料试卷调控试验；对设备进行调整使其在正常工况下与过度工作下都可以正常工作；对于继电保护进行整核对定值，审核与校对图纸，编写复杂设备与装置高中资料试卷调试方案，编写重要设备高中资料试卷试验方案以及系统启动方案；对整套启动过程中高中资料试卷电气设备进行调试工作并且进行过关运行高中资料试卷技术指导。对于调试过程中高中资料试卷技术问题，作为调试人员，需要在事前掌握图纸资料、设备制造厂家出具高中资料试卷试验报告与相关技术资料，并且了解现场设备高中资料试卷布置情况与有关高中资料试卷电气系统接线等情况，然后根据规范与规程规定，制定设备调试高中资料试卷方案。 、电气设备调试高中资料试卷技术电力保护装置调试技术，电力保护高中资料试卷配置技术是指机组在进行继电保护高中资料试卷总体配置时，需要在最大限度内来确保机组高中资料试卷安全，并且尽可能地缩小故障高中资料试卷破坏范围，或者对某些异常高中资料试卷工况进行自动处理，尤其要避免错误高中资料试卷保护装置动作，并且拒绝动作，来避免不必要高中资料试卷突然停机。因此，电力高中资料试卷保护装置调试技术，要求电力保护装置做到准确灵活。对于差动保护装置高中资料试卷调试技术是指发电机一变压器组在发生内部故障时，需要进行外部电源高中资料试卷切除从而采用高中资料试卷主要保护装置。
国内外密码学发展现状 简述国内外密码学发展现状 一、近年来我国本学科的主要进展 我国近几年在密码学领域取得了长足进展，下面我们将从最新理论与技术、最新成果应用和学术建制三个方面加以回顾和总结。 (一)最新理论与技术研究进展 我国学者在密码学方面的最新研究进展主要表现在以下几个方面。 (1)序列密码方面，我国学者很早就开始了研究工作，其中有两个成果值得一提:1、多维连分式理论，并用此理论解决了多重序列中的若干重要基础问题和国际上的一系列难题。2、20世纪80年代，我国学者曾肯成提出了环导出序列这一原创性工作，之后戚文峰教授领导的团队在环上本原序列压缩保裔性方面又取得了一系列重要进展。 (2)分组密码方面，我国许多学者取得了重要的研究成果。吴文玲研究员领导的团队在分组密码分析方面做出了突出贡献，其中对NESSIE工程的候选密码算法NUSH的分析结果直接导致其在遴选中被淘汰;对AES、Camellia、SMA4等密码算法做出了全方位多角度的分析，攻击轮数屡次刷新世界纪录。 (3)Hash函数(又称杂凑函数)方面，我国学者取得了一批国际领先的科研成果，尤其是王小云教授领导的团队在Hash函数的安全性分析方面做出了创新性贡献:建立了一系列杂凑函数破解的基本理论，并对多种Hash函数首次给出有效碰撞攻击和原像攻击。 (4)密码协议方面，我国学者的成果在国际上产生了一定的影响，其中最为突出的是在重置零知识方面的研究:构造了新工具，解决了国际收那个的两个重要的猜想。
(5)PKI技术领域，我国学者取得了长足的发展，尤其是冯登国教授领导的团队做出了重要贡献:构建了具有自主知识产权的PKI模型框架，提出了双层式秘密分享的入侵容忍证书认证机构(CA)，提出了PKI实体的概念，形成了多项国家标准。该项成果获得2005年国家科技进步二等奖。 (6)量子密码方面，我国学者在诱骗态量子密码和量子避错码等方面做出了开创性工作;在协议的设计和分析方面也提出了大量建设性意见。 (7)实验方面，主要有郭光灿院士领导的团队和潘建伟教授领导的团队取得了 一些令人瞩目的成绩，其中的“量子政务网”和“量子电话网”均属世界首创。 (二)最新成果应用进展 2009年是我国《商用密码管理条例》发布实施10周年。10年来我国的商用密码取得了长足发展。尤其值得一提的是可信计算和WAPI方面的密码应用。 (1)通过在可信计算领域中的密码应用推广，推出了我国自主的《可信计算密码支撑平台功能与接口规范》，大大提升了我国密码算法的应用水平和密码芯片的设计和研制水平。 (2)我国自主研发的宽带无线网络WAPI安全技术，弥补了同类国际标准的安全缺陷，形成并颁布了两项国家标准;其中的加密算法采用了自主研发的分组密码算法SMS4。该成果2005年获得国家发明二等奖。 二、密码学的发展趋势和展望 (1)密码的标准化趋势。密码标准是密码理论与技术发展的结晶和原动力，像AES、NESSE、eSTREAM和SHA 3等计划都大大推动了密码学的研究。 (2)密码的公理化趋势。追求算法的可证明安全性是目前的时尚，密码协议的形式化分析方法、可证明安全性理论、安全多方计算理论和零知识证明协议等仍将是密码协议研究的主流方向。
常用数据库 在DNA序列方面有GenBank、EMBL和等 在蛋白质一级结构方面有SWISS-PROT、PIR和MIPS等 在蛋白质和其它生物大分子的结构方面有PDB等 在蛋白质结构分类方面有SCOP和CATH等 生物信息学的主要研究内容 1、序列比对（Alignment） 基本问题是比较两个或两个以上符号序列的相似性或不相似性。序列比对是生物信息学的基础，非常重要。两个序列的比对有较成熟的动态规划算法，以及在此基础上编写的比对软件包BLAST和FASTA，可以免费下载使用。这些软件在数据库查询和搜索中有重要的应用。 2、结构比对 基本问题是比较两个或两个以上蛋白质分子空间结构的相似性或不相似性。已有一些算法。 3、蛋白质结构预测，包括2级和3级结构预测，是最重要的课题之一 从方法上来看有演绎法和归纳法两种途径。前者主要是从一些基本原理或假设出发来预测和研究蛋白质的结构和折叠过程。分子力学和分子动力学属这一范畴。后者主要是从观察和总结已知结构的蛋白质结构规律出发来预测未知蛋白质的结构。同源模建（Homology）和指认（Threading）方法属于这一范畴。虽然经过30余年的努力，蛋白结构预测研究现状远远不能满足实际需要。 4、计算机辅助基因识别(仅指蛋白质编码基因)。最重要的课题之一 基本问题是给定基因组序列后，正确识别基因的范围和在基因组序列中的精确位置.这是最重要的课题之一，而且越来越重要。经过20余年的努力，提出了数十种算法，有十种左右重要的算法和相应软件上网提供免费服务。原核生物计算机辅助基因识别相对容易些，结果好一些。从具有较多内含子的真核生物基因组序列中正确识别出起始密码子、剪切位点和终止密码子，是个相当困难的问题，研究现状不能令人满意，仍有大量的工作要做。 5、非编码区分析和DNA语言研究，是最重要的课题之一 在人类基因组中，编码部分进展总序列的3~5%，其它通常称为“垃圾”DNA，其实一点也不是垃圾，只是我们暂时还不知道其重要的功能。分析非编码区DNA 序列需要大胆的想象和崭新的研究思路和方法。DNA序列作为一种遗传语言，不仅体现在编码序列之中，而且隐含在非编码序列之中。 6、分子进化和比较基因组学，是最重要的课题之一 早期的工作主要是利用不同物种中同一种基因序列的异同来研究生物的进化，构建进化树。既可以用DNA序列也可以用其编码的氨基酸序列来做，甚至于可通过相关蛋白质的结构比对来研究分子进化。以上研究已经积累了大量的工作。近年来由于较多模式生物基因组测序任务的完成，为从整个基因组的角度来研究分子进化提供了条件。 7、序列重叠群（Contigs）装配 一般来说，根据现行的测序技术，每次反应只能测出500或更多一些碱基对的序列，这就有一个把大量的较短的序列全体构成了重叠群（Contigs）。逐步把它们拼接起来形成序列更长的重叠群，直至得到完整序列的过程称为重叠群装配。拼接EST数据以发现全长新基因也有类似的问题。已经证明，这是一个NP-完备
国内外密码理论与技术研究现状及发展趋势 一、国外密码技术现状 密码理论与技术主要包括两部分，即基于数学的密码理论与技术（包括公钥密码、分组密码、序列密码、认证码、数字签名、Hash函数、身份识别、密钥管理、PKI技术等）和非数学的密码理论与技术（包括信息隐形，量子密码，基于生物特征的识别理论与技术）。 自从1976年公钥密码的思想提出以来，国际上已经提出了许多种公钥密码体制，但比较流行的主要有两类：一类是基于大整数因子分解问题的，其中最典型的代表是RSA；另一类是基于离散对数问题的，比如ElGamal公钥密码和影响比较大的椭圆曲线公钥密码。由于分解大整数的能力日益增强，所以对RSA的安全带来了一定的威胁。目前768比特模长的RSA已不安全。一般建议使用1024比特模长，预计要保证20年的安全就要选择1280比特的模长，增大模长带来了实现上的难度。而基于离散对数问题的公钥密码在目前技术下512比特模长就能够保证其安全性。特别是椭圆曲线上的离散对数的计算要比有限域上的离散对数的计算更困难，目前技术下只需要160比特模长即可，适合于智能卡的实现，因而受到国内外学者的广泛关注。国际上制定了椭圆曲线公钥密码标准IEEEP1363，RSA等一些公司声称他们已开发出了符合该标准的椭圆曲线公钥密码。我国学者也提出了一些公钥密码，另外在公钥密码的快速实现方面也做了一定的工作，比如在RSA的快速实现和椭圆曲线公钥密码的快速实现方面都有所突破。公钥密码的快速实现是当前公钥密码研究中的一个热点，包括算法优化和程序优化。另一个人们所关注的问题是椭圆曲线公钥密码的安全性论证问题。 公钥密码主要用于数字签名和密钥分配。当然，数字签名和密钥分配都有自己的研究体系，形成了各自的理论框架。目前数字签名的研究内容非常丰富，包括普通签名和特殊签名。特殊签名有盲签名，代理签名，群签名，不可否认签名，公平盲签名，门限签名，具有消息恢复功能的签名等，它与具体应用环境密切相关。显然，数字签名的应用涉及到法律问题，美国联邦政府基于有限域上的离散对数问题制定了自己的数字签名标准（DSS），部分州已制定了数字签
生物信息学的发展历程 生命科学领域原始研究，尤其是序列数据的快速积累，为发现重大学规律提供了可能。然而，原始数据并不等同于信息和知识，如何通过对海量数据的存储、比较、注释和分析，挖掘出这些数据所蕴含的生物学意义，是生命科学领域中最为关键的问题之一。在这一背景下，早期的生物信息学应运而生。它主要定位为一种技术支撑，其研究内容则主要取决于算法所服务或适用的分析领域，包括基因测序与序列装配、识别与注释、序列相似性比对、结构比对和预测等。一些着名的生物信息学工具和库，如序列分析工具BLAST、基因预测工具GeneScan、序列数据库GenBank等，对生命科学研究产生了深远的影响。 自从20世纪80年代启动人类组测序计划以来，各种高通量技术引起生物的指数增长。2004年，被誉为生命“阿波罗计划”的人类基因组计划宣告完成，自此人们开始了对基因组功能的系统解读，标志着生命科学研究进入“后基因组学”时代。生物学数据的积累不仅表现在序列方面，与其同步的还有的一级结构和高级结构数据、高通量转录表达谱数据和蛋白表达谱数据、表观遗传学数据、相互作用数据、疾病易感性数据和高通量成像数据等。 此外，分子演化和比较基因组学、基于结构的药物设计、生物系统的建模和仿真、代谢网络分析等多个前沿交叉领域均产生了海量数据，分子生物学的研究进入到一个通量化的“组学”时代。Nucleic Acids Researc杂志连续21年在其每年的第一期中详细介绍最新版本的各类生物数据库。根据该杂志的统计，截止到2013年1月，在上述海量数据基础上派生、整理出来的数据库已有1512个。海量生物数据的积累，促成了生物信息学由起初单纯的技术支撑，逐步发展到对生物学问题的系统诠释；从简单地提供数据管理和算法支持，发展为从海量数据出发，通过计算技术对其进行分析、整合、模拟，并在必要时辅以实验验证，最终发现生命科学新规律的新型学科体系。 近年来，新一代测序技术(next generation sequencing，又名深度测序技术)的兴起进一步加速了人们探索未知生命现象的进程，而生物信息学在这一新的时代背景下焕发出新的活力。以HiSeq 2000新一代测序技术平台为例，该平台满负荷运转可实现在一周内完成对四个人类个体的全基因组重测序，而一个人全基因组测序仅需5000美元。在此平台基础上，经过对前期样本处理的适当调整，可实现在全基因组范围内对基因表达的精确定量、对基因结构和可变剪切事件的准确定义、对转录因子和microRNA结合位点的准确鉴定等。 通过巧妙的前期样本处理，这一核酸测序平台甚至可用于解决蛋白表达定量、DNA三级结构等难题，例如，通过巧妙地对核糖体保护的mRNA片断进行测序，核糖体图谱技术可实现在全基因组范围内对蛋白表达的定量，并对蛋白的翻译速度进行估计，很好地补充了现有的蛋白质组学技术。而通过对染色体相邻位置的交联和深度测序，Hi-C等新技术实现了对染色体三维结构的从头重构，对理解长程的表达调控提供了结构基础。这些改进极大地拓展了新一代测序技术在多层次组学调控研究中的应用，而生物信息学则紧随这一进程，逐渐渗透到生命科学的各个研究环节，利用学科交叉优势创新尖端的技术，提出崭新的假设并最终致力于探索生命的新规律。
密码学及其研究现状(2014年) {摘要}： 密码系统的两个基本要素是加密算法和密钥管理。加密算法是一些公式和法则，它规定了明文和密文之间的变换方法。由于密码系统的反复使用，仅靠加密算法已难以保证信息的安全了。事实上，加密信息的安全可靠依赖于密钥系统，密钥是控制加密算法和解密算法的关键信息，它的产生、传输、存储等工作是十分重要的。{关键词}：密码技术安全网络密匙管理 密码技术是信息安全的核心技术。如今，计算机网络环境下信息的保密性、完 整性、可用性和抗抵赖性，都需要采用密码技术来解决。密码体制大体分为对称密 码(又称为私钥密码)和非对称密码(又称为公钥密码)两种。公钥密码在信息安全中 担负起密钥协商、数字签名、消息认证等重要角色，已成为最核心的密码。 密码是通信双方按约定的法则进行信息特殊变换的一种重要保密手段。依照这 些法则，变明文为密文，称为加密变换；变密文为明文，称为脱密变换。密码在早 期仅对文字或数码进行加、脱密变换，随着通信技术的发展，对语音、图像、数据 等都可实施加、脱密变换。 密码学是在编码与破译的斗争实践中逐步发展起来的，并随着先进科学技术的 应用，已成为一门综合性的尖端技术科学。它与语言学、数学、电子学、声学、信 息论、计算机科学等有着广泛而密切的联系。它的现实研究成果，特别是各国政府 现用的密码编制及破译手段都具有高度的机密性。 进行明密变换的法则，称为密码的体制。指示这种变换的参数，称为密钥。它 们是密码编制的重要组成部分。密码体制的基本类型可以分为四种：错乱－－按照 规定的图形和线路，改变明文字母或数码等的位置成为密文；代替－－用一个或多 个代替表将明文字母或数码等代替为密文；密本－－用预先编定的字母或数字密码 组，代替一定的词组单词等变明文为密文；加乱－－用有限元素组成的一串序列作 为乱数，按规定的算法，同明文序列相结合变成密文。以上四种密码体制，既可单 独使用，也可混合使用，以编制出各种复杂度很高的实用密码。 当前，公钥密码的安全性概念已经被大大扩展了。像著名的RSA公钥密码算法、 Rabin公钥密码算法和ElGamal公钥密码算法都已经得到了广泛应用。但是，有些公
国内外生物信息学发展状况 1.国外生物信息发展状况 国外非常重视生物信息学的发展各种专业研究机构和公司如雨后春笋般涌现出来，生物科技公司和制药工业内部的生物 信息学部门的数量也与日俱增。美国早在1988年在国会的支持 下就成立了国家生物技术信息中心（NCBI），其目的是进行计 算分子生物学的基础研究，构建和散布分子生物学数据库；欧 洲于1993年3月就着手建立欧洲生物信息学研究所（EBI）， 日本也于1995年4月组建了信息生物学中心（CIB）。目前， 绝大部分的核酸和蛋白质数据库由美国、欧洲和日本的3家数 据库系统产生，他们共同组成了 DDBJ/EMBL/Gen Bank国际核 酸序列数据库，每天交换数据，同步更新。以西欧各国为主的 欧洲分子生物学网络组织（EuropeanMolecular Biology Network, EMB Net）是目前国际最大的分子生物信息研究、开 发和服务机构，通过计算机网络使英、德法、瑞士等国生物信 息资源实现共享。在共享网络资源的同时，他们又分别建有自 己的生物信息学机构、二级或更高级的具有各自特色的专业数 据库以及自己的分析技术，服务于本国生物（医学）研究和开 发，有些服务也开放于全世界。 从专业出版业来看,1970年，出现了《Computer Methods and Programs in Biomedicine》这本期刊；到1985年4月， 就有了第一种生物信息学专业期刊《Computer Application
in the Biosciences》。现在，我们可以看到的专业期刊已经很多了。 2 国内生物信息学发展状况 我国生物信息学研究近年来发展较快,相继成立了北京大学生物信息学中心、华大基因组信息学研究中心、中国科学院上海生命科学院生物信息中心,部分高校已经或准备开设生物信息学专业。2002年国家自然科学基金委在生物化学、生物物理学与生物医学工程学学科设立了生物信息学项目,并列入生命科学部优先资助的研究项目。国家 863计划特别设立了生物信息技术主题,从国家需求的层面上推动我国生物信息技术的大力发展[3]。 但是由于起步较晚及诸多原因，我国的生物信息学发展水平远远落后于国外。在PubMed收录的以关键词“Bioinformatics”检索到的历年发表的文章数，可以看出大量的研究文献出现在21世纪以后。其中我国共有138篇占全部5548篇的2.5%，而美国则发表2160篇占全部的39%之多（统计数据截至2004年2月15日）。我国学者在生物信息学领域发表的有高影响力的论文只有不到美国学者发表数量的6%，差距相当大[4]。在生物信息学领域，一些著名院士和教授在各自领域取得了一定成绩，显露出蓬勃发展的势头，有的在国际上还占有一席之地。如北京大学的罗静初和顾孝诚教授在生物信息学网站建设方面、中科院生物物理所的陈润生研究员在EST
浅谈生物信息学在生物方面的应用 生物信息学（bioinformaLics）是以核酸和蛋白质等生物大分子数据库及其相关的图书、文献、资料为主要对象，以数学、信息学、计算机科学为主要手段，对浩如烟海的原始数据和原始资料进行存储、管理、注释、加工，使之成为具有明确生物意义的生物信息。并通过对生物信息的查询、搜索、比较、分析，从中获得基因的编码、凋控、遗传、突变等知识；研究核酸和蛋白质等生物大分子的结构、功能及其相互关系；研究它们在生物体内的物质代谢、能量转移、信息传导等生命活动中的作用机制。 从生物信息学研究的具体内容上看，生物信息学可以用于序列分类、相似性搜索、DNA 序列编码区识别、分子结构与功能预测、进化过程的构建等方面的计算工具已成为变态反应研究工作的重要组成部分。针对核酸序列的分析就是在核酸序列中寻找过敏原基因，找出基因的位置和功能位点的位置，以及标记已知的序列模式等过程。针对蛋白质序列的分析，可以预测出蛋白质的许多物理特性，包括等电点分子量、酶切特性、疏水性、电荷分布等以及蛋白质二级结构预测，三维结构预测等。 生物信息学中的主要方法有：序列比对，结构比对，蛋白质结构的预测，构造分子进化树，聚类等。基因芯片是基因表达谱数据的重要来源。目前生物信息学在基因芯片中的应用主要体现在三个方面。 1、确定芯片检测目标。利用生物信息学方法，查询生物分子信息数据库，取得相应的序列数据，通过序列比对，找出特征序列，作为芯片设计的参照序列。 2、芯片设计。主要包括两个方面，即探针的设计和探针在芯片上的布局，必须根据具体的芯片功能、芯片制备技术采用不同的设计方法。 3、实验数据管理与分析。对基因芯片杂交图像处理，给出实验结果，并运用生物信息学方法对实验进行可靠性分析，得到基因序列变异结果或基因表达分析结果。尽可能将实验结果及分析结果存放在数据库中，将基因芯片数据与公共数据库进行链接，利用数据挖掘方法，揭示各种数据之间的关系。 生物信息学在人类基因组计划中也具有重要的作用。 大规模测序是基因组研究的最基本任务，它的每一个环节都与信息分析紧密相关。目前，从测序仪的光密度采样与分析、碱基读出、载体标识与去除、拼接与组装、填补序列间隙，到重复序列标识、读框预测和基因标注的每一步都是紧密依赖基因组信息学的软件和数据库的。特别是拼接和填补序列间隙更需要把实验设计和信息分析时刻联系在一起．拼接与组装中的难点是处理重复序列，这在含有约30％重复序列的人类基因组中显得尤其突出。 人类基因组的工作草图即将完成，因此发现新基因就成了当务之急。使用基因组信息学的方法通过超大规模计算是发现新基因的重要手段，可以说大部分新基因是靠理论方法预测出来的。比如啤酒酵母完整基因组（约1300万bp）所包含6千多个基因，大约60％是通过信息分析得到的。 当人类基因找到之后，自然要解决的问题是：不同人种间基因有什么差别；正常人和病人基因又有什么差别。”这就是通常所说的SNPs（单核苷酸多态性）。构建SNPs及其相关数据库是基因组研究走向应用的重要步骤。1998年国际已开展了以EST为主发现新Spps 的研究。在我国开展中华民族SNPs研究也是至重要的。总之，生物信息学不仅将赋予人们各种基础研究的重要成果，也会带来巨大的经济效益和社会效益。在未来的几年中DNA 序列数据将以意想不到的速度增长，这更离不开利用生物信息学进行各类数据的分析和解释，研制有效利用和管理数据新工具。生物信息学在功能基因组学同样具有重要的应用目前应用最多的是同源序列比较、模式识别以及蛋白结构预测。所谓同源序列，是指从某一共同祖先经趋异进化而形成的不同序列。利用数据库搜索找出未知核酸或蛋白的同源序列，是序列分析的基础[lol。如利用BLASTn和BLASTx两种软件分别进行核苷酸和氨基
国外的RFID射频识别技术发展现状和趋势 技术预见通讯2008年第8期（总第175期） RFID射频识别技术被公认为是本世纪最有发展前途的信息技术之一，已经得到业界高度重视。近年来，RFID技术应用发展迅速。 一、发展现状 RFID射频识别技术正在成为市场关注的热点。RFID射频识别技术正在逐步被广泛应用于工业自动化、商业自动化、交通运输控制管理等众多的领域。各国政府、零售业巨头、IT 业著名厂商给予高度关注，并且大力支持甚至给于巨大的投入，全面推动RFID电子标签产业快速发展。由于发达的国家RFID电子标签工作开展得较早，所以在标准、技术、产业链及应用方面都已经比较完备，并且仍在发展中。发达的国家在核心技术尤其是在芯片技术上目前已经提供了相对完备的产品线，并且由于技术进步和RFID电子标签工艺的提升，以及成本的降低，应用推广进入了良性循环。 随着全球产品电子代码中心推出第2代超高频(UHF)RFID电子标签标准(EPCG2)作为欧美地区的新标准，各大供应商的EPCG2芯片纷纷亮相：飞利浦公司推出UCODEEPCG2芯片；Impinj公司推出Monza芯片和读取器平台；TI也推出EPCG2产品，并且实现量产。相对于第1代标准，EPCGen2具有若干优势，例如，中心频率在900MHz，使读出速率达到500~1500标签/秒，反向散射数据速率提高到650kbps，扫描范围提高到30英尺。许多高科技公司，包括英特尔、微软、甲骨文和SUN等，正在开发支持RFID射频识别电子标签专用的软件和硬件。 二、发展趋势 RFID射频识别技术已经逐步发展成为独立跨学科的专业领域。RFID射频识别技术将大量的来自完全不同的专业领域的技术（例如，高频技术、电磁兼容技术、半导体技术、数据保护和密码学技术、电信技术、制造技术等）综合起来。过去的十多年，RFID射频识别技术得到了快速发展，逐步被广泛应用于工业自动化、商业自动化、交通运输控制管理等众多的溯源和防伪应用领域。而随着技术进步，基于RFID射频识别技术产品的种类将越来越丰富，应用也将越来越广泛，可预计，在今后的几年中，RFID射频识别技术将持续保持高速发展的势头。 总体而言，RFID射频识别技术当前发展趋于标准化、低成本、低差错率、高安全性、低功耗。具体表现在，基于RFID射频识别技术的电子标签产品将达到：芯片所需的功耗更低，无源标签、半有源标签技术更趋成熟；作用距离更远；无线可读写性能更加完善；适合高速移动物品识别；快速多标签读／写功能；一致性更好；强场强下的自保护功能更完善；智能性更强；成本更低。读写器性能将达到：多功能（与条码识读集成、无线数据传输、脱机工作等）；智能多天线端口；多种数据接口（RS232，RS422／485，USB，红外，以太网口）；多制式兼容（兼容读写多种标签类型）；小型化、便携式和嵌入式，以及模块化；多频段兼容；成本更低。管理系统将达到：高频近距离系统具有更高智能、安全特性；超高频远距离系统性能更完备，系统更完善。标准化将达到：标准化基础性研究更深入，也更成熟；标准化为更多企业所接受。系统和模块将达到：可替换性更好，也更普及。自2007年起，RFID 射频识别技术单品级应用是全球最大的RFID射频识别技术应用市场。 据预测，到2009年，全球的RFID射频识别技术的应用市场的规模将由2004年3亿美元增至28亿美元。如果目前有关RFID电子标签的单个条款能得到广泛接纳，RFID射频识别技术单品级的应用市场份额有可能远远超过这个数字——1年中将有超过万亿的邮件使用RFID电子标签。这将是继零售供应链RFID电子标签产品的应用之后，全球使用RFID射频识
一、名词 Bioinformatics：生物信息学——是一门综合运用生物学、数学、物理学、信息科学以及计算机科学等诸多学科的理论方法，以互联网为媒介、数据库为载体、利用数学和计算机科学对生物学数据进行储存、检索和处理分析，并进一步挖掘和解读生物学数据。 Consensus sequence：共有序列——决定启动序列的转录活性大小。各种原核启动序列特定区域内（通常在转录起始点上游-10及-35区域）存在共有序列，是在两个或多个同源序列的每一个位置上多数出现的核苷酸或氨基酸组成的序列。 Data mining：数据挖掘——数据挖掘一般是指从大量的数据中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性的信息的过程。数据挖掘通常是利用计算方法分析生物数据，即根据核酸序列预测蛋白质序列、结构、功能的算法等，实现对现有数据库中的数据进行发掘。 EST：(Expressed Sequence Tag)表达序列标签——是某个基因cDNA克隆测序所得的部分序列片段，长度大约为200~600bp。 Similarity：相似性——是直接的连续的数量关系，是指序列比对过程中用来描述检测序列和目标序列之间相同DNA碱基或氨基酸残基顺序所占比例的高低。 Homology：同源性——是两个对象间的肯定或者否定的关系。如两个基因在进化上是否曾具有共同祖先。从足够的相似性能够判定二者之间的同源性。 Alignment：比对——从核酸以及氨基酸的层次去分析序列的相同点和不同点，以期能够推测它们的结构、功能以及进化上的联系。或是指为确定两个或多个序列之间的相似性以至于同源性，而将它们按照一定的规律排列。 BLOSUM：模块替换矩阵——是指在对蛋白质数据库搜索时，采用不同的相似性分数矩阵进行检索的相似性矩阵。以序列片段为基础，从蛋白质模块数据库BLOCKS中找出一组替换矩阵，用于解决序列的远距离相关。在构建矩阵过程中，通过设置最小相同残基数百分比将序列片段整合在一起，以避免由于同一个残基对被重复计数而引入的任何潜在的偏差。在每一片段中，计算出每个残基位置的平均贡献，使得整个片段可以有效地被看作为单一序列。通过设置不同的百分比，产生了不同矩阵。 PAM(Point Accepted Mutation)：突变数据矩阵PAM即可接受点突变——指1个PAM表示100个残基中发生一个残基突变概率的进化距离。在序列比对中，能够反映一个氨基酸发生改变的概率与两个氨基酸随机出现的概率的比值的矩阵。 Contig：叠连群——是指一组相互两两头尾拼接的可装配成长片段的DNA序列克隆群，也指彼此间可通过重叠序列而连接成连续的、扩展的、不间断的DNA序列的交叠片段产物。通过比对不同的序列，我们能够发现片段的顺序，并且contigs能被添加、删除、重排列来形成新的序列。 Phylogenetic tree：系统发生树又称为演化树（evolutionary tree）——是表明被认为具有共同祖先的各物种间演化关系的树，是一种亲缘分支分类方法。在树中，每个节点代表其各分支的最近共同祖先，而节点间的线段长度对应演化距离（如估计的演化时间）。它用来表示系统发生研究的结果，用它描述物种之间的进化关系。 In Silico Cloning：电子克隆——是近年来发展起来的一门基于表达序列标签（ESTs）的快速克隆基因的新技术，其利用种子序列从EST及UniGene数据库中搜索相似性序列，进行拼装、检索、分析等，以此获得目标基因的全长cDNA，在此基础上也能够实现基因作图定位。 二、问题思考 1、生物信息学这门学科是如何发展起来的？ 答：生物学数据爆炸式增长 生物大分子数据库相继建立 生物技术与计算机技术并行飞速发展
生物信息学发展概况及研究进展 韩龙生物化学与分子生物学2010200531 1 概述 生物信息学是在生命科学、计算机科学和数学的基础上逐步发展而形成的一门新兴的边缘学科，它以核酸和蛋白质为主要研究对象，以数学、计算机科学为主要研究手段，对生物学实验数据进行获取、加工、存储、检索与分析，从而达到揭示数据所蕴含的生物学意义的目的[1]。 生物信息学的发展大致经历了前基因组时代、基因组时代和后基因组时代。目前，它的主要研究内容已经从对DNA和蛋白质序列比较、编码区分析、分子进化转移到大规模的数据整合、可视化，转移到比较基因组学、代谢网络分析、基因表达谱网络分析、蛋白质技术数据分析处理、蛋白质结构与功能分析以及药物靶点筛选等[1]。在后基因组时代的今天，生物信息学已经成为目前极其热门的系统生物学研究的重要手段。 利用各种功能的软件系统平台，目前生物信息学方法主要通过序列比对与分析、功能基因组与基因表达数据的分析、蛋白质结构预测以及基于结构的药物设计等方面应用于各个生命科学研究领域。 1.1序列比对与分析 序列比对是生物信息学的基础，是比较两个或两个以上符号序列的相似性或不相似性。两个序列的比对现在已有较成熟的动态规划算法，以及在此基础上编写的比对软件包——BLAST和FASTA；两个以上序列的多重序列是生物信息学中尚未解决的一个NP完全的组合优化问题，是目前研究的热点[2]。比较经典的算法有SAGA算法[3]、CLUSTAL算法以及隐马尔可夫模型（Hidden Markov Models，HMM）多重序列比对算法，另外，如Notredame等[4]开发的T-Coffee算法、Timo等[5]设计的Kalign算法、张琎等[6]设计的基于GC-GM多序列比对穷举遗传算法，是通过穷举某个特定范围内的所有序列的长度取值，来确定最终最佳比对长度的一种多序列比对算法。这些算法已应用于各种多序列比对软件，并在应用中不断得到优化。 1.2 功能基因组学 在后基因时代的今天，基因组学的研究已从结构基因组学（Structural genomics）转向功能基因组学（Functional genomics）[1] 。功能基因组的任务是进行基因组功能注释（Genome annotation），了解基因功能、认识基因与疾病的关系、掌握基因的产物及其在生命活动中的作用。基因的时空差异表达是功能基因组学研究的理论基础。
生物信息学考试试卷文稿归稿存档编号：[KKUY-KKIO69-OTM243-OLUI129-G00I-FDQS58-
一、名词解释(每小题4分,共20分) 1、生物信息学 广义：生命科学中的信息科学。生物体系和过程中信息的存贮、传递和表达；细胞、组织、器官的生理、病理、药理过程的中各种生物信息。 狭义：生物分子信息的获取、存贮、分析和利用。 2、人类基因组计划 人类基因组计划准备用15年时间，投入30亿美元，完成人类全部24条染色体的3×109脱氧核苷酸对(bp)的序列测定，主要任务包括作图(遗传图谱、物理图谱的建立及转录图谱的绘制)、测序和基因识别。其中还包括模式生物(如大肠杆菌、酵母、线虫、小鼠等)基因组的作图和测序，以及信息系统的建立。作图和测序是基本的任务，在此基础上解读和破译生物体生老病死以及和疾病相关的遗传信息。 3、蛋白质的一级结构 蛋白质的一级结构是指多肽链中氨基酸的序列 4、基因 基因--有遗传效应的DNA片断,是控制生物性状的基本遗传单位。 5、中心法则 是指遗传信息从传递给，再从RNA传递给，即完成遗传信息的转录和翻译的过程。也可以从DNA传递给DNA，即完成DNA的复制过程。这是所有有细胞结构的生物所遵循的法则。 6 、DNA序列比较 序列比较的根本任务是：（1）发现序列之间的相似性；（2）辨别序列之间的差异
目的： 相似序列相似的结构，相似的功能 判别序列之间的同源性 推测序列之间的进化关系 7、一级数据库 数据库中的数据直接来源于实验获得的原始数据，只经过简单的归类整理和注释 8、基因识别 基因识别，是生物信息学的一个重要分支，使用生物学实验或计算机等手段识别DNA 序列上的具有生物学特征的片段。基因识别的对象主要是蛋白质编码基因，也包括其他具有一定生物学功能的因子，如RNA基因和调控因子。 9、系统发生学 系统发生学(phylogenetics)——研究物种之间的进化关系。 10、基因芯片 基因芯片（gene chip），又称DNA微阵列（microarray），是由大量cDNA或寡核苷酸探针密集排列所形成的探针阵列，其工作的基本原理是通过杂交检测信息。 二、综合题(共60分) 1 生物信息学分析的数据对象主要有哪几种这些数据之间存在着什么关系 其研究重点主要落实在核酸和蛋白质两个方面，包括它们的序列、结构和功能。生物信息学以基因组DNA序列信息分析作为出发点，破译遗传语言，认识遗传信息的组织规律，辨
国内外信息安全研究现状及发展趋势 国内外信息安全研究现状及发展趋势（一） 冯登国 随着信息技术的发展与应用，信息安全的内涵在不断的延伸，从最初的信息保 密性发展到信息的完整性、可用性、可控性和不可否认性，进而又发展为"攻（攻击）、防（防范）、测（检测）、控（控制）、管（管理）、评（评估）"等多方面的基础理论和实施技术。信息安全是一个综合、交叉学科领域，它要综合利用数学、物理、通信和计算机诸多学科的长期知识积累和最新发展成果，进行自主创新研究，加强顶层设计，提出系统的、完整的，协同的解决方案。与其他学科相比，信息安全的研究更强调自主性和创新性，自主性可以避免陷门"，体现国家主权；而创新性可以抵抗各种攻击，适应技术发展的需求。 就理论研究而言，一些关键的基础理论需要保密，因为从基础理论研究到实际应用的距离很短。现代信息系统中的信息安全其核心问题是密码理论及其应用，其基础是可信信息系统的构作与评估。总的来说，目前在信息安全领域人们所关注的焦点主要有以下几方面：1）密码理论与技术； 2）安全协议理论与技术； 3）安全体系结构理论与技术； 4）信息对抗理论与技术； 5）网络安全与安全产品。 下面就简要介绍一下国内外在以上几方面的研究现状及发展趋势。 1．国内外密码理论与技术研究现状及发展趋势 密码理论与技术主要包括两部分，即基于数学的密码理论与技术（包括公钥密码、分组密码、序列密码、认证码、数字签名、Hash函数、身份识别、密钥管理、PKI技术等）和非数学的密码理论与技术（包括信息隐形，量子密码，基于生物特征的识别理论与技术）。 自从1976年公钥密码的思想提出以来，国际上已经提出了许多种公钥密码体制，但比较流行的主要有两类：一类是基于大整数因子分解问题的，其中最典型的代表是RSA；另一类是基于离散对数问题的，比如ElGamal公钥密码和影响比较大的椭圆曲线公钥密码。由于分解大整数的能力日益增强，所以对RSA的安全带来了一定的威胁。目前768比特模长的RSA已不安全。一般建议使用1024比特模长，预计要保证20年的安全就要选择1280比特的模长，增大模长带来了实现上的难度。而基于离散对数问题的公钥密码在目前技术下512比特模长就能够保证其安全性。特别是椭圆曲线上的离散对数的计算要比有限域上的离散对数的计算更困难，目前技术下只需要160比特模长即可，适合于智能卡的实现，因而受到国内外学者的广泛关注。国际上制定了椭圆曲线公钥密码标准IEEEP1363，RSA等一些公司声称他们已开发出了符合该标准的椭圆曲线公钥密码。我国学者也提出了一些公钥密码，另外在公钥密码的快速实现方面也做了一定的工作，比如在RSA的快速实现和椭圆曲线公钥密码的快速实现方面都有所突破。公钥密码的快速实现是当前公钥密码研究中的一个热点，包括算法优化和程序优化。另一个人们所关注的问题是椭圆曲线公钥密码的安全性论证问题。 公钥密码主要用于数字签名和密钥分配。当然，数字签名和密钥分配都有自己的研究体系，形成了各自的理论框架。目前数字签名的研究内容非常丰富，包括普通签名和特殊签