云上mNGS分析: 通过云服务60秒完成病毒序列比对

本文涉及的产品
对象存储 OSS,20GB 3个月
对象存储 OSS,恶意文件检测 1000次 1年
对象存储 OSS,内容安全 1000次 1年
简介: 新型冠状病毒SARS-CoV-2 RNA在发病后数周内在上呼吸道或下呼吸道中检测到,用于泛病原体检测的基因组下一代测序(mNGS)为此次新冠病毒SARS-CoV-2 RNA 的早期发现和准确测序立下了汗马功劳。阿里云基因计算服务AGS提供了针对mNGS宏基因组测序数据的快速比对能力,只需要一个阿里云的对象存储Bucket和AGS命令行工具,对一组肺泡采样测序的宏基因组数据3.2Gbase(22M reads),60秒内可以完成和已知的病原体基因组包括新型冠状病毒SARS-CoV-2和39种BetaCov RNA的参考序列的比对,并且支持自定义的病毒库的上传和比对。

新型冠状病毒SARS-CoV-2 RNA在发病后数周内在上呼吸道或下呼吸道中检测到,用于泛病原体检测的基因组下一代测序(mNGS)为此次新冠病毒SARS-CoV-2 RNA 的早期发现和准确测序立下了汗马功劳。

image.png

目前针对新型冠状病毒核酸检测,是指多重荧光RT-PCR试剂盒,主要针对新冠病毒ORF1ab、N、E基因设置三靶标做的荧光检测。抗体检测就是病毒进入身体,身体的免疫系统产生了针对新型冠状病毒的特殊抗体lgM和lgG,能检查到抗体就检查出来是否被病毒感染和康复。而mNGS是通过测序仪对病人病灶组织的深度测序获得的宏基因组数据,来定位和排查多种病原体。

尽管已经有众多新型冠状病毒RT-PCR试剂盒可选,由于病毒浓度和试剂盒质量,相关RT-PCR试剂盒等试剂出现假阴性较高的问题,导致医生和患者往往需要重复多次检测和长时间等待检测结果。

mNGS的技术优势为通过一次检测就可以排查所有已知的病原体, mNGS检测能有效避免重复采样给医生和患者带来的操作难度,也避免了PCR检测手段下多次检测筛查所需的大量样本在临床中难以实现的问题。基于mNGS核酸序列比对的分析方式,一旦病原体的基因组已知,通过更新数据库,就可以实现高效准确检测病原体的功能。

阿里云基因计算服务AGS提供了针对mNGS宏基因组测序数据的快速比对能力,对一组肺泡采样测序后的宏基因组数据3.2Gbase(22M reads),60秒内可以完成和已知的病原体基因组序列库包括新型冠状病毒SARS-CoV-2,或者39种BetaCov RNA的参考序列的比对,并且支持自定义的数万种的病毒库的上传和比对。对于疾控中心,医院,实验室只需要一个对象存储Bucket, 以及命令行AGS就可以完成整个的比对过程,并拿到高质量的匹配reads的数据和初步质量报告,为多种病原体检测,进一步的新冠病毒的蛋白质研究和,变异研究提供了快捷准确的数据支撑。

与社会共抗疫情,阿里云基因计算服务AGS面向基因测序厂商,疾控中心,医院,学校,制药企业等开放mNGS RNA比对计算能力,欢迎申请使用.

准备

  1. 下载和安装AGS命令行,请参见AGS命令行帮助
  2. 下载安装ossutil命令行,请参见ossutil命令行帮助.
  3. 准备一个阿里云账号,以及准备一个存放mNGS测序数据的对象存储Bucket, e.g. oss://my-test-shenzhen
  4. 为服务AGS配置bucket访问权限。e.g. ags config oss my-test-shenzhen
  5. 上传mNGS 测序数据到Bucket。
e.g.
ossutil cp  ICU6G_S2_L001_R1_001.fastq.gz oss://my-test-shenzhen/cov2-samples/
ossutil cp  ICU6G_S2_L001_R2_001.fastq.gz oss://my-test-shenzhen/cov2-samples/
  1. 运行比对任务来对mNGS数据和已知RNA序列和序列数据库做比对,重复执行5,6步骤对不同的样本实现比对。
Usage:
ags remote run rna-mapping \ # <rna-mapping>: RNA 序列的比对任务
--region cn-shenzhen \ # <cn-shenzhen|cn-beijing|...>: 地域ID,目前支持深圳和北京。
--bucket my-test-shenzhen \ # <bucket_name> 对象存储bucket的名称
--fastq1 cov2-samples/ICU6G_S2_L001_R1_001.fastq.gz \ # 双端测序数据fq1相对路径
--fastq2 cov2-samples/ICU6G_S2_L001_R2_001.fastq.gz  \ # 双端测序数据fq2的相对路径
--output-bam bam/ICU6G_S2.bam  \ #产出比对结果bam的输出路径,报告也在同样位置,以.txt结尾
--reference [sars-cov-2 | betacov-ncbi-39 | <path of RNA library reference in specified bucket >] # 参考序列预置了新型冠状病毒sars-cov-2和目前已经知道的39种betacov的冠状病毒,可以指定自定义的病毒序列库

e.g.

新型冠状病毒比对

1. 提交比对任务比较ICU6G_S2_L001 的测序样本和新型冠状病毒的相似度

ags remote run rna-mapping \
--region cn-shenzhen \
--fastq1 cov2-samples/ICU6G_S2_L001_R1_001.fastq.gz \
--fastq2 cov2-samples/ICU6G_S2_L001_R2_001.fastq.gz  \
--bucket my-test-shenzhen \
--output-bam bam/ICU6G_S2.bam  \
--reference sars-cov-2


INFO[0002] {"JobName":"rna-mapping-gpu-2ms6w"}
INFO[0002] Job submit succeed

2. 检查比对任务和比对结果

e.g. 

在这个比对任务任务中,10M reads(1.4Gbase)和新型冠状病毒序列MN908947.3 在43秒完成比对,比对产生了3629个高质量重合的reads,并在新型冠状病毒特征区间有超过120分的reads条数有404个。说明可以精确的从次样本的测序数据中检测出SARS-CoV-2 RNA的序列。

High Quality Mapped Reads is: 3629
Matched reads in orf1ab range is: 480
Matched reads in orf1ab range with alignment score (AS) is greater than 120: 404
feature sequence of ICU6G_S2_L001 is similar to SARS-CoV-2 with very high mappQ and AS reads: True
ags remote get rna-mapping-gpu-2ms6w --show
+-----------------------+------------------+-----------+-------------------------------+----------+-------------------------------+-------------+-------------+
|       JOB NAME        |  JOB NAMESPACE   |  STATUS   |          CREATE TIME          | DURATION |          FINISH TIME          | TOTAL READS | TOTAL BASES |
+-----------------------+------------------+-----------+-------------------------------+----------+-------------------------------+-------------+-------------+
| rna-mapping-gpu-2ms6w | XXXXXXXXXXXX | Succeeded | 2020-03-04 16:40:30 +0800 CST | 43s      | 2020-03-04 16:41:13 +0800 CST |    10369818 |  1456539874 |
+-----------------------+------------------+-----------+-------------------------------+----------+-------------------------------+-------------+-------------+


+---------------------------------+--------------------------------------------+
|           JOB DETAIL            |                                            |
+---------------------------------+--------------------------------------------+
| rna_matached_reads              |                                        480 |
| rna_is_sars_cov2                | True                                       |
| rna_mapping_oss_region          | cn-shenzhen                                |
| rna_mapping_fastq_second_name   | cov2-samples/ICU6G_S2_L001_R2_001.fastq.gz |
| rna_mapping_no_unmapped         |                                            |
| rna_mapping_service             | s                                          |
| rna_matached_reads_alignment    |                                        404 |
| rna_high_quality_mapped         |                                       3629 |
| rna_mapping_fastq_first_name    | cov2-samples/ICU6G_S2_L001_R1_001.fastq.gz |
| rna_mapping_mark_dup            |                                            |
| rna_mapping_reference_file_name | sars-cov-2                                 |
| rna_cov_detail_file             | bam/ICU6G_S2.bam.cov.txt                   |
| rna_mapping_bam_file_name       | bam/ICU6G_S2.bam                           |
| rna_mapping_bucket_name         | my-test-shenzhen                           |
+---------------------------------+--------------------------------------------+

3. 下载比对数据bam和报告

ossutil ls oss://my-test-shenzhen/bam/ICU6G_S2.bam
LastModifiedTime                   Size(B)  StorageClass   ETAG                                  ObjectName
2020-03-04 16:41:11 +0800 CST       356320      Standard   9596D012A30438A0073A2A0B38F5D578      oss://my-test-shenzhen/bam/ICU6G_S2.bam
2020-03-04 16:41:11 +0800 CST         2889      Standard   63175E7180D110BA9D3BAB34F4313C59      oss://my-test-shenzhen/bam/ICU6G_S2.bam.cov.txt
2020-03-04 16:41:11 +0800 CST          396      Standard   940D51FF7ECFF60B5E5A41D1F635180D      oss://my-test-shenzhen/bam/ICU6G_S2.bam.summary.json

ossutil cp oss://my-test-shenzhen/bam/HKU2_160660.summary.json .
ossutil cp -r oss://my-test-shenzhen/bam/ICU6G_S2.bam.cov.txt .
ossutil cp oss://my-test-shenzhen/bam/HKU2_160660.bam .

Example for sars-cov-2 RNA detected

cat bam/ICU6G_S2.bam.cov.txt

Summary:
High Quality Mapped Reads is: 3629
Matched reads in orf1ab range is: 480
Matched reads in orf1ab range with alignment score (AS) is greater than 120: 404
/data/cov2-samples_ICU6G_S2_L001_R1_001.fastq.gz-output/ICU6G_S2.bam is similar to SARS-CoV-2 with very high mappQ and AS reads: True
        21571     21581     21591     21601     21611     21621     21631
NNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNN
ATGTTTGTTTTTCTTGTTTTATTGCCACTAGTCTCTAGTCAGTGTGTTAATCTTACAACCAGAACTCAATTACCCCCTGC
ATGTT GTTTTTCTTGTTTTATTGCCACTAGTCTCTAGTCAGTGTGTTAATCTTACAACCAGAACTCAATTACCCCCTGC
ATGTTTGTTTTTCTTGTTTTATTGCCACTAGTCTCTAGT                           CAATTACCCCCTGC
ATGTTTGTTTTTCTTGTTTTATTGCCACTAGTCTCTAGTCAGTGTGTTAATCTTACAACCAGA         CCCCCTGC
ATGTTTGTTTTTCTTGTTTTATTGCCACTAGTCTCTAGTCAGTGTGTTAATCTTACAACCAGAACTCAATTACCCCCTGC
ATGTTTGTTTTTCTTGTTTTATTGCCA  agtctctagtcagtgtgttaatcttacaaccagaactcaattaccccctgc
atgtttgtttttcttgttttattgcca         AGTCAGTGTGTTAATCTTACAACCAGAACTCAATTACCCCCTGC
ATGTTTGTTTTTCTTGTTTTATTGCCACTAGTCTCTAGTCAGTGTGTTAATCTTACAACCAGAACTCAATTACCCCCTGC
atgtttgtttttcttgttttattgccactagtctctagtcagtgtgttaatcttacaaccagaactcaattaccccctgc
atgtttgtttttcttgttttattgccactagtctctagtcagtgtgttaatcttacaaccagaactcaattaccccctgc
atgtttgtttttcttgttttattgccactagtctctagtcagtgtgttaatcttacaaccagaactcaattaccccctgc
atgtttgtttttcttgttttattgccactagtctctagtcagtgtgttaatcttacaaccagaactcaattaccccctgc
ATGTTTGTTTTTCTTGTTTTATTGCCACTAGTCTCTAGTCAGTGTGTTAATCTTACAACCAGAACTCAATTACCCCCTGC
ATGTTTGTTTTTCTTGTTTTATTGCCACTAGTCTCTAGTCAGTGTGTTAATCTTACAACCAGAACTCAATTACCCCCTGC
atgtttgtttttcttgttttattgccactagtctctagtcagtgtgttaatcttacaaccagaactcaattaccccctgc
atgtttgtttttcttgttttattgccactagtctctagtcagtgtgttaatcttacaaccagaactcaattaccccctgc
atgtttgtttttcttgttttattgccactagtctctagtcagtgtgttaatcttacaaccagaactcaattaccccctgc
atgtttgtttttcttgttttattgccactagtctctagtcagtgtgttaatcttacaaccagaactcaattaccccctgc
atgtttgtttttcttgttttattgccactagtctctagtcagtgtgttaatcttacaaccagaactcaattaccccctgc
atgtttgtttttcttgttttattgccactagtctctagtcagtgtgttaatcttacaaccagaactcaattaccccctgc
atgtttgtttttcttgttttattgccactagtctctagtcagtgtgttaatcttacaaccagaactcaattaccccctgc
ATGTTTGTTTTTCTTGTTTTATTGCCACTAGTCTCTAGTCAGTGTGTTAATCTTACAACCAGAACTCAATTACCCCCTGC
atgtttgtttttcttgttttattgccactagtctctagtcagtgtgttaatcttacaaccagaactcaattaccccctgc
ATGTTTGTTTTTCTTGTTTTATTGCCACTAGTCTCTAGTCAGTGTGTTAATCTTACAACCAGAACTCAATTACCCCCTGC
ATGTTTGTTTTTCTTGTTTTATTGCCACTAGTCTCTAGTCAGTGTGTTAATCTTACAACCAGAACTCAATTACCCCCTGC
atgtttgtttttcttgttttattgccactagtctctagtcagtgtgttaatcttacaaccagaactcaattaccccctgc
 TGTTTGTTTTTCTTGTTTT     CACTAGTCTCTAGTCAGTGTGTTAATCTTACAACCAGAACTCAATTACCCCCTGC
 tgtttgtttttcttgtttt
   TTTGTTTTTCTTGTTTTATTGCCACTAGTCTCTAGTCAGTGTGTTAATCTTACAACCAGAACTCAATTACCCCCTGC
      gtttttcttgttttattgccactagtctctagtcagtgtgttaatcttacaaccagaactcaattaccccctgc

进一步的分析比对数据

用户可以通过samtools stats, plot-bamstat 等工具对比对bam产出,来实现对coverage, depth等的进一步分析相似度,使用产出的bam数据,可以进一步实现蛋白质组成,以及变异分析。
e.g. stats
image.png

Coverage Analysis

image.png

已知的39个Beta Coronavirus的病毒比对

ags remote run rna-mapping \
--region cn-shenzhen \
--fastq1 cov2-samples/ICU6G_S2_L001_R1_001.fastq.gz \
--fastq2 cov2-samples/ICU6G_S2_L001_R2_001.fastq.gz  \
--bucket my-test-shenzhen \
--output-bam bam/ICU6G_S2_virus.bam  \
--reference betacov-ncbi-39
INFO[0011] {"JobName":"rna-mapping-gpu-6mpcc"}
INFO[0011] Job submit succeed

ags remote get rna-mapping-gpu-6mpcc --show
+-----------------------+------------------+-----------+-------------------------------+----------+-------------------------------+-------------+-------------+
|       JOB NAME        |  JOB NAMESPACE   |  STATUS   |          CREATE TIME          | DURATION |          FINISH TIME          | TOTAL READS | TOTAL BASES |
+-----------------------+------------------+-----------+-------------------------------+----------+-------------------------------+-------------+-------------+
| rna-mapping-gpu-6mpcc | XXXXXXXXX | Succeeded | 2020-03-04 17:36:21 +0800 CST | 40s      | 2020-03-04 17:37:01 +0800 CST |    10369818 |  1456539874 |
+-----------------------+------------------+-----------+-------------------------------+----------+-------------------------------+-------------+-------------+
# 2014 mapped reads detected, but no mapped reads found in range
+---------------------------------+--------------------------------------------+
|           JOB DETAIL            |                                            |
+---------------------------------+--------------------------------------------+
| rna_mapping_reference_file_name | betacov-ncbi-39                            |
| rna_matached_reads_alignment    |                                          0 |
| rna_mapping_bam_file_name       | bam/ICU6G_S2_virus.bam                     |
| rna_mapping_fastq_first_name    | cov2-samples/ICU6G_S2_L001_R1_001.fastq.gz |
| rna_mapping_oss_region          | cn-shenzhen                                |
| rna_cov_detail_file             | bam/ICU6G_S2_virus.bam.cov.txt             |
| rna_mapping_no_unmapped         |                                            |
| rna_matached_reads              |                                          0 |
| rna_mapping_mark_dup            |                                            |
| rna_mapping_service             | s                                          |
| rna_high_quality_mapped         |                                       2014 |
| rna_mapping_bucket_name         | my-test-shenzhen                           |
| rna_mapping_fastq_second_name   | cov2-samples/ICU6G_S2_L001_R2_001.fastq.gz |
| rna_is_sars_cov2                | False                                      |
+---------------------------------+--------------------------------------------+

使用自定义病毒库的比对

1. 从NCBI GeneBank下载reference序列合并成为一个多contig的参考序列

https://www.ncbi.nlm.nih.gov/nuccore

e.g. 搜索核酸包含'betacov'的所有参考系列, 并下载参考系列
image.png

2. 把下载的序列文件sequence.fa 改名为betacov-ncbi-test.fa

3. 上传reference 到对象存储bucket

ossutil cp betacov-ncbi-test.fa oss://my-test-shenzhen/ref/

4. 提交比对任务,指定reference的路径

ags remote run rna-mapping \
--region cn-shenzhen \
--fastq1 cov2-samples/ICU6G_S2_L001_R1_001.fastq.gz \
--fastq2 cov2-samples/ICU6G_S2_L001_R2_001.fastq.gz  \
--bucket my-test-shenzhen \
--output-bam bam/ICU6G_S2_virus.bam  \
--reference ref/betacov-ncbi-test.fa

INFO[0002] {"JobName":"rna-mapping-gpu-69mwb"}
INFO[0002] Job submit succeed

5. 查看比对报告和获取匹配的比对数据

ags remote get rna-mapping-gpu-69mwb --show
+-----------------------+------------------+-----------+-------------------------------+----------+-------------------------------+-------------+-------------+
|       JOB NAME        |  JOB NAMESPACE   |  STATUS   |          CREATE TIME          | DURATION |          FINISH TIME          | TOTAL READS | TOTAL BASES |
+-----------------------+------------------+-----------+-------------------------------+----------+-------------------------------+-------------+-------------+
| rna-mapping-gpu-69mwb | 1365606736606053 | Succeeded | 2020-03-04 17:47:00 +0800 CST | 40s      | 2020-03-04 17:47:40 +0800 CST |    10369818 |  1456539874 |
+-----------------------+------------------+-----------+-------------------------------+----------+-------------------------------+-------------+-------------+


+---------------------------------+--------------------------------------------+
|           JOB DETAIL            |                                            |
+---------------------------------+--------------------------------------------+
| rna_mapping_fastq_first_name    | cov2-samples/ICU6G_S2_L001_R1_001.fastq.gz |
| rna_mapping_fastq_second_name   | cov2-samples/ICU6G_S2_L001_R2_001.fastq.gz |
| rna_mapping_mark_dup            |                                            |
| rna_mapping_oss_region          | cn-shenzhen                                |
| rna_cov_detail_file             | bam/ICU6G_S2_virus.bam.cov.txt             |
| rna_is_sars_cov2                | False                                      |
| rna_mapping_bam_file_name       | bam/ICU6G_S2_virus.bam                     |
| rna_mapping_service             | s                                          |
| rna_matached_reads_alignment    |                                          0 |
| rna_high_quality_mapped         |                                       2014 |
| rna_mapping_bucket_name         | my-test-shenzhen                           |
| rna_mapping_no_unmapped         |                                            |
| rna_mapping_reference_file_name | ref/betacov-ncbi-test.fa                   |
| rna_matached_reads              |                                          0 |
+---------------------------------+--------------------------------------------+
+---------------------------------+------------------------------------------+

6. 下载比对数据做进一步分析

ossutil ls oss://my-test-shenzhen/bam/ICU6G_S2_virus.bam
LastModifiedTime                   Size(B)  StorageClass   ETAG                                  ObjectName
2020-03-04 17:47:38 +0800 CST       753458      Standard   DF7B1A6CA5AF5DE6BF4FFDBB6DEF71C3      oss://my-test-shenzhen/bam/ICU6G_S2_virus.bam
2020-03-04 17:47:38 +0800 CST         1474      Standard   9D7968A779A0DE7C1993CC2A8D0E5A56      oss://my-test-shenzhen/bam/ICU6G_S2_virus.bam.cov.txt
2020-03-04 17:47:38 +0800 CST          397      Standard   81170E30BAAFEB947A2238E015171A51      oss://my-test-shenzhen/bam/ICU6G_S2_virus.bam.summary.json
Object Number is: 3

ossutil cp oss://my-test-shenzhen/bam/ICU6G_S2_virus.bam.summary.json .

cat bam/ICU6G_S2_virus.bam.summary.json
{
    "total_reads":10369818,
    "total_bases":1456539874,
    "pass_vendor_filter_reads":10369818,
    "mapped_reads":6736,
    "pair_reads":6680,
    "properly_paired_reads":6520,
    "mapq_40_to_inf_reads":2030,
    "mapq_30_to_40_reads":0,
    "mapq_20_to_30_reads":1,
    "mapq_10_to_20_reads":3,
    "mapq_0_to_10_reads":23,
    "mapq_0_reads":10367761,
    "GC":"46.499%",
    "total_alignment":2057,
    "supplementary_alignment":0
}%

ossutil cp oss://my-test-shenzhen/bam/ICU6G_S2_virus.bam .
samtools view bam/ICU6G_S2_virus.bam

相关实践学习
基于阿里云DeepGPU实例,用AI画唯美国风少女
本实验基于阿里云DeepGPU实例,使用aiacctorch加速stable-diffusion-webui,用AI画唯美国风少女,可提升性能至高至原性能的2.6倍。
目录
相关文章
|
8月前
|
数据采集 运维 监控
序列挖掘模式算法:提升企业电脑监控软件安全性的创新路径
当谈到提升企业电脑监控软件的安全性时,咱们不妨考虑一下序列模式挖掘算法,它们其实就是电脑监控软件的&quot;秘密武器&quot;,能够帮助我们识别和分析用户以及系统行为中的种种奇奇怪怪的模式。这可不是为了解密谜题,而是为了更好地抓住那些异常活动和潜在的安全威胁。下面我们来看看如何用序列模式挖掘算法来提高企业电脑监控软件的安全性——
130 0
|
5天前
|
SQL 安全 网络安全
构筑数字堡垒:网络安全漏洞解析与防御策略
在数字化时代,网络安全已成为维护信息完整性、保障用户隐私和确保商业连续性的关键。本文将深入探讨网络安全领域的核心议题—安全漏洞及其防御机制。通过分析常见网络攻击手段,如SQL注入、跨站脚本攻击(XSS)及拒绝服务(DoS)攻击,揭示其背后的原理与潜在危害。同时,文章将重点介绍加密技术的种类和应用场景,以及如何通过强化安全意识,构建多层次的防御体系来有效预防和应对网络安全威胁。本研究旨在为读者提供一份系统性的网络安全防护指南,帮助个人和组织在不断演变的威胁面前保持警惕,并采取适当的安全措施。
24 2
|
6月前
|
数据挖掘
深度分析:EDPB跨境数据合规指南-BCRs认证
在中国企业的出海国际化浪潮中,如何保证出海业务的数据合规性,一直是大家非常关注的问题,今天用九智汇给大家带来了在欧盟地区开展业务的情况下,可以被企业选择采用的一种有力的数据合规工具——BCRs认证。
74 0
|
7月前
|
存储 监控 数据处理
深度分析:关于通过视频设备处理个人数据的指南摘要及合规建议
本文对EDPB发布的关于通过视频设备处理个人数据的指南《Guidelines 03/2019 on processing of personal data through video devices(Version 2.0)》(下称“03/2019号指南”)的要求进行提炼总结,为数据控制者和处理者提供指导,以确保他们在视频监控处理中遵守适用的数据保护法律和规定,并保护数据主体的权利和隐私。
103 0
|
9月前
|
缓存 算法 安全
转:深度解析如何利用递归算法来验证内网管理软件中的重要数据的完整性
用递归算法来验证内网管理软件里关键数据,就好比是在用放大镜审视一份份重要合同,确保它们都符合约定的条款,这样一来数据的品质和安全性都能得到提升。这种举重若轻的步骤,能够保证数据真实可靠,避免任何潜在的错误和漏洞。
52 1
|
11月前
|
安全
带你读《阿里云卓越架构白皮书》——2、安全风险识别和检测
带你读《阿里云卓越架构白皮书》——2、安全风险识别和检测
358 0
|
12月前
|
存储 机器学习/深度学习 传感器
神经形态处理和自搜索存储如何降低联邦机构的网络风险
神经形态处理和自搜索存储如何降低联邦机构的网络风险
|
云安全 算法 安全
阿里云风险识别服务有哪些优势?
阿里云风险识别服务有哪些优势?
302 0
|
安全 算法 数据挖掘
网络安全防护之态势检测系统的挖掘分析
互联网的迅速发展和广泛应用,使互联网与各行各业深度结合。同时,网络安全问题日益突出,网络安全威胁日益严重。中国的网络安全形势不容乐观。恶意病毒、代码、安全漏洞等问题似乎在良好的网络环境中不断发生,泄露的信息不计其数。面对各种网络安全问题,国家不断出台各种网络安全政策,应对各种隐患和挑战。其中,面对海量的网络安全数据,如何有效地挖掘和分析,形成客观的网络安全分析是非常重要的部分,也是本文讨论的主要内容。
179 0
网络安全防护之态势检测系统的挖掘分析