入侵检测技术论文篇二 浅析入侵检测技术 摘 要 入侵检测系统是一个能够对网络或计算机系统的活动进行实时监测的系统，它能够发现并报告网络或系统中存在的可疑迹象，为网络安全管理提供有价值的信息。 关键词 入侵检测 信号分析 模型匹配 分布式 中图分类号：TP393 文献标识码：A 随着计算机技术尤其是网络技术的发展，计算机系统已经从独立的主机发展到复杂的、互连的开放式系统。这给人们在信息利用和资源共享上带来了无与伦比的便利，但又面临着由于入侵而引发的安全问题。传统的安全防御策略( 如访问控制机制、防火墙技术等)均属于静态的安全防御技术，对网络环境下日新月异的攻击手段缺乏主动的反应。由于静态的安全技术自身存在着不可克服的缺点，促发了人们在研究过程中新的探索，从而引出入侵检测这一安全领域的新课题的诞生。入侵检测是动态安全技术的最核心技术之一，是防火墙的合理补充，是安全防御体系的一个重要组成部分。 1 入侵检测系统( IDS) 执行的主要任务 所谓IDS就是一个能够对网络或计算机系统的活动进行实时监测的系统，它能够发现并报告网络或系统中存在的可疑迹象，为网络安全管理提供有价值的信息。IDS 执行的主要任务是：监视、分析用户及系统活动;对系统构造和弱点的审计;识别反映已知进攻的活动模式并向相关人士报警;异常行为模式的统计分析;评估重要系统和数据文件的完整性;操作系统的审计跟踪管理，并识别用户违反安全策略的行为。 2 入侵检测的步骤 信息收集 入侵检测的第一步是信息收集。内容包括系统、网络、数据及用户活动的状态和行为。 入侵检测利用的信息一般来自以下4方面：系统和网络日志文件：目录和文件中的不期望的改变; 程序执行中的不期望行为;物理形式的入侵信息。这包括两个方面的内容：一是未授权的对网络硬件的连接;二是对物理资源的未授权访问。 信号分析 对上述4 类收集到的有关系统、网络、数据及用户活动的状态和行为等信息， 一般通过3 种技术手段进行分析：模式匹配、统计分析和完整分析。其中前两种方法用于实时的入侵检测，而完整性分析则用于事后分析。 响应 入侵检测系统在发现入侵后会及时做出响应， 包括切断网络连接、记录事件和报警等。响应一般分为主动响应和被动响应两种类型。主动响应由用户驱动或系统本身自动执行， 可对入侵者采取行动、修正系统环境或收集有用信息;被动响应则包括告警和通知、简单网络管理协议( SNMP) 陷阱和插件等。 3 常用的入侵检测方法 基于用户行为概率统计模型的入侵检测方法 这种入侵检测方法是基于对用户历史行为建模， 以及在早期的证据或模型的基础上， 审计系统实时的检测用户对系统的使用情况， 根据系统内部保存的用户行为概率统计模型进行检测， 当发现有可疑的用户行为发生时， 保持跟踪并监测、记录该用户的行为。 基于神经网络的入侵检测方法 这种方法是利用神经网络技术进行入侵检测。因此， 这种方法对用户行为具有学习和自适应功能， 能够根据实际检测到的信息有效地加以处理并作出入侵可能性的判断。 基于专家系统的入侵检测技术 该技术根据安全专家对可疑行为进行分析的经验来形成一套推理规则， 然后在此基础上建立相应的专家系统， 由此专家系统自动对所涉及的入侵行为进行分析该系统应当能够随着经验的积累而利用其自学习能力进行规则的扩充和修正。 4 入侵检测技术的发展方向 分布式入侵检测与通用入侵检测架构 传统的IDS一般局限于单一的主机或网络架构， 对异构系统及大规模的网络的监测明显不足， 同时不同的IDS 系统之间不能协同工作， 为解决这一问题， 需要分布式入侵检测技术与通用入侵检测架构。 智能化的入侵检测 入侵方法越来越多样化与综合化， 尽管已经有智能体、神经网络与遗传算法在入侵检测领域的应用研究， 但是这只是一些尝试性的研究工作， 需要对智能化的IDS 加以进一步地研究以解决其自学习与自适应能力。 入侵检测的评测方法 用户需对众多的IDS 系统进行评价， 评价指标包括IDS 检测范围、系统资源占用、IDS 系统自身的可靠性。从而设计通用的入侵检测测试与评估方法和平台， 实现对多种IDS 系统的检测已成为当前IDS 的另一重要研究与发展领域。 与其它网络安全技术相结合 结合防火墙、PKIX、安全电子交易SET 等新的网络安全与电子商务技术，提供完整的网络安全保障。 入侵检测作为一种积极主动的安全防护技术， 提供了对内部攻击、外部攻击和误操作的实时保护， 在网络系统受到危害之前拦截和响应入侵。从网络安全立体纵深、多层次防御的角度出发， 入侵检测理应受到人们的高度重视， 这从国外入侵检测产品市场的蓬勃发展就可以看出。在国内， 随着上网的关键部门、关键业务越来越多， 迫切需要具有自主版权的入侵检测产品。入侵检测产品仍具有较大的发展空间， 从技术途径来讲， 除了完善常规的、传统的技术( 模式识别和完整性检测) 外， 应重点加强统计分析的相关技术研究。入侵检测是保护信息系统安全的重要途径， 对网络应用的发展具有重要意义与深远影响。研究与开发自主知识产权的IDS 系统将成为我国信息安全领域的重要课题。 参考文献 [1]耿麦香.网络入侵检测技术研究综述[J].网络安全技术与应用，2004(6). [2]王福生.数据挖掘技术在网络入侵检测中的应用[J].现代情报，2006(9). [3]蒋萍.网络入侵检测技术[J].郑州航空工业管理学院学报，2003(3). 看了“入侵检测技术论文”的人还看： 1. 关于入侵检测技术论文 2. 计算机网络入侵检测技术论文 3. 论文网络病毒检测技术论文 4. 安全防范技术论文 5. 计算机网络安全技术论文赏析
一、图片输入层面 基于以上结论，采用多尺度训练过程中，要在避免那些极小的和极大的（多尺度后）带来的不好的影响时，考虑保证目标有足够的多样性。所以在进行多尺度训练过程中，将每种输入尺度下，不满足要求的proposal以及anchor忽略。论文中使用了三种尺度如图所示，比一般的多尺度训练的尺度跨度要大。 二、 Neck部分（采用金字塔结构改进方案的） 一般意义的FPN网络结构是最右边似的结构，而本文中采用的结构则是 该方法首先无疑是增加了计算量，优点就是最终输出的每一层的特征不是一个线性的变换（应该想表述的说不是从一层特征直接到另一层特征），而是使用共享的多层特征。最终相比RetinaNet提升一个点左右吧，效果一般。VisDrone2020检测的冠军团队采用了这个结构 该文章利用多个TUM模块试图更充分构建的特征金字塔的网络结构，靠前的TUM提供浅层特征，中间的TUM提供中间层特征，靠后的TUM提供深层特征，通过这种方式能够多次将深层浅层特征融合，参数量多了。和RetinaNet对比可以看到，512输入，都不采用multi-scale推理，mAP由33提升到，小目标精度也提升了一点；以参数量和计算量堆砌的精度提升，不是好方法。 文章认为不同层的重要程度应该和目标的绝对尺度分布有关系，所以在FPN自上而下融合的时候，加入了一个尺度因子用来平衡金字塔不同层的重要性。个人感觉意义不大，实际提升也不明显。 三、 Head部分的改进方案 在VisDrones上的冠军方案和若干其他方案都采用了这种“双头部”的方案。soft-NMS似乎可以提升几个点。 四、 小目标目前检测不好，主要原因不是小，应该是小且和背景接近，对比度不高。所以可以借鉴伪装物体检测的思路；
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论文名称：Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation 提出时间：2014年 论文地址： 针对问题： 从Alexnet提出后，作者等人思考如何利用卷积网络来完成检测任务，即输入一张图，实现图上目标的定位（目标在哪）和分类（目标是什么）两个目标，并最终完成了RCNN网络模型。 创新点： RCNN提出时，检测网络的执行思路还是脱胎于分类网络。也就是深度学习部分仅完成输入图像块的分类工作。那么对检测任务来说如何完成目标的定位呢，作者采用的是Selective Search候选区域提取算法，来获得当前输入图上可能包含目标的不同图像块，再将图像块裁剪到固定的尺寸输入CNN网络来进行当前图像块类别的判断。 参考博客： 。 论文题目：OverFeat: Integrated Recognition, Localization and Detection using Convolutional Networks 提出时间：2014年 论文地址： 针对问题： 该论文讨论了，CNN提取到的特征能够同时用于定位和分类两个任务。也就是在CNN提取到特征以后，在网络后端组织两组卷积或全连接层，一组用于实现定位，输出当前图像上目标的最小外接矩形框坐标，一组用于分类，输出当前图像上目标的类别信息。也是以此为起点，检测网络出现基础主干网络(backbone)+分类头或回归头（定位头）的网络设计模式雏形。 创新点： 在这篇论文中还有两个比较有意思的点，一是作者认为全连接层其实质实现的操作和1x1的卷积是类似的，而且用1x1的卷积核还可以避免FC对输入特征尺寸的限制，那用1x1卷积来替换FC层，是否可行呢？作者在测试时通过将全连接层替换为1x1卷积核证明是可行的；二是提出了offset max-pooling，也就是对池化层输入特征不能整除的情况，通过进行滑动池化并将不同的池化层传递给后续网络层来提高效果。另外作者在论文里提到他的用法是先基于主干网络+分类头训练，然后切换分类头为回归头，再训练回归头的参数，最终完成整个网络的训练。图像的输入作者采用的是直接在输入图上利用卷积核划窗。然后在指定的每个网络层上回归目标的尺度和空间位置。 参考博客： 论文题目：Scalable Object Detection using Deep Neural Networks 提出时间：2014年 论文地址： 针对问题： 既然CNN网络提取的特征可以直接用于检测任务（定位+分类），作者就尝试将目标框（可能包含目标的最小外包矩形框）提取任务放到CNN中进行。也就是直接通过网络完成输入图像上目标的定位工作。 创新点： 本文作者通过将物体检测问题定义为输出多个bounding box的回归问题. 同时每个bounding box会输出关于是否包含目标物体的置信度, 使得模型更加紧凑和高效。先通过聚类获得图像中可能有目标的位置聚类中心，（800个anchor box）然后学习预测不考虑目标类别的二分类网络，背景or前景。用到了多尺度下的检测。 参考博客： 论文题目：DeepBox: Learning Objectness with Convolutional Networks 提出时间：2015年ICCV 论文地址： 主要针对的问题： 本文完成的工作与第三篇类似，都是对目标框提取算法的优化方案，区别是本文首先采用自底而上的方案来提取图像上的疑似目标框，然后再利用CNN网络提取特征对目标框进行是否为前景区域的排序；而第三篇为直接利用CNN网络来回归图像上可能的目标位置。创新点： 本文作者想通过CNN学习输入图像的特征，从而实现对输入网络目标框是否为真实目标的情况进行计算，量化每个输入框的包含目标的可能性值。 参考博客： 论文题目：AttentionNet: AggregatingWeak Directions for Accurate Object Detection 提出时间：2015年ICCV 论文地址： 主要针对的问题： 对检测网络的实现方案进行思考，之前的执行策略是，先确定输入图像中可能包含目标位置的矩形框，再对每个矩形框进行分类和回归从而确定目标的准确位置，参考RCNN。那么能否直接利用回归的思路从图像的四个角点，逐渐得到目标的最小外接矩形框和类别呢？ 创新点： 通过从图像的四个角点，逐步迭代的方式，每次计算一个缩小的方向，并缩小指定的距离来使得逐渐逼近目标。作者还提出了针对多目标情况的处理方式。 参考博客： 论文题目：Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition 提出时间：2014年 论文地址： 针对问题： 如RCNN会将输入的目标图像块处理到同一尺寸再输入进CNN网络，在处理过程中就造成了图像块信息的损失。在实际的场景中，输入网络的目标尺寸很难统一，而网络最后的全连接层又要求输入的特征信息为统一维度的向量。作者就尝试进行不同尺寸CNN网络提取到的特征维度进行统一。创新点： 作者提出的SPPnet中，通过使用特征金字塔池化来使得最后的卷积层输出结果可以统一到全连接层需要的尺寸，在训练的时候，池化的操作还是通过滑动窗口完成的，池化的核宽高及步长通过当前层的特征图的宽高计算得到。原论文中的特征金字塔池化操作图示如下。 参考博客 ： 论文题目：Object detection via a multi-region & semantic segmentation-aware CNN model 提出时间：2015年 论文地址： 针对问题： 既然第三篇论文multibox算法提出了可以用CNN来实现输入图像中待检测目标的定位，本文作者就尝试增加一些训练时的方法技巧来提高CNN网络最终的定位精度。创新点： 作者通过对输入网络的region进行一定的处理（通过数据增强，使得网络利用目标周围的上下文信息得到更精准的目标框）来增加网络对目标回归框的精度。具体的处理方式包括：扩大输入目标的标签包围框、取输入目标的标签中包围框的一部分等并对不同区域分别回归位置，使得网络对目标的边界更加敏感。这种操作丰富了输入目标的多样性，从而提高了回归框的精度。 参考博客 ： 论文题目：Fast-RCNN 提出时间：2015年 论文地址： 针对问题： RCNN中的CNN每输入一个图像块就要执行一次前向计算，这显然是非常耗时的，那么如何优化这部分呢？ 创新点： 作者参考了SPPNet（第六篇论文），在网络中实现了ROIpooling来使得输入的图像块不用裁剪到统一尺寸，从而避免了输入的信息丢失。其次是将整张图输入网络得到特征图，再将原图上用Selective Search算法得到的目标框映射到特征图上，避免了特征的重复提取。 参考博客 ： 论文题目：DeepProposal: Hunting Objects by Cascading Deep Convolutional Layers 提出时间：2015年 论文地址： 主要针对的问题： 本文的作者观察到CNN可以提取到很棒的对输入图像进行表征的论文，作者尝试通过实验来对CNN网络不同层所产生的特征的作用和情况进行讨论和解析。 创新点： 作者在不同的激活层上以滑动窗口的方式生成了假设，并表明最终的卷积层可以以较高的查全率找到感兴趣的对象，但是由于特征图的粗糙性，定位性很差。相反，网络的第一层可以更好地定位感兴趣的对象，但召回率降低。 论文题目：Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks 提出时间：2015年NIPS 论文地址： 主要针对的问题： 由multibox（第三篇）和DeepBox（第四篇）等论文，我们知道，用CNN可以生成目标待检测框，并判定当前框为目标的概率，那能否将该模型整合到目标检测的模型中，从而实现真正输入端为图像，输出为最终检测结果的，全部依赖CNN完成的检测系统呢？ 创新点： 将当前输入图目标框提取整合到了检测网络中，依赖一个小的目标框提取网络RPN来替代Selective Search算法，从而实现真正的端到端检测算法。 参考博客 ：
对于目标检测方向并不是特别熟悉，本文记录一下RCNN, fast-RCNN, faster-RCNN, mask-RCNN这4篇有关目标检测的论文笔记和学习心得。
R-CNN的意思就是Region based，主要思路就是根据一张图像，提取多个region，再将每个Region输入CNN来进行特征的提取。因此RCNN就可以分为 Region proposals , Feature extraction 两个主要部分，提取的特征就可以输入任意一个分类器来进行分类。 模型的流程图如下：
在训练的时候，首先使用的是已经训练好的CNN网络作为特征提取器，但是由于预训练是在分类数据集上，因此在应用到检测之前要做finetune。也就是说，为了将用ImageNet数据集训练的网络应用到新的任务（检测），新的数据集（region）上，作者将原来的CNN最后的1000类的fc层，更改为了 层， 代表待检测的物体的类别数。然后，对于所有的region，如果它和ground truth的重叠率大于，就认为是正类。 对于分类器的训练，作者发现选择多大的IoU来区分正类和负类非常关键。并且，对于每一类，都会训练一个分类器。
框的回归非常重要，在对每一个region proposal使用分类器进行打分评价之后，作者使用一个回归器来预测一个新的框作为结果。这个回归器使用的特征是从CNN中提取的特征。回归器的训练中，输入是 region proposal 的 和ground truth的 ，目标是学习一种变换，使得region proposal通过该变换能够接近ground truth。同时，希望这种变换拥有尺度不变性，也就是说尺度变化的话，变换不会改变。 如下图所示，每一个regressor会学习一组参数，特征输入是pool 5的特征输出，拟合的目标是 。
Fast-RCNN 主要解决的问题是在RCNN中对于每一个region proposal都进行特征提取，会产生非常多的冗余计算，因此可以先对一张图像进行特征提取，再根据region proposal在相应的特征上进行划分得到对应region的特征（映射关系）。 这样便可以实现共享计算提高速度，但是与SPPnets不同，SPPnets在一副图像得到对应的特征后，从这张图像的特征上proposal对应的部分，采用空间金字塔池化，如下图：
RoI pooling的方法很简单，类似于空间金字塔pooling，它将proposal部分对应卷积层输出的特征（称之为RoI，因为用于做pooling的特征是 region of interest，也就是我们感兴趣的区域）划分成 块，然后对每一块求最大值，最终得到了一个 的特征图。可以看出，它只是空间金字塔pooling的一部分。 但是SPP-nets的空间金字塔也是可以求导的，那么它到底不好在哪里呢？因为当每一个RoI都可能来源于不同的图像的时候（R-CNN和SPPnets的训练策略是从一个batch的不同图像中，分别挑选一个proposal region），SPPNets的训练非常地低效，这种低效来源于在SPPnets的训练中，每个RoI的感受野都非常地大，很可能对应了原图的整个图像，因此，得到的特征也几乎对应了整张图像，所以输入的图像也就很大。 为了提高效率，Fast-RCNN首先选取 个图像，再从每个图像上选择 个RoI，这样的效率就比从每个图像提取一个RoI提高了 倍。
为了将分类和框回归结合起来，作者采用了多任务的loss，来进行联合的训练。具体来说就是将分类的loss和框回归的loss结合起来。网络的设计上非常直接，就是将RoI得到的特征接几个FC层后，分别接不同的输出层。对应于分类部分，特征会接一个softmax输出，用于分类，对于框回归部分，会接一个输出4维特征的输出层，然后分别计算loss，用于反向传播。loss的公式如下：
回归的target可以参考前面的R-CNN部分。
notes
为什么比fast还fast呢？主要原因是在这篇论文中提出了一个新的层：RPN（region proposal networks）用于替代之前的selective search。这个层还可以在GPU上运算来提高速度。 RPN的目的：
为了能够进行region proposal，作者使用了一个小的网络，在基础的卷积层输出的特征上进行滑动，这个网络输入大小为 ，输入后会映射（用 的卷积）为一个固定长度的特征向量，然后接两个并联的fc层（用 的卷积层代替），这两个fc层，一个为box-regressoin，一个为box-classification。如下图：
在每一个滑动窗口（可以参考 ），为了考虑到尽可能多的框的情况，作者设计了anchors来作为region proposal。anchors就是对于每一个滑动窗口的中心位置，在该位置对应的原图位置的基础上，按照不同的尺度，长宽比例框出 个不同的区域。然后根据这些anchors对应的原始图像位置以及区域，和ground truth，就可以给每一个滑动窗口的每一个anchor进行标记，也就是赋予label，满足一定条件标记为正类（比如和ground truth重叠大于一个值），一定条件为负类。对于正类，就可以根据ground truth和该anchor对应的原图的区域之间的变换关系（参考前面的R-CNN的框回归），得到回归器中的目标，用于训练。也就是论文中的loss function部分：
自然地，也就要求RPN的两个并联的FC层一个输出2k个值用于表示这k个anchor对应的区域的正类，负类的概率，另一个输出4k个值，用于表示框回归的变换的预测值。
对于整个网络的训练，作者采用了一种叫做 4-step Alternating Training 的方法。具体可以参考论文。
与之前的检测任务稍有不同，mask r-cnn的任务是做instance segmentation。因此，它需要对每一个像素点进行分类。 与Faster R-CNN不同，Faster R-CNN对每一个候选框产生两个输出，一个是类别，一个是bounding box的offset。Mask R-CNN新增加了一个输出，作为物体的mask。这个mask类似于ps中的蒙版。
与Faster R-CNN类似的是，Mask R-CNN同样采用RPN来进行Region Proposal。但是在之后，对于每一个RoI，mask r-cnn还输出了一个二值化的mask。
不像类别，框回归，输出都可以是一个向量，mask必须保持一定的空间信息。因此，作者采用FCN来从每个RoI中预测一个 的mask。
由于属于像素级别的预测问题，就需要RoI能够在进行特征提取的时候保持住空间信息，至少在像素级别上能够对应起来。因此，传统的取最大值的方法就显得不合适。 RoI Pooling，经历了两个量化的过程： 第一个：从roi proposal到feature map的映射过程。 第二个：从feature map划分成7*7的bin，每个bin使用max pooling。
为此，作者使用了RoIAlign。如下图
为了避免上面提到的量化过程
可以参考
作者使用ResNet作为基础的特征提取的网络。 对于预测类别，回归框，mask的网络使用如下图结构：
整体看完这几篇大佬的论文，虽说没有弄清楚每一个实现细节，但是大体上了解了算法的思路。可以看出，出发点都源于深度神经网络在特征提取上的卓越能力，因此一众大神试图将这种能力应用在检测问题中。从R-CNN中简单地用于特征提取，到为了提高速度减少计算的Fast R-CNN，再到为了将region proposal集成进入整个模型中，并且利用GPU加速的RPN，也就是Faster R-CNN。再到为了应用于instance segmentation任务中，设计的RoIAlign和mask。包括bounding box regression，pooling层的设计，训练方法的选择，loss的设计等等细节，无一不体现了大师们的思考和创造力。 可能在我们这些“拿来”者的眼中，这些方法都显得“理所应当”和巧妙，好用，但是，它们背后隐藏的选择和这些选择的思考却更值得我们学习。 以及，对待每一个问题，如何设计出合理的解决方案，以及方案的效率，通用性，更是应该我们努力的方向。
为了更好的提高微生物食品的安全性，对微生物的检验技术的发展就变得十分的重要。下面是我为大家整理的食品微生物论文，供大家参考。
【论文关键词】：食品微生物 实验教学 实验开放管理
【论文摘要】：食品微生物实验教学中,本文从精心选择实验内容,有效组织管理实验教学,引进综合考评机制并加强开放管理实验室方面进行思考和 总结 ,以期确保实验课安全、有序、成功的完成,达到教学目的。
实验教学是高等 教育 教学活动的重要环节。通过实验课不仅可以加深学生对课堂内容的理解,巩固已学到的理论知识,而且能够培养学生理论联系实际的能力、分析问题和解决问题的能力,对于活跃思维、提高创新能力起着积极的作用。
食品微生物学是食品专业学生必修的专业课,是普通微生物学的延伸。食品微生物学是一门实践性和应用性较强的学科,它要求学生在系统学习基础理论知识的基础上,掌握食品微生物学检测技术、分离纯化技术、鉴定技术、发酵食品的制备技术、食品加工与保鲜技术以及现代分子微生物学实验 方法 等。通过食品微生物实验教学培养出不仅具有丰富理论知识,而且能掌握现代生物技术并熟练操作的高技能人才。
如何加强食品微生物实践教学的组织指导,如何调动学生的积极性,提高实验教学效果一直是我们关注和探索的问题。下面简单谈一下我们在食品微生物实验教学中遇到的问题,解决的方法和对一些问题的思考。
1 精心选择实验内容,调动学习积极性
随着食品工业和微生物检测技术的迅速发展,食品微生物学及其实验课的内容也不断扩展,而实验课既受理论课内容进度的限制,又受课时及实验室等客观条件的限制。要在有限的课时内,系统、科学地完成食品微生物所有的实验项目是绝对不可能的,这就要求我们实验教师在掌握微生物学教学大纲的前提下,结合现代科技的发展和食品微生物的研究动态,精心设计实验课教学体系,合理选择实验项目。
选择实验内容,我们由浅入深,由感性到理性。首先要求学生对食品中常见细菌、酵母菌、霉菌、乳酸菌进行观察,掌握其性状特征和培养生长条件。学会识别哪些是有益菌,哪些是有害菌,利用有益菌的代谢活动制造更多的发酵产品,提高食品的质量,同时防止有害菌引起食品腐败变质以及食物中毒。其次选择有代表性的发酵食品作为实验内容,使学生了解利用微生物生产发酵食品的整个过程,通过这些实验使同学们对食品发酵有一个总体印象,并能举一反三。最后对不同的食品和发酵食品设计实验,让学生掌握食品微生物学检测技术、分离纯化技术、鉴定技术。并在课堂上结合自己的科研成果和食品研究 热点 介绍食品工业发展的前沿动态。
实验设计过程中,不仅有验证性实验,更多地引进了综合性和设计性实验,学生分成几人一组,让学生从实验设计,自己选择原材料,准备实验材料,试剂的配置,培养基的制备和灭菌等都由学生自己完成,最后写成规范的实验 报告 。学生对此积极性很高,甜酒酿、酸奶、腐乳等都是同学们喜欢并制作的发酵食品。在这个过程中学生将所学内容贯通,并熟悉掌握各个环节的操作步骤,这对学生将来步入社会,在工作岗位上独立开展工作都会有很大的帮助。
2 强化基础技能的训练,有效组织管理实验教学
食品微生物学是在掌握微生物的基本实验技能的基础上开展的,学生无菌操作观念的培养、正确使用、掌握微生物的实验仪器,如光学显微镜、灭菌消毒器械等都非常重要。但基于很多原因,学生的这些基础技能还是很薄弱,所以我们在进行食品微生物的每一个实验的每一个步骤中只要涉及这些基础性的知识,都会给予强调,亲自演示。
学生微生物基础技能培养和形成,不是一两堂课能完成,也不是单单有老师演示后学生就可以掌握,必须让学生每人亲自动手。但在实际教学过程中,由于学生人数的增加,硬件等条件限制,人手一套实验器材不现实,那么在有限人力、有限资源情况下,使每一位同学都能动手操作并熟悉实验过程,有效组织和管理实验教学过程就尤为重要。
(1)首先任课教师和实验技术人员充分做好预实验,对实验的关键步骤和关键操作点都做到心中有数,在授课过程中有重点地强调,并分析某步骤出现问题可能会出现的结果。
(2)每次实验之前任课教师和实验技术人员就实验进行积极的沟通,不仅对实验准备的物品和材料沟通,更要对实验的组织过程协商。
(3)在实验过程中则需要任课教师和实验技术人员相互协作,并充分发挥学生班干部和小组长的作用。课堂理论教学课和实验课最大的区别在于,实验课更注重学生的动手参与,以及实验过程出现问题发现问题的及时解决。 (4)教师要严于律已,教师要严格要求自己,实验过程中耐心指导,热情帮助,回答好学生提出的每个问题,并随时纠正不正确或不规范操作。
3 加强实验课考核,引进综合实验考评
实验课的成绩给定,往往包括实验课出勤率和实验报告成绩两方面综合。所以首先就要求教师认真考勤,只有学生的出勤率有保证才能有效地组织教学活动。其次,要求实验报告书写规范,详细完成实验报告,对实验结果进行讨论,实验失败要分析原因。同时教师也对实验报告认真批改,实验报告是对实验的总结,也是对实验课质量高低的检验。通过对实验报告的批改,可以发现学生的实验操作能力和观察分析问题的能力。
实际教学中,实验报告雷同和抄袭的现象比较多见,为综合考评学生实际动手能力和对实验技能的掌握,建议今后引进期末的综合实验考评:即将各个试验项目设计成不同的实验题目,让每个学生随机抽取并在有限的时间内独立完成操作,视完成的情况给予评分。比如:“食品中常见菌类的平板培养”考察了无菌操作、培养基的制备,对食品中常见菌类平板接菌技术;“食品中常见菌类的形态观察”考察了革兰氏染色,各真菌形态辨别等。在进行具体考核过程中,可把每个考核的内容进行量化定出详细的评分标准,根据学生的每一个操作环节现场打分,并对同学进行现场提问,让学生进行答辩。
4 有计划推进实验室的开放 加强实验室开放管理
微生物实验室的开放是对食品微生物实验课的有益补充,能强化、巩固、提升对食品微生物课程内容的理解,我们鼓励学生设计和开发自己的科研项目,而且学校有很优厚的资金加以支持。但是开放实验室不是无条件的,有时因实验操作不当引起的安全隐患是很严重和难以预料。因此实验室开放时管理须给予加强。
建立科学的管理机制,利用校园网建设实验网站,公布开放实验项目的题目、时间和地点,供学生选择和预约。
专人负责学生的科研队伍,对菌种、标准品、和学生用到的有毒有害物质要有专人负责,注意保管,不随意丢弃,做好无害化处理。对使用仪器学生做好使用登记,实验物品注意清洗、归还、交接。
总之,食品微生物实验课,只有提高对实验教学活动的认识,精心选择实验内容,合理有效组织和管理实验过程,并加强实验课的考核,在此基础上,推进实验室对学生的开放,加强开放实验室的管理,就能确保实验课安全、有序、成功的完成,达到教学目的,也使学生真正有所收获。
参考文献
[1] 赖建平.从培养学生创新能力入手加强化学院食品微生物学实验教学改革[J].广东化工,2007,2:77～79.
[2] 潘蕾.实验室开放管理的研究与实践[J].实验技术与管理,2007,9:131～133.
[3] 陶思源,食品微生物实验课教学改革的初探[J].辽宁行政学院学报,2005,4:211～212.
[论文关键词]：食品微生物 教学改革 多媒体课件
[论文摘要]：针对食品微生物学课程教学， 文章 从教学内容、教学手段、 教学方法 和成绩考核标准等几个方面进行了探讨，为食品微生物教学改革提供了新的思路。
食品微生物学是一门研究与食品有关的微生物的科学，通过对微生物的基本知识、基础理论和基本实验技能的教学，使学生能辨别有益的、腐败的和病原的微生物，从而在食品制造、保藏过程中，充分利用有益微生物，控制有害微生物的活动，以防止食品的变质[1]。该课程内容多，涉及面广，技术性实用性强，是食品专业的专业基础课程。在教学中，除重视基础理论知识、基本操作技能的传授外，也注重了培养学生分析问题、解决问题的能力，做法和体会如下：
一、变学生被动为主动，变换教学立场
教师的备课不是简单的“背课”[2]，是在对教学内容熟悉的基础上，优化内容，根据食品微生物学知识体系的要求合理分配教学时间，增加学生在课堂上的参与和主动，启发引导学生完成学习任务，充分发挥教为主导，学为主体的作用。要改以往课堂以教师讲为主，学生被强迫坐于课堂，不能也不敢出声的传统教学模式，做到让学生“动”起来，让学生自身主动地进入到学习状态，增加学习兴趣，提高学习效果。
如“食品微生物学”与“生物化学”等课程相互渗透、相互联系，在授课时间上有前有后，为了避免相近课程某些内容重复，我们进行了授课内容的优化。对于先修课程生物化学，已讲过“物质代谢”内容，则以学生为主角，让学生课下查阅资料丰富相关知识尤其是一些科研论文(这样可以启发学生发现更多问题)，然后课堂向教师提问的方式来完成这部分教学内容。教师要根据学生提问的难易做到由浅及深地回答，帮助学生回顾已忘或还未掌握的内容。学生在提问时，允许学生充分发挥想象;老师答疑时要尽可能多联系一些日常生活的实例和本学科当前研究的最新进展，用简练、幽默、易懂的语言回答相关问题，这样既丰富了学生知识，又调动了学生积极性和趣味性，让学生在课堂上能够感觉到自己是课堂主角，要发挥主角作用。
二、善于利用多媒体教学资源
传统的板书加挂图的食品微生物教学模式已远远不能满足当今学生的信息量。计算机辅助教学成为当今教育科学及教学手段的重要组成部分[3]。多媒体技术应用于食品微生物教学中，使教学效果前所未有的提高。首先，多媒体技术使直观教学成为可能。将微观世界在课堂上生动再现，其效果胜过任何语言的描述。其次，多媒体提供的信息量远远大于传统教学模式。课堂上学生可以观看多幅图片，阅读多篇教学材料，这个数量可以是传统教学的几倍。第三，多媒体将多种教学资源进行了整合，提供了多种教学方法，如课件、动画、相关网络声像资料及新闻报道等。
食品微生物学，不仅内容丰富，涉及面广，发展迅速，而且个体微小，学生对它的认识远不如对宏观事物，再加上其营养方式、遗传类型多种多样、代谢机制错综复杂，学生往往感觉其知识繁琐、抽象和难以理解。针对这种情况，将多媒体技术应用到微生物学课程的教学，受到了学生的普遍欢迎。通过flash动画、PPT课件、高清晰显微照片、动态显微录像等CAI教学软件，使微观世界宏观化、教学内容形象化[4]。例如，把细菌、真菌、病毒的显微世界以色彩丰富、直观清晰、生动形象的三维画面或科教电影形式展示给学生，以动画的形式表现出细菌鞭毛的运动、T偶噬菌体的增殖、主动吸收的方式、细胞的分裂过程等内容。不仅激发了学生的学习兴趣，有助于学生的理解与接受，而且可突破教学中的难点，加大教学的信息量，提高讲课的效率。
三、采取形象化教学形式
在实际教学过程中要注重知识的逻辑性和系统性，强化抽象理论与具体实例结合，增加学生对抽象理论的感性认识和接受能力。食品微生物学主要讲解了微生物在食品生产、贮运及销售过程的利害影响，但由于微生物的自身特性，我们很难就只有显微条件下才能观察到的细小生物让其形象化，宏观化。虽然多媒体已经在此方面有了很大改善，但要做到与具体实例联系更加紧密，更加强化学生的感性认识，我们必须借助实际生产、生活中的例子来实现形象化教学。如，上课时我们将一些常见的白酒、红酒、酸乳、面包、酱类等发酵食品带入课堂来讲授微生物在发酵食品中的应用，并且通过与实验紧密结合，开展发酵酸乳来增强学生对微生物利用的认知，让学生自已亲自动手制作酸乳，品评自已的劳动成果，便于理解和掌握教学内容重点。再如讲到微生物对食品的危害时，我们选用了一些发霉的粮食、发霉的马铃薯以及发臭的肉和罐头等进入课堂，这样在理论讲解时有现实的例子，无论从教师的讲授还是学生掌握都因有了宏观感性认识而变得轻松容易。
四、调动学生兴趣，培养创新能力
兴趣是学习的动力，也是创新的动力，创新的过程需要兴趣来维持。教育学家乌申斯基说：“没有丝毫兴趣的强制学习，将会扼杀学生探求真理的欲望。”[5]食品微生物课堂教学中要注重培养学生的学习兴趣，养成学生良好的学习习惯，为学生创造性学习奠定基础。那么如何在微生物教学过程中做到调动学生兴趣，培养创新能力呢?我们主要从三方面来做起。第一，因材施教。学生的个性差异和智力发展情况各不相同，因材施教，对不同层次的学生实施不同程度的思维能力和创造能力，对不同层次的学生要有不同的评价标准和不同的目标要求。第二，以“新”为轴，调动学生学习兴趣。教学中突出“新”的理念(即运用新思想，联系新理论，列举新课题等)，在激发学生的学习热情，培养提出问题，解决问题的能力，积极参加各种学术讨论会，大胆提问等方面都无疑会起重要作用，同时还赋予学生宝贵的 创新思维 。第三，多样化传授知识。改传统课堂教学模式，引入食品中微生物变化的课外观察，自行了解微生物的生长变化;鼓励学生课堂提问，学生课外查阅资料课堂以报告会形式进行教学内容讨论;积极开展相关实验，引入校园河水中微生物检测实验，培养学生自行设计安排和完成实验的能力。
五、强化实验教学，重视动手能力
食品微生物学是一门实验性、技能性很强的专业基础课，这一学科的在校大学生踏上工作岗位前，普遍存在动手能力较差、实验技能欠缺的问题。充分利用现有的力所能及的各种条件,加强实验技能培训，是最快捷有效的弥补方法。
(一)课堂实验
食品微生物实验课开始时，讲明实验目的、要求、步骤和注意事项，努力使实验成功的要求变成学生头脑中的指令，使每位同学都全神贯注地投入到实验当中去。从最基本的操作技术做起，抓住实验课上一切可以利用的机会，采取多种形式强化基本技能。具体如下：
最初，教师进行实验目的、要求、步骤和注意事项的详细讲解。
其次，以多媒体的形式将预先录制的实验过程向学生播放。这样既可以回顾理论教学内容加深实验印象，又可使学生初步了解实验过程、实验步骤及实验中的关键操作，帮助掌握实验技能。
再次，教师与学生同时进行实验操作。这样进行实验，学生在观看了录像后对部分仍不明白或是记忆不清楚的地方可以通过教师演示与他们实验的同步，进行实验信息交换，从而让学生能够最短最及时最迅速地掌握正确的实验技能。
最后，进行实验总结，认真完成实验报告的写作和批阅，从中找出问题并进行集中答疑，进一步修正学生实验中的错误。
(二)课外实验
不定期安排学生在课外做些简单实验或集中安排学生课外进行实验技能训练。如在讲微生物腐败变质时安排学生课外取一空矿泉水瓶内装入校园河流中比较清澈的水，然后进行封口存放，直至水质变化产生腥臭。让学生通过这种现象来强化课堂所学内容，起到了良好教学效果。再如集中学生利用课余时间进行校园河水中微生物检测实验，让学生以小组为单位独立完成从实验设计到完成检测报告一系列工作，并且最后进行结果评比。这样不但丰富了学生课余生活，而且还调动了学生的学习积极性，提高了学生的实际动手和综合运用知识的能力。
六、建立适合当代大学生的考核机制[6]，正确评定学生成绩
实行理论和实验考试分离，突出实验，综合评定的考试模式。改以往教师授课内容为蓝本，学生考前背，考后忘的非正常态考试模式。将理论考查内容面放宽加大，强调与实际食品生产的联系，将知识点以命题形式溶入现实生活，做到“学以致用”。实验考试采用笔试和操作各占一半的命题形式，做到实验理论和实验操作并行，要求学生在规定时间内完成两部分命题，达到理论、操作都掌握的目的。实验笔试以实验基本原理和关键操作步骤为主要命题范围，实验操作以抽签形式定，内容均为食品微生物必须掌握的实验内容，如显微镜观察、细菌染色、细菌计数等。最后学生成绩由理论和实验两部成绩再结合平时的课堂提问及实验情况进行综合评定，给出学生一个公平公正科学的考核成绩。通过这种模式考试既要求学生掌握了食品微生物的相关理论知识，又培养了学生的实验操作技能，为以后的实际工作打下了坚实基础。
实践证明，我们进行的食品微生物课程教学改革的大胆尝试是成功的。教学内容的丰富更新、教学手段的现代化，考核机制的客观化，不仅提高了教学质量和教学效果，而且激发了学生的学习兴趣，拓宽了学生的知识面，增强了学生的动手能力，适应了现代社会对人才培养的要求。
参考文献
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[2]朱宏飞，微生物教学中激发学生兴趣的几点探索[J]，微生物学通报，2007，34(1)173~175
[3]梁峙，微生物教学中的CAI[J]，彭城职业大学学报，2001，3(16)，76~79
[4]李平、杜先锋、蒋军，运用多媒体课件好食品微生物学的尝试[J]，高等农业教育，2002，10，42~44
[5]叶丹玲，如何在微生物教学中培养学生的创新意识[J]，宁波工程学院学报
摘要： 随着人类社会的进步，食品安全已经成为世界性的公共卫生问题，不仅影响到人类的健康，而且关系到国家的安全及稳定，大力发展科学技术，研究新检验方法，快速推广普及有效检测技术越显重要。本文介绍了免疫检测技术、分子生物学方法、快速测试片法、电阻电导测定法四方面的检测方法，并评述了他们的特点。随着生物等新技术新方法在食品微生物检验领域应用，文章对近几年食品微生物检测技术和方法进行介绍，这样做有效的提高了检测效率和检验速度。
关键词： 检测方法;微生物
0 引言
随着人们现代科学技术的发展，“细菌门”、“福寿螺”、“毒饺子”等名词的出现，食品安全问题越来越受到人们的重视，根据WHO统计，全球每年有近15亿人感染食源性疾病，其中70%是食品中致病微生物污染引起的。各个环节中都有污染微生物的可能，包括食品生产、加工、储存、运输、销售等，目前，微生物对食品的污染问题成为人们关注领域。
1 食品微生物分类及命名
微生物并不是生物学分类学上的专门名词，而是对所有形体微小，单细胞的或个体结构较为简单的多细胞的、甚至没有细胞结构的低等生物的统称。其群体非常庞杂，种类繁多，包括细胞型和非细胞型两类。凡具有细胞形态的微生物称为细胞型微生物。细胞型微生物按细胞结构又分为原核微生物和真核微生物。
2 食品微生物检测技术及方法
免疫检测技术———酶联免疫吸附剂测定法 (ELIsA)[1]
免疫学是研究生物体对抗原物质免疫应答性及其方法的生物-医学科学。免疫应答是机体对抗原刺激的反应，也是对抗原物质进行识别和排除的一种生物学过程。现代免疫学将“免疫”定义为：机体对“自己”和“异己”识别、应答过程中所产生的生物学效应的总和，正常情况下是维持内环境稳定的一种生理性功能。
酶联免疫分析法(ELIsA)是食品检验中应用的主要免疫检测技术。它的中心就是让抗体与酶复合物结合，然后通过显色来检测。具体说就是使抗原或抗体结合到某种固相载体表面，即与某种酶连接成酶标抗原或抗体，这种酶标抗原或抗体既保留其免疫活性，又保留酶的活性。在测定时，把受检标本(测定其中的抗体或抗原)和酶标抗原或抗体按不同的步骤与固相载体表面的抗原或抗体起反应。用洗涤的方法使固相载体上形成的抗原抗体复合物与其他物质分开，最后结合在固相载体上的酶量与标本中受检物质的量成一定比例。加入酶反应底物，底物被酶催化变为有色产物，产物的量与标本中受检物质的量直接相关，可根据颜色反应的深浅来进行定性或定量分析。
分子生物学方法
核酸探针法[2] 核酸探针是将已知核苷酸序列
DNA片段用同位素或其他方法标记，加入已变性的被检DNA中，在一定条件下即可与该样品中有同源序列的DNA区段形成杂交双链，从而达到鉴定样品中DNA的目的，这种能认识到特异性核苷酸序列有标记的单链DNA分子就称为核酸探针或基因探针。与免疫学方法相似，探针也需要附加适当标记。以往研究的探针技术要使用放射性同位素，只在专门的实验室使用，而现在较热门的技术是以核酸杂交为基础的第二代技术一—比色计。该方法依赖核糖体RNA(tRNA)发育中储存的核酸成分进行检测。这种天然富含rRNA标靶序列的使用使得无辐射检测成为可能，同时又保持了与放射性同位素方法相当或者更高的灵敏度。总体说，核酸探针技术是一种较为理想的技术，特点是敏感、特异、简便、快速，缺点是一种菌就需要一种探针，目前尚未建立所有菌种探针，该技术还有待进一步发展，再者就是检验费用比较昂贵。
聚合酶链反应法(PcR方法)[2] 聚合酶链反应 (PCR)PCR是美国科学家Mllllis于1983年发明的体外快速扩增特定基因或DNA序列的方法。又称为基因体外扩增法，是一种体外选择性扩增DNA或RNA的技术。该方法通过对人工难以培养的微生物相应RNA或DNA片段扩增，检测扩增的产物含量，从而快速对饲料中致病菌的含量进行检测。PCR技术可直接检测样品中痢疾杆菌，大肠杆菌、乳酸杆菌、肉毒梭菌等。
快速测试片法 快速测试片法是利用无毒的纸膜、纸片、胶片为培养基载体，快速、定性和定量检测试纸和胶片的食品微生物检测方法，它是一种集现代化学、高分子科学、微生物学于一体的检测方法。对有些项目的测定，其准确度和精确度高，几乎与标准方法相媲美。其优点：第一，常规法需要时间较长，而且温度要求严格，而测试片操作简单，大大缩短了测试时间，以往许多实验室不能实施，不能达到及时检测的目的。第二，快速测试片可以在取样时同时接种，防止延长接种时间时由于细菌繁殖造成的数量增多，结果更能反映当时样本中真实的细菌数。第三，测定少量样品，不需配试剂，价格低廉，可随时进行，便于运输，携带方便，易于消毒保存，操作简便快速。
电阻电导测定法 电阻电导测定法原理是：在细菌生长繁殖期间，将大分子物质(蛋白质、糖类等)分解成有机酸、氨基酸等带电荷的小分子物质，改变其培养液的导电度。这样，通过电阻和导电度的数值变化，就可推算出样品含菌数。目前已开发出来的电阻电导检测器有：美国Vitek公司生产的Bactometer可适用于检测肉品、乳制品等含菌量;英国推出的Mathus系统，可用来检测牛乳、酿造液、鱼及海产品的含菌量[3]。
3 结束语
随着人们生活质量的不断提高，食品安全问题已逐渐成为世界性公共卫生问题，直接关系到人类的健康。本文中罗列了几个方面的食品中微生物的检测技术，虽然很多技术依然存在一定的问题，有的属于世界前沿，有的还处于发展阶段，但其应用价值日显突出。
参考文献：
[1]王兰兰.临床免疫学和免疫检验[M].北京：人民卫生出版社，2003：91-93.
[2]杨向荣，江志毅等.快速方法在食品微生物检测中的应用[J].学术论坛，2006，5.
[3]周向华，王衍彬，叶兴乾等.电阻抗法在食品微生物快速检测中的应用[J].粮油加工与食品机械，2003(10)：73-75.
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