铁路网络安全态势感知平台方案研究

研究基于大数据的网络安全态势感知技术在铁路行业的应用,使铁路信息网络具有全面感知、主动预警的能力是当前铁路网络安全建设的重点任务之一。为此,需要解决目前由于无法及时监测和感知信息网络中所存在的安全风险而导致的应用系统发展受限问题;解决传统网络安全态势感知平台由于实际网络环境中数据处理量巨大、业务复杂、层次套叠所导致的误报警率高、易遗漏报警等问题。以大数据高速存取为基础,利用人工智能和并行处理等技术优化感知预测算法,提出适于铁路行业应用的网络安全态势感知平台解决方案,并在测试环境中进行测试验证。结果表明:在具有高通量、复杂化特点的铁路信息网络环境中,该解决方案对潜在安全风险的感知和发现能力优于传统网络安全态势感知平台,满足铁路信息网络高通量、高实时性响应要求,有效地降低误报警率,提升了报警质量和水平。     

铁路网络安全攻防仿真实验平台方案设计

研究并采用柔性虚实互联、异构数据融合、攻击检测、攻击溯源等技术,设计铁路网络安全攻防仿真实验平台,借助平台开展网络安全技术研究、网络安全攻防演练、安全防御能力验证、安全事件取证分析等科研实验,实现对铁路网络安全事件及时有效预警、快速取证、精准定位和分析,为构建安全可控、攻防兼备的铁路网络安全综合防御体系提供技术和数据支撑。     

基于大数据技术的铁路安全管理研究

大数据技术为分析铁路安全管理领域的海量历史数据，发现其事故规律提供了有效的手段。本文分析了铁路安全管理系统和数据现状，并结合大数据技术的特点，按照“人-设备-环境”3个方面，给出了铁路安全管理大数据应用的需求分析模型。该模型为实现设备的风险分析、状态维修，给决策者提供辅助决策，提高铁路安全预警水平，有重要指导意义。     

铁路货运安全大数据功能设计研究

随着大数据、物联网、云计算等现代化技术日益成熟,为铁路货运安全管理智能化提供了有效的技术手段。结合铁路货运内外部数据需求,以及铁路货运安全风险识别和风险预警功能需求,提出"风险管理评价+风险预警+综合分析"的铁路货运安全大数据功能架构,探讨铁路货运安全风险评价功能、货运关键项点安全风险预警功能,以及货运安全综合分析的功能,为有效提升铁路货运安全智能化管理能力提供决策依据。     

基于Hadoop的Aprior算法改进及其在动车组运维的应用

论文着眼于解决大数据下的动车组关联规则挖掘问题，提出了一种基于Apriori算法改进的大数据关联规则挖掘算法T-MR-Apriori算法。该算法融合Hadoop技术，执行两遍MR分布式计算过程，完成整个关联规则挖掘流程，提高了海量数据下关联规则挖掘的效率和准确率。同时利用实际动车组运维数据进行验证，证明该算法在海量数据下具有良好的挖掘速度又能不降低挖掘性能。并且将该方法应用于动车组牵引电机运维数据挖掘，进行可视化展示。     

基于自适应安全的铁路网络安全框架设计研究

介绍自适应安全框架的定义与特征，结合新形势下的铁路信息系统网络安全保障需求，从基础结构安全、纵深防御、主动防御、联防联治4个方面，提出基于自适应安全的铁路网络安全框架设计思路，并围绕该框架形成风险纵深安全防御、数据纵深安全检测、自动化快速响应、安全情报预警4个重点研究方向，通过体系化的建设模式，提升铁路网络安全防御自适应能力。     

昆明局集团公司软件研发工作思考

为有效提升铁路软件研发能力，使开发的软件更好地满足铁路发展需要，就当前中国铁路昆明局集团有限公司（简称:昆明局集团公司）软件开发现状及普遍存在的问题进行深入分析，如数据资产利用、网络安全防护、大数据应用等问题。提出规划软件开发战略、统筹规划和管理网信安全及软件运维、加快信息系统研发基础性建设、加快推进大数据技术应用、加强合作与交流等软件研发工作改进建议。     

铁路货车大数据平台总体设计研究

为促进铁路货车数据资源共享、推进大数据技术在铁路货车领域的应用,提出了铁路货车大数据平台的总体设计方案。在分析铁路货车大数据来源及数据特征的基础上,基于大数据采集与存储技术、大数据治理技术、大数据算法和模型、大数据计算分析技术,设计了铁路货车大数据平台的总体架构和技术架构,为铁路货车大数据平台的搭建提供设计依据。目前已在中国国家铁路集团有限公司开展了基于该设计方案的铁路货车大数据平台的搭建。     

铁路设计企业安全态势感知技术研究与实践

分析了铁路设计企业网络安全防护现状,对比并制定了安全态势感知技术方案,重点阐述铁路设计企业态势感知技术实践中遇到的问题和对既有网络及安全防控体系的适应性调整。实现企业网络流量安全态势监测及安全自动化,使安全态势感知技术在网络安全综合防控体系中发挥出核心价值,可以切实提升企业整体安全水平。     

铁路行业关键信息基础设施数据安全防护平台研究

为弥补铁路行业关键信息基础设施数据安全防护方面的薄弱环节,分析铁路行业关键信息基础设施数据安全现状,研究了数据安全防护平台的架构、特点及功能,提出了动态数据安全防护思路,运用轻量级数据加密算法与安全传输协议集成技术,对关键信息基础设施数据全生命周期进行安全防护。平台具备对关键信息基础设施数据流动过程事前感知、事中响应、事后溯源的能力。对铁路关键信息基础设施的数据安全防护具有参考价值。     

风险量化模型在铁路安全风险预警中的应用

结合铁路安全风险特点和安全信息特征,提出两种风险量化评价模型,即基于改进风险矩阵的风险量化预警模型和基于铁路风险事件“损失值”的风险量化预警模型。两种模型运用于铁路安全风险预警信息系统,在实现铁路安全风险动态评价和风险预警功能方面,取得了良好的应用效果,为提高铁路安全风险预控能力提供了有效的技术手段。     

铁路外部环境安全隐患开放式智能管控平台研究与实现

铁路外部环境安全是铁路运输安全的基础。针对铁路外部环境隐患治理难点,调研安全隐患管控现状,从"人防"、"技防"、"物防"建设入手,探索隐患监控手段,研究有效管控措施,规范完善整治流程。通过综合利用卫星遥感、车载实景拍摄、无人机、及移动信息采集等技术,基于地理信息系统(GIS,Geographic Information System),建立适用于铁路外部环境安全隐患的开放式智能管控平台,实现对隐患问题的可视化、标签化管理,及时发现和消除外部环境安全隐患。通过数据建模分析、预警预测等方法量化风险点位,解决隐患巡查手段单一、工作量大及覆盖面不全等问题,提升铁路外部环境管控的自动化、智能化水平,提高了整体环境整治工作效率,进一步保障了铁路运输安全。     

铁路运输安全监督管理大数据应用研究

为提高铁路安全监管大数据利用价值,实现安全管理精细化和辅助决策智能化,研究提出铁路运输安全监督管理大数据应用技术方案。通过对文本挖掘、关联分析、风险量化评价等关键技术的研究,实现安全规律分析、安全状态评价、安全风险预警等安监大数据应用功能。该方案对于铁路各级安全管理部门全面、准确地了解安全形势,提升管理智能化和决策科学化水平具有参考价值。     

一种基于BP神经网络的铁路大宗货物运价风险预警判定方法

为获取较大的市场占有率和较好的利润增长水平,铁路货运公司需要实时掌握铁路货物运价在货运市场中的竞争力,综合考虑社会、企业自身和货主等因素,基于BP神经网络算法,进行铁路货运价格风险预警判定方法研究,并建立运价风险预警模型。以某铁路局集团有限公司大宗货物运输中的煤炭运输为例,选取2015-2017年相关数据,训练BP神经网络模型,得到铁路煤炭运价的风险预警结果。与实际数据对比,拟合程度较高,因此可使用该方法对当期的运价风险程度进行合理预测,同时也对相关铁路部门的运价政策制定与调整起到辅助决策作用。     

基于北斗三代的铁路监测预警系统设计

针对铁路安全隐患问题,提出将第三代北斗卫星导航系统（简称：北斗三代）高精度定位技术引入铁路监测预警,设计了基于北斗三代的铁路监测预警系统,该系统利用北斗高精度定位的原理实现位移数据高精度监测,同时具备实时传输和即时预警等功能。实践证明,该系统相对于基于GPS的监测预警系统具有明显优势,可见的卫星个数显著增加,水平精度提高20%以上,高程精度提高50%以上。同时通过不同基线长度下监测性能的对比,为合理布设基准站提供参考。     

基于大数据分析技术在铁路卸车组织优化中的研究

文章介绍铁路卸车组织管理系统，该系统利用大数据分析技术，解决待卸车动态分布实时分析、重车在运输过程的监控和预警、重车到达时间的预测和预报，辅助编制卸车计划，安排货运专用线或公共货场使用等问题。系统已在昆明铁路局试用，取得了很好的经济效益和社会效益。