基于铁路数据服务平台的铁路数据资产管理研究

随着铁路企业公司化改革的不断深入,铁路数据的资产化以及服务于"强基达标、提质增效"的工作主题成为铁路企业越来越紧迫的需求。当前铁路数据资产管理还面临着资产盘点不清、共享困难、缺乏安全分级以及主数据不规范等一系列问题。文章明确了铁路数据资产管理相关重要环节,并基于铁路数据服务平台的服务能力和开发引擎,构建了一系列服务于数据资产管理应用,实现了数据从盘点、接入到安全分级和共享的全流程管理,在实践中取得了很好的应用效果。     

基于改进Apriori算法的铁路网络安全预警方法研究

随着大数据技术的飞速发展,基于大数据技术的安全隐患事前感知技术日趋成熟,为分析海量数据和挖掘事故规律提供了有效手段。文章优化、改进数据挖掘技术中经典的Apriori算法,基于改进的Apriori算法,研究提出一种铁路网络安全预警方法,并结合网络安全等级保护要求,构建铁路网络安全指标体系,通过仿真实验,验证算法的正确性和可用性。研究表明,采用改进的Apriori算法能够实现铁路网络安全事前感知,有效解决预警防范手段不足的问题,在铁路网络安全预警中具有较高的应用价值。     

基于铁路数据服务平台的多源数据融合架构研究

铁路数据服务平台实现了铁路数据集中汇聚和铁路数据资产管理,为充分挖掘铁路数据的价值,发挥铁路数据资产的综合应用效益,亟需对来自不同业务应用系统的多源数据进行有效融合。为解决数据复杂多样所带来的数据融合难题,提高数据融合成效,需要构建统一的多源数据融合架构。研究提出基于铁路数据服务平台的多源数据融合架构,描述不同层次数据融合的输入/输出项、数据处理任务、相关技术及特点,对比分析多种数据融合算法的特点和适用性,讨论了数据融合结果的存储和共享,为推进基于铁路数据服务平台的数据融合研究与开发工作提供参考。