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基于改进Apriori算法的铁路网络安全预警方法研究

崔伟健, 马小宁, 孙思齐

崔伟健, 马小宁, 孙思齐. 基于改进Apriori算法的铁路网络安全预警方法研究[J]. 铁路计算机应用, 2021, 30(3): 59-64.
引用本文: 崔伟健, 马小宁, 孙思齐. 基于改进Apriori算法的铁路网络安全预警方法研究[J]. 铁路计算机应用, 2021, 30(3): 59-64.
CUI Weijian, MA Xiaoning, SUN Siqi. Railway network security early warning method based on improved Apriori algorithm[J]. Railway Computer Application, 2021, 30(3): 59-64.
Citation: CUI Weijian, MA Xiaoning, SUN Siqi. Railway network security early warning method based on improved Apriori algorithm[J]. Railway Computer Application, 2021, 30(3): 59-64.

基于改进Apriori算法的铁路网络安全预警方法研究

基金项目: 中国国家铁路集团有限公司重大课题(K2019S002)
详细信息
    作者简介:

    崔伟健,在读硕士研究生

    马小宁,研究员

  • 中图分类号: U29 : TP393

Railway network security early warning method based on improved Apriori algorithm

  • 摘要: 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。
    Abstract: With the rapid development of big data technology, security hidden risk prior awareness technology based on big data technology is becoming more and more mature, which provides an effective means for analyzing massive data and mining accident rules. This paper optimized and improved the classical Apriori algorithm in data mining technology, based on the improved Apriori algorithm, proposed a railway network security early warning method, and combined with the requirements of network security level protection, constructed the railway network security index system. The correctness and availability of the algorithm were verified by simulation experiments. The research shows that the improved Apriori algorithm can implement the railway network security hidden risk prior awareness and effectively solve the problem of the lack of early warning and prevention means, which has a certain application value in railway network security early warning.
  • 图  1   Apriori算法流程

    图  2   改进的Apriori算法流程

    图  3   改进前后Apriori算法计算稳定度对比

    图  4   改进前后Apriori算法计算次数对比

    表  1   铁路某单位网络安全指标

    标识符
    TID
    指标项
    M1M2M3M4M5M6M7M8M9M10
    10234567800
    202000600910
    312000608910
    40204067090
    500005078010
    61234067890
    70230000800
    802005608910
    下载: 导出CSV
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图(4)  /  表(1)
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出版历程
  • 收稿日期:  2020-10-25
  • 刊出日期:  2021-03-25

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