【摘 要】
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网络安全贯穿铁路运输经营工作始终,是铁路运输安全的重要组成部分。随着我国智能高铁的快速发展以及信息化建设的不断完善,铁路各业务领域对信息化的依赖程度越来越高,随之而来的网络安全问题也越来越严重。近年来铁路大力发展网络安全建设,取得了较好效果,但受限于起步较晚,目前与先进行业、领域之间仍有一定差距,如何将网络安全工作从“事后处理”移至“事前防范”,从源头上规避网络安全风险,是铁路行业目前亟待解决的问
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网络安全贯穿铁路运输经营工作始终,是铁路运输安全的重要组成部分。随着我国智能高铁的快速发展以及信息化建设的不断完善,铁路各业务领域对信息化的依赖程度越来越高,随之而来的网络安全问题也越来越严重。近年来铁路大力发展网络安全建设,取得了较好效果,但受限于起步较晚,目前与先进行业、领域之间仍有一定差距,如何将网络安全工作从“事后处理”移至“事前防范”,从源头上规避网络安全风险,是铁路行业目前亟待解决的问题。网络安全风险分析是铁路网络安全“事前防范”的核心,高效精确的风险分析,有助于精准发现问题、解决问题,传统风险评估方法能在一定程度上实现风险分析,但距离“高效精确”仍有较大差距。在大数据背景下,引入数据挖掘技术开展铁路网络安全风险分析,是实现铁路网络安全“事前防范”的有效方法。本论文在调研各单位实际需求基础上,研究提出铁路网络安全风险分析优化思路;构建了风险分析指标体系;经综合对比后引入Apriori算法开展关联分析,并针对Apriori算法进行改进;提出铁路网络安全风险关联分析方法,并基于实际场景进行应用分析。主要研究内容如下:（1）通过调研铁路各单位网络安全风险分析工作实际需求,综合研究现行风险分析方法存在的局限性,提出了铁路风险分析方法优化思路。（2）结合铁路网络安全特点及工作实际,围绕管理保障、技术保障、运维保障三个方面,研究构建了铁路网络安全风险分析指标体系。（3）结合实际工作需求,综合分析对比常用关联分析算法特点和适用场景,确定采用Apriori算法支撑风险分析,并针对算法存在的不足之处进行优化改进,提升算法计算效率。（4）结合实际测评数据,采用基于改进Apriori算法的铁路网络安全风险关联分析方法,从数据采集、处理、计算等方面进行应用研究,分析其中存在的强关联风险和次生关联风险,为未来铁路行业开展网络安全风险分析提供探索靶向。
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