面向国家安全场景的态势感知与分析方法研究

[目的/意义]面向国家安全场景的复杂、多变等特性,需要有效融合多源情报进行国家安全事件多维态势感知与分析,为国家安全事件的应急管理提供全面、实时、精准的数据支撑。[方法/过程]从三元世界视角解析国家安全事件的场景情报源;在此基础上,提出以事件为中心的多源情报协同感知机制和基于“时间—空间—主题”模型的多维态势分析方法体系;最后,基于文章提出的方法体系构建了国家安全事件综合态势感知与分析实验平台。[结果/结论]借助情报学的信息组织与信息分析理论和方法,对国家安全事件相关态势信息进行序化组织与多维分析,能够促进态势信息的有效利用,进而提升国家安全事件的应急响应效率。

一体化指挥调度:复杂系统安全场景数字化

随着平台经济崛起,虚实结合的数字孪生体系已然形成,社会不确定性交互指数级增长,社会管理和治理能力受到极大挑战,复杂系统成为科学研究的前沿焦点.安全场景数字化是解决社会治理复杂系统的新路径,基于“OODA环”一体化指挥调度从理论、技术、工程、标准等方面为此提供了体系支撑.一体化指挥调度是解决安全场景供需矛盾问题的方法论,具有普适性.

上海轨道交通2号线信号系统兼容性改造的安全场景及其可靠性和可用性分析

上海轨道交通2号线信号系统进入大修年限,通过深入研究信号系统各类方案,最终确定以"TBTC+CBTC"(基于轨道电路的列车控制+基于通信的列车控制)双信号异型冗余系统作为最终2号线信号改造方案,即以轨道电路作为降级模式的CBTC系统方案。目前,实施该方案兼容性系统的列车已上线运营,介绍了此大修改造方案中信号全线兼容性系统模式下的6种安全运营场景,并对其可用性、可靠性进行了分析。

基于异常流量检测和场景编排的自动化安全运营体系

传统安全监控系统不仅效率不佳,而且还会产生大量误报。安全人员通过手工的方式处理大量告警信息,很容易忽略真实且有危害的信息。为此,提出了一种基于异常流量检测的SOAR自动化响应运营体系,以提升业务操作效率和安全管理人员的工作效率,实现安全运营的精细化、自动化。同时,对于未知威胁,通过人工智能模型进行全流量分析,形成未知威胁的快速发现、溯源以及快速处置等能力,可以突破传统方法在未知威胁分析方面的技术瓶颈。

基于场景的全自动运行系统安全分析方法

提出一种基于场景的全自动运行系统安全分析方法,对全自动运行系统每一个运行场景进行建模,识别该场景下的作用因素,以便快速识别出全自动运行系统每一个运行场景下可能存在的操作方面的风险及规避措施,根据剩余风险评估措施是否有效,从而得出一系列全自动系统各运行场景下应如何人为介入的防护措施,解决多家供应商提供的系统无法整体分析的问题,提升全自动运行系统的运营安全。

一种面向列车控制系统中安全攸关场景的测试用例自动生成方法

列车控制系统是一种安全攸关系统,为保证其安全性,要求测试过程对安全攸关场景中所有可能的运行进行完全的覆盖.现有的场景建模与测试用例自动生成方法不能完全满足这一技术需求.围绕列车控制系统的安全攸关场景建模以及测试用例自动生成方法展开研究,对UML活动图扩充了事件驱动机制和时间特性描述机制,以满足对安全攸关场景建模的需要,提出了简单路径覆盖准则以定义对场景中所有运行的完全覆盖,并针对这一覆盖准则给出了自动生成测试用例的方法.以地铁列车控制系统为研究对象展开实验,表明了该方法的有效性和局限性.

一种面向信息物理融合系统安全攸关场景的测试用例自动生成方法

对信息物理融合系统中的安全攸关场景进行有效的测试是提高系统安全性的重要手段。如何对安全攸关场景进行建模以完整准确地刻画系统行为,如何有效地生成测试用例以提高测试覆盖度、降低测试成本,是面向安全场景测试技术需要解决的核心技术问题。现有的场景建模与测试用例生成技术缺少对信息物理融合系统重要特性的描述和处理,其生成的测试用例不能满足系统安全攸关场景的测试需求。围绕信息物理融合系统的安全攸关场景建模以及测试用例自动生成方法展开研究,为UML活动图扩充了外部事件驱动机制和时间特性描述机制,以满足对安全攸关场景建模的需要;并研究了基于场景模型自动生成测试用例的方法。

电力物联网全场景安全态势感知解决方案

电力物联网全场景态势感知解决方案根据电力物联网典型的“云、网、边、端”分层结构构建安全防护体系,提升电力物联网全场景安全态势感知能力,解决电力物联网安全态势感知体系欠缺和应急响应能力不足的问题。对全业务电力物联网的各环节进行安全保障,防止恶意渗透攻击、防止数据丢失、防止恶意篡改,确保接入终端可信、传输通道可靠、业务应用可控,实现全景安全监测,全面提高全业务电力物联网安全综合防御能力。

大数据安全分析平台建设与实践

本文从北京燃气大数据安全分析平台的建设背景、建设与实施情况和建设成果等方面阐述北京燃气大数据安全分析平台的建设和使用情况。

自动驾驶安全关键场景生成技术综述

安全关键场景生成是自动驾驶的重要方向,在自动驾驶测试、汽车安全性评估和汽车安全标准构建等领域都有着很高的应用价值,是关系自动驾驶应用落地的关键。现有研究缺乏重点围绕安全关键场景生成技术的综述,因此本文对安全关键场景生成技术进行了系统性综述。首先,分析了安全关键场景生成技术的综述相关研究;其次,对安全关键场景生成模型进行了对比分析;再次,分类总结了基于聚类、贝叶斯网络和对抗网络的安全关键场景生成方法的进展;最后,对安全关键场景生成方法研究趋势进行了展望。

应用安全改造的要点与难点

基于等级保护应用安全的要求,结合应用安全咨询经验,分析了应用安全主要问题点,针对性的从应用安全功能和应用安全场景两大维度提出了应用安全改造的要点,剖析了应用安全改造整个过程中主要的难点,并明确了应用安全改造后的验证的重要性。

基于数据安全智能化分析研究

随着数据业务的不断拓展,电信运营商掌握了海量的极具商业价值的敏感数据信息。敏感数据所带来的安全隐患使得信息安全的重要性日益凸显,保障电信信息系统安全至关重要。本文在结合广东移动安全现状的基础上,利用人工智能技术,通过贴近业务现状的智能安全审计场景模型,使安全审计更精准,更有效,满足业务综合审计及安全合规管理的需要。为数据隐私保护提供有效地技术方法借鉴。

一体化指挥调度场景应用研究(下)

一体化指挥调度是安全场景数字化的方法论,文章阐述了一体化指挥调度的内涵和外延,从OODA环数据流视角,结合典型案例,对重大活动安保指挥、应急指挥调度、社区治理中安全场景问题进行分析,并提出面向场景、数据驱动、平台支撑、体系融合的解决方案。

一体化指挥调度场景应用研究(上)

一体化指挥调度是安全场景数字化的方法论,文章阐述了一体化指挥调度的内涵和外延,从OODA环数据流视角,结合典型案例,对重大活动安保指挥、应急指挥调度、社区治理中安全场景问题进行分析,并提出面向场景、数据驱动、平台支撑、体系融合的解决方案。

电信运营商云网多要素融合创新的策略研究

云网多要素融合创新的核心思想是灵活快速地为各类客户提供DC(数据中心)+网+算力+云+大数据/AI(人工智能)+安全+绿色等多要素集成的智能化综合新型信息服务,面向用户场景构建网络化、平台化、智能化的云网集成解决方案,为用户提供差异化的数字服务。文章重点研究电信运营商融合云网等多数字要素在重点行业(如工业行业)、边缘云网及安全场景赋能等领域的发展策略。

AdvSce:面向自动驾驶系统的安全关键场景生成工具

AdvSce是一个面向自动驾驶系统的安全关键场景生成工具,能够在给定初始场景的基础上,以添加额外交通参与者的方式,生成挑战自动驾驶系统控制车辆(主车)安全性的扰动场景,用于自动驾驶系统的仿真测试.不同于既往研究中,首先确定场景参数空间,再使用黑盒优化算法生成安全关键场景的工具或方法, AdvSce可以基于对主车行为的分析,在场景生成过程中动态地构造能够挑战主车安全性的场景参数空间,从而实现高度自动化且高效的安全关键场景生成.我们使用AdvSce在LGSVL仿真器中生成了面向Apollo 7.0自动驾驶系统的测试场景.结果表明,相比现有的安全关键场景生成工具, AdvSce具有更高的安全问题场景生成效率.

站内长短进路的列控系统处理方案研究

以高速铁路既有站改造和海外工程建设为出发点,介绍长短进路的定义及应用原则,分析基于站内长短进路的双车停靠和多股道发车/接车安全运营场景,从站内长短进路的配置、长短进路状态以及长短进路处理3个方面提出列控系统的长短进路处理方案。根据站内长短进路处理方案对安全运营场景进行效果分析,有效证明该方案具有重要的应用价值。

元宇宙安全挑战思考

元宇宙所描绘的虚实融合世界已逐步得到业界各方认可,而向元宇宙发展的历程中,也会涌现出各种问题,其中安全既是核心也是发展底线,前瞻性地考虑元宇宙安全挑战无疑是必要的。综合各方对元宇宙特征的研讨,可以发现元宇宙的IT架构将会是现今互联网的全面升级,也使得元宇宙安全呈现范围更大、复杂性更高、安全范畴更大、影响更强等特点。为更加形象展现元宇宙安全问题和影响,特选取四个场景进行详细分析。在此基础上,提出元宇宙安全五层架构体系,并剖析不同层级的安全特点及重点关注领域,为元宇宙产业的安全健康发展提供参考。

安全切入场景下的驾驶人初始制动时刻分析

基于中国自然驾驶项目的China-FOT数据库,研究安全切入场景下的驾驶人制动响应,为研究自动驾驶功能在安全切入场景下的控制策略开发及测试评价提供参考。首先使用人工截取车载视频的方法初步筛选出266例安全切入场景工况,通过观看车载视频提取交通环境参数(包括光照条件、切入车辆切入方向、车辆类型、横向位置变化等)以及本车驾驶人制动响应等视频数据;通过自动截取CAN总线数据提取本车车速、加速度等车辆动力学参数;并使用MATLAB图像分析的方法估算两车相对速度、相对距离等图像处理结果。然后基于提取到的工况数据.分析驾驶人响应类型及分布,得出在前车安全切入场景下,本车驾驶人保持本车道行驶的响应行为占96.24%,保持本车道行驶且同时制动的响应比例为51.13%。因此,对前车安全切入时.本车驾驶人保持本车道行驶的同时采取制动响应的行为进行了更深入的研究,以提取的136例符合此响应行为的工况数据为基础,以THW(Time Headway)值作为表征参数分析驾驶人初始制动时刻特征。预设交通环境、切入车辆参数、本车参数中可能对THW值产生影响的因素,分析THW值在预设的影响因素下的分布情况,并使用皮尔逊相关性检验验证THW值与该因素的相关关系.最终确定切入车辆类型、两车相对车速及相对距离与THW值显著相关。最后使用以上显著影响因素的参数进行聚类分析,得到5种典型的安全切入场景下的制动工况。

燃煤智慧电厂边缘计算电力AI专用视频识别芯片的设计分析

基于28 nm基础FPGA芯片,写入自主研发的深度神经网络算法,形成FPGA智能芯片的设计过程,封装成“智能边缘物联网微算中心”,组成大规模分布式的边缘计算网络,以实现燃煤智慧电厂生产现场设备和人不安全状态的快速识别和大规模安全风险报警应用。结果表明:训练用于“跑冒滴漏”检测的全连接分类网络的改良新算法可支持芯片级的算力运算,还可解决原有技术在图像动态变化的情况下,检测速度慢及检测精度低的问题。电力工业专用AI视频芯片可降低人工智能数据中心的计算负载,使用边缘计算和云计算组合的方式,比单纯使用云计算能完成更多关键性业务,为全厂创造经济效益约147万元/a。