基于区块链的民航安保信息共享模型研究

为解决传统民航信息共享模式的“数据孤岛”问题,在总结分析当前民航安保信息共享现状及问题的基础上,根据民航安保实际需求构建基于区块链的民航安保信息共享模型,从组织架构、逻辑架构、共享流程、应用场景及难点方面进行研究,提出民航安保信息共享区块链融合应用场景,构建民航信息共享新模式。研究结果表明,基于区块链的民航安保信息共享模型能弥补传统民航信息共享模式的缺陷,可为区块链技术在民航安保领域的应用提供新思路。

基于深度长短记忆模型的民航安保事件分析

为辅助公安民警分析民航安保事件,采用深度长短记忆(LSTM)模型,研究民航安保事件行为主体识别问题。通过搭建民航安保事件数据库,对民航安保事件概念信息进行多模态信息表示,提取安保事件时序特征,构建深度LSTM模型,进而实现安保事件行为主体的学习与预测。结果表明:该模型可基于事件时序特征分析事件行为主体,预测精度更优,且在有噪声情况下也可得出良好结果,相关研究成果已在SZX机场成功应用。

有限理性下民航安保参与方策略演化博弈分析

文章基于演化博弈理论分析框架,在有限理性前提下构建民航公安、风险旅客和机场航司三方策略的演化博弈模型,基于系统动力学模拟仿真民航公安、风险旅客和机场航司3个主体决策过程的演化策略路径选择以及影响动态博弈系统稳定状态的重要因素,研究得出三方博弈主体的初始策略概率对动态系统稳定的影响、公安机关强打击成本对动态系统稳定的影响和风险旅客不守法的额外收益对动态系统稳定的影响。结果表明,政府与企业的协同合作十分重要,政府对于选择强打击策略的公安机关需要给予更多的政策支持,并且要采取打击措施降低风险旅客不守法所获得收益,同时机场航司需要更加配合公安机关的行动。

基于风险排名和决策树的民航反恐安保风险评估与决策分析研究

【目的】针对民航安保严峻挑战,进行民航反恐风险评估及对应安保决策研究。【方法】基于民航反恐安保风险评估结果,构建民航反恐安保风险决策树,对潜在民航恐怖袭击的概率、威慑效应、替代效应、对策有效性和后果进行决策分析。【结果】基于多种可能的针对民航恐怖袭击威胁及其对策的综合效应分析结果,实现对多种对策的综合作用结果进行评价。【局限】通过分析已发生的恐怖事件,较难实现未发生的恐怖事件的验证。【结论】分解民航恐怖袭击的多层次属性,得出潜在民航恐怖袭击的概率和安保对策,并实现后果分析。

基于民航旅客分级分类方法的差异化安检和旅客风险演化研究

【目的】提高民航安检服务效能和乘客满意度,基于民航旅客分级分类模型输出结果进行差异化安检,并进行民航旅客风险演化系统动力学分析研究。【方法】构建民航旅客分级指标体系,通过定量分析确定各项指标权重,并提出基于深度神经网络的民航旅客分类模型,进而使用系统动力学模拟仿真安全管理措施对民航旅客风险的影响作用。【结果】通过将分级分类模型与差异化安检相结合,实现基于风险的民航旅客精准分流,缓解安保压力,进而基于风险演化推演,在社会安全管控、安保措施以及响应系数三个变量增加30%后,能分别降低民航旅客风险61.65%、29.87%和29.87%,改善旅客乘机体验。【局限】由于个别特殊民航安保事件保密级别较高,无法将其纳入分析范畴。【结论】本文构建了民航旅客分级分类模型以提供民航差异化安检对策,并基于风险系统动力学分析阐释安保措施对于民航旅客风险演化的影响。

基于深度学习的民航安检和航班预警研究

【目的】基于数据分析进行分级分类安检,提升机场安全检查的工作效率和用户体验。【方法】针对民航乘客安检最为关注的时效问题,提出一种特征级的深度学习方法,基于民航数据库和公安数据库,构建包括时序特征、空序特征、环境特征三层深度神经网络,通过训练获得联合表示层——旅客风险因素,基于此得出旅客安检和航班预警模型。【结果】旅客安检和航班预警模型可以较好地缓解民航安检压力,提前做好高风险旅客和航班的防范处置准备。【局限】只针对大型机场进行分析,结论对小型机场是否适用需要进一步验证。【结论】基于深度学习获得的旅客风险因素构建的预警模型可以有效提升机场安全检查的工作效率和用户体验。