中國鐵道科學(xué)研究院

1、載全文收藏本頁導(dǎo)出題錄分享作者：姚洪磊張彥高影響力作者機(jī)構(gòu)地區(qū)：中國鐵道科學(xué)研究院電子計算技術(shù)研究所北京100081高影響力機(jī)構(gòu)出處：《信息網(wǎng)絡(luò)安全》2014年第7期8186頁共6頁高影響力期刊基金：國家自然科學(xué)基金[51078353]、鐵路科技研究開發(fā)計劃項目[2011T009、2013T005C、J2012X002]摘要：互聯(lián)網(wǎng)售票逐步取代了傳統(tǒng)售票方式，在鐵路運(yùn)輸生產(chǎn)中發(fā)揮至關(guān)重要的作用，但由于其向互聯(lián)網(wǎng)提供服務(wù)，面臨多個層面的安

2、全風(fēng)險和威脅，受外部攻擊、病毒感染等安全威脅日益增大，一旦遭受攻擊或其他因素導(dǎo)致系統(tǒng)宕機(jī)或終止服務(wù)，產(chǎn)生社會負(fù)面影響巨大。針對上述威脅，需要安全維護(hù)人員運(yùn)用科學(xué)的方法和手段，系統(tǒng)地分析系統(tǒng)所面臨的威脅及其存在的脆弱性，評估安全事件一旦發(fā)生可能造成的危害程度，提出有針對性的抵御威脅的防護(hù)對策和整改措施，將風(fēng)險控制在可接受的水平，最大限度地保障信息系統(tǒng)安全。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有常規(guī)方法所不具備的智能特性，具有自主獲取和學(xué)習(xí)知識的功能，可以較好地

3、處理不確定性和非線性的問題，目前基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信息安全風(fēng)險評估在多個行業(yè)中已經(jīng)開展了研究并得到了應(yīng)用。相對其他人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型具有較強(qiáng)的非線性映射能力和自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)能力。首先，采用3層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠以任意精度逼近任何非線性連續(xù)函數(shù)，使其適合于求解內(nèi)部機(jī)制復(fù)雜的問題；其次，訓(xùn)練時能夠通過學(xué)習(xí)自動提取輸出、輸出數(shù)據(jù)間的“合理規(guī)則”，并自適應(yīng)的將學(xué)習(xí)內(nèi)容記憶于網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值中。因此，文章根據(jù)鐵路互聯(lián)網(wǎng)售票系統(tǒng)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)體系結(jié)

4、構(gòu)，采用具有3層結(jié)構(gòu)的BP反向傳播人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型與之對應(yīng)，準(zhǔn)確反映互聯(lián)網(wǎng)售票系統(tǒng)面臨的各類安全威脅，并利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)良好的自適應(yīng)性和容錯能力，以互聯(lián)網(wǎng)售票系統(tǒng)面臨的安全風(fēng)險威脅等級值為訓(xùn)練樣本，采用已訓(xùn)練的BP網(wǎng)絡(luò)對互聯(lián)網(wǎng)售票系統(tǒng)進(jìn)行安全風(fēng)險評估，設(shè)計了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)險評估模型，仿真結(jié)果表明，設(shè)計的模型具有很好的自適應(yīng)性和容錯能力，適用于復(fù)雜的互聯(lián)網(wǎng)售票系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)，實(shí)驗(yàn)數(shù)?關(guān)鍵詞：鐵路互聯(lián)網(wǎng)售票系統(tǒng)信息安全風(fēng)險評估人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B

5、P算法分類號：TP309[工業(yè)技術(shù)自動化技術(shù)、計算機(jī)技術(shù)計算技術(shù)、計算機(jī)技術(shù)一般性問題]高被引論文作者簡介：姚洪磊（1983），男，黑龍江，助理研究員，碩士，主要研究方向：鐵路信息安全；張彥（1972），女，湖南，研究員，博士，主要研究方向：高鐵客服系統(tǒng)、鐵路信息安全。面向面向駕駛駕駛?cè)似Ｈ似跈z測勞檢測的人的人臉視頻臉視頻分析算法研究分析算法研究Researchonfacevideoanalysisalgithmfdriver＇sdr

6、owsinessdetection在線閱讀下載全文收藏本頁導(dǎo)出題錄分享作者：者：王珂王冰姜利機(jī)構(gòu)地區(qū)：機(jī)構(gòu)地區(qū)：中國鐵道科學(xué)研究院電子計算技術(shù)研究所北京100081出處：《鐵路計算機(jī)應(yīng)用》2014年第4期1216頁共5頁《RailwayComputerApplication》基金：金：國家863項目（2009AA11Z214）清華大學(xué)自主課題（20101081763）鐵道部研究開發(fā)計劃課題（2011X007）鐵科院基金（2011YJ11

7、）鐵科院電子所基金（DZYF1219）資助.摘要：要：疲勞駕駛是造成交通事故的重要原因.基于面部視頻分析技術(shù)對駕駛?cè)说难劬幼骱蜖顟B(tài)進(jìn)行特征分析可以有效估計駕駛?cè)说钠跔顟B(tài)但駕駛過程中駕駛?cè)嗣娌孔藨B(tài)和光照條件的變化使眼睛的準(zhǔn)確定位變得困難.本文以主動形狀模型（ASMActiveShapeModel）為基礎(chǔ)對面部區(qū)域進(jìn)行配準(zhǔn)結(jié)合LucasKanade光流算法進(jìn)行全局跟蹤并采用基于自商圖的Meanshift算法進(jìn)行局部校準(zhǔn).實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明Me

8、anshift算法能夠有效消除光流全局跟蹤中的累積誤差有效提高人眼定位的精度作者作者簡介：介：王珂，助理研究員王冰，副研究員?；跓o基于無線Mesh網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的旅客列的旅客列車服務(wù)信息系信息系統(tǒng)研究研究StudyonPassengerTrainServiceInfmationSystembasedonWirelessMeshwktechnology在線閱讀下載全文收藏本頁導(dǎo)出題錄分享作者：者：張秋亮周培森方凱楊國元機(jī)構(gòu)地區(qū)：機(jī)構(gòu)地區(qū)：中國