基于云架構的廣西交通運輸行業安全風險預警平臺

李燕妮

(廣西交通職業技術學院，廣西 南寧 530023)

0 引言

廣西作為西南地區最為便捷的出海通道，在珠三角經濟圈、中國東盟自由貿易區和廣西北部灣經濟區飛速發展的背景下，不僅為當地道路交通市場提供了更多運輸需求，還為交通運輸行業發展創造了有利條件。雖然在改革開放初期，廣西地區的交通運輸發展落后于全國，缺少具有前瞻性的戰略規劃對策，但隨著建設革新步伐的加快，廣西地區在逐步完善交通布局的同時，構建了通達順暢的交通網絡，并形成了以首府南寧為核心，向其他地區輻射的交通網絡體系。在進入2020年后，廣西加強了交通基礎設施的建設力度，各項固定資產投資數額要比去年的增長速度更快，其中鐵路、公路、水路、民航投資增長分別達到了54.1%、19.9%、81.3%、16.7%，有效提升了交通運輸和港口生產的效益水平。經過初步統計分析可知，在2020年廣西鐵路公路水路客貨運輸周轉量達到了4 487.01噸公里，相比2019年下降了0.4%，下降幅度比一季度收窄18.4%，比上半年度收窄7.5%，比前三季度收窄3.0%，整體呈現逐季收窄的發展趨勢。其中，水路運輸從一季度負增長轉變成上半年正增長，整體呈現逐步上升趨勢，2020年水路的客貨周轉數量增加了8.6%，各季度累計增加速度分別為下降15.1%與增長3.2%、6.8%和8.6%。而公路運輸累計降幅從前11個月逐步收窄，直到12月轉為小幅正增長，全年客貨周轉量上升0.5%。鐵路運輸下降趨勢呈現逐季收窄趨勢，全年客戶周轉量下降了14.4%[1-2]。面對經濟全球化發展趨勢，廣西交通運輸業要合理運用物聯網和云計算等現代信息技術，構建優質的數據分析平臺，這樣不僅能快速掌握當地交通流量數據變化，還可以根據具體問題提出解決對策。

1 影響道路運輸交通風險的主要因素

結合風險理論研究道路運輸交通風險類別可知，具體風險源分為3種：(1)運輸載體發生故障或失控，這類風險是導致廣西交通運輸出現事故的主要原因；(2)致使運輸載體失常的客觀原因，比如說環境因素、駕駛人員失誤等；(3)道路運輸組織管理存在失誤，比如說安全意識、管理決策等。后兩者風險是導致道路運輸出現事故的間接原因[3-4]。

從廣西地區的道路運輸條件和所處環境來看，影響道路運輸安全的主要因素分為以下幾點：

(1)駕駛人員。根據調查研究顯示，我國道路交通事故死亡人數多年來位居世界第一，事故死亡率遠遠高于發達國家。從實際道路運輸角度來看，出現安全事故的主要原因在于實際駕駛期間駕駛員沒有遵守職業道德和道路法規，存在大量不良行為，比如說行車超速、急躁逞強和不文明習慣等。

(2)運輸車輛。根據國內外學者對車輛性能、應用設備和車輛重量的研究結果顯示，駕駛大型或重型車輛的駕駛員出現安全事故的風險要低于駕駛小型或輕型車輛的駕駛員。大部分重大交通事故都是因為車輛制動距離過長、緊急制動喪失方向的穩定性、長時間超速行駛、環境溫度過高或輪胎磨損較為嚴重等。

(3)道路缺陷。系統了解我國近年來多起交通事故數據可知，道路缺陷在交通事故中具有重要影響，具體內容涉及路面狀況、工程設施、道路種類、規格和視距等方面。相關研究顯示，在道路規格不斷上升中，相同平均日交通量發生的事故次數會不斷下降。

(4)環境因素。行車環境涉及人工環境、交通條件和氣象條件等。根據大量研究結果顯示，氣候變化直接影響道路交通安全。有學者在構建負二項模型后，對特定類型交通事故的發生頻率與氣候環境之間的關系進行了試驗分析，結果顯示，翻車、撞擊固定車輛、撞擊停放車輛、每日最大降雨量等內容和交通事故呈現正相關，但和追尾事故頻率呈現負相關。

(5)組織管理。道路運輸企業的組織管理能力對交通安全風險具有極深影響，如車輛技術管理不規范、安全宣傳教育力度不強、安全管理團隊素質不高等，都會增加道路運輸的安全隱患，因此只有加強企業安全管理力度，引導企業安全管理工作向著標準化和規范化的方向革新，才能有效控制事故的發生概率[5]。

2 指標體系和預警模型

2.1 一階體系模型

根據圖1所示的關系圖分析可知，影響道路運輸安全的各項因素具有緊密聯系，因此要在整合各部門數據信息的基礎上，經過數據的深入挖掘，構建廣西交通風險等級評價指標體系和預警模型，以此為構建廣西交通流量數據分析平臺提供有效依據。

圖1 影響因素關系圖

(1)駕駛人員。在對影響駕駛人員交通安全風險的主要因素進行權重賦值后，要構建相應的一階評價指標體系和預警模型。

(2)運輸載體。在對影響運輸載體交通安全風險的主要因素進行權重賦值后，要構建相應的一階評價指標體系和預警模型。

(3)道路缺陷。在明確廣西地區運輸道路常見缺陷并進行權重賦值后，要構建相應的一階評價指標體系和預警模型。

(4)環境因素。在系統了解當地氣候環境特征并進行權重賦值后，要構建相應的一階評價指標體系和預警模型。

(5)組織管理。在明確因運輸企業組織管理水平而產生安全風險的各項因素后進行權重賦值，要構建相應的一階評價指標體系和預警模型[6-7]。

2.2 二階體系模型

本文研究運用邏輯回歸優化算法構建二階評價指標體系和預警模型，依據sigmoid函數和線性回歸函數構造基礎模型，選擇極大似然估計法優化損失函數的數學模型，并利用梯度下降法預測最優參數，以此為云架構平臺建設提供理論依據和相應參數。

(1)收集數據。利用大數據技術構建完全分布式集群數據處理環境，并選擇Python語言和MapReduce技術完成數據處理程序算法設計。首先，要運用爬蟲技術獲取廣西地區道路運輸企業的運營數據信息，同時依據跨平臺數據接口和“unison+inotify+web”技術手段與當地交通運輸、交通管理等部門實現數據共享；其次，要利用Flume數據對接、MapReduce編程模型等進行數據清洗和整理計算；最后，利用HBase數據庫技術實現數據儲存管理。

(2)構建模型。根據圖2所示的模型構建流程圖分析可知，要假設廣西交通安全風險的預警數值是Y，如果<0.5則證明交通運輸是安全的，但若是>0.5則證明交通運輸存在安全風險。假設本文研究的5項因素為X，隨機選擇數據倉庫中的N組樣本進行函數程序編寫，由此獲取相應的預測結果。

圖2 模型結構流程圖

(3)評價模型。結合圖3所示的評價模型流程圖分析可知，要先利用極大似然估計法進行參數估計分析，并按照抽取數據進行繪制，由此明確訓練樣本的似然函數。同時，要利用損失函數原理對函數進行運算分析，獲取相應的數學模型。

圖3 評價模型流程圖

(4)優化模型。結合圖4所示的流程圖分析可知，要利用損失函數評估現有模型的結果差距，準確計算發生交通安全風險的總體概率。同時，利用梯度下降法在Python語言環境中對所選樣本數據進行訓練優化，最終在迭代計算中獲取最優參數。將所有參數應用到邏輯回歸模型中，即可得到安全風險預警模型[8]。

圖4 優化模型流程圖

3 基于云架構的廣西交通運輸行業安全風險預警平臺

3.1 平臺架構

現如今，我國面臨的網絡安全問題越發嚴峻，雖然交通運輸行業并沒有遭受嚴重的網絡安全事件，但從整體發展角度來看，整體行業的信息安全形勢并不樂觀，其中存在安全意識過低，管理體制不完善等問題，因此，如何利用云架構構建廣西交通運輸行業安全風險預警平臺，是實踐技術探究關注的焦點。從安全管理的平臺需求角度來看，其目的在于為行業信息安全管理工作提供技術支持，具體工作流程如圖5所示。

圖5 安全管理工作流程圖

結合圖6所示的技術架構分析可知，實際建設思路要從以下幾點入手：(1)要注重提升行業安全管理水平，避免因為虛假信息或信息泄露等問題造成不必要的損失；(2)要符合國家相關部門的基本要求，注重構建符合規定且安全有效的網絡基礎，以此提升內部信息化管理水平；(3)要保障系統核心安全，在日常安全運營和生產中，為廣西交通運輸行業的各項業務提供獨特功能；(4)要真正實現戰略發展目標，滿足戰略發展和業務操作的基本需求，以此提升生產經營和內部管理的安全水平。

圖6 系統技術架構圖

3.2 數據分析

根據圖7所示的分析平臺獲取網絡流量和安全設備上報的日志事件，按照資產和業務的脆弱性，對內部網絡的惡意攻擊、安全漏洞和泄密事件等威脅進行全面監控，不僅能實現綜合預警的工作目標，還可以為廣西交通運輸提供專業化服務。同時，平臺可以主動獲取或被動接受更多事件，并運用模式匹配進行數據解析，由此智能學習解析規則，自動完成規則分類。另外，平臺會提供多種復雜事件關聯分析能力，如以協作為核心的慢速DDoS檢測，有機結合多種預測方式的網絡安全態勢預測，以推理空間劃分為核心的大規模并行推理引擎等。這一平臺可以支持多種警告方式，如聲音、屏幕提示、發送郵件或短信等。整體系統會選用分布式架構和松耦合的方式進行設計，因此可以更快實現部署和擴容處理。

圖7 安全數據分析平臺結構圖

3.3 建設目標

從當前廣西交通運輸行業的安全風險預警平臺應用情況來看，其最終可以達到以下目標：(1)能不斷提高安全態勢的感知能力，幫助部門員工多方面多角度地研究行業信息系統的安全態勢和各類信息；(2)能持續優化安全事件的處理能力，及時預警和通報行業內部的信息漏洞和安全風險，綜合評估威脅造成的各種影響，以此為行業信息安全保障提供有力支撐；(3)能組建個性化的安全服務團隊，培育更多高素質高水平的優秀人才，確保廣西地區可以正確研究和處置交通運輸行業的安全事件。

4 結語

綜上所述，在了解當前廣西交通運輸管理現狀的基礎上，本文探索了影響道路運輸交通風險的主要因素，并在搭建Hadoop完全分布式集群數據處理環境的基礎上，采用Python語言和MapReduce技術實現數據處理程序算法設計。從實踐應用角度來看，以云架構為核心的廣西交通流量數據分析平臺，既可以為當地交通運輸領域發展提供技術支持，又可以在深層探究中掌握更多有價值的數據信息，符合發展交通強國的戰略要求。