交通运输网络复杂性及其相关问题分析

2021-06-12于梅

运输经理世界 2021年22期

关键词：外场复杂性交通

于梅

（莱阳市交通运输服务中心，山东莱阳 265200）

0 引言

交通运输网络涵盖了三种网络，分别为陆上网络、航空网络以及轨道交通网络等。网络中的点线如果存在问题就会给整个网络带来不利的影响，因此必须加强对交通运输网络复杂性以及相关问题的研究，并采取有效措施进行解决，进而保障交通运输网络安全。

1 网络概念

交通运输网络其实就是计算机网络连接，网络结构非常多，包括安全规则网络、小世界网络、无标度网络为最主要的结构，其中无标度网络较为复杂，具有非常独特的结构特性。

首先，小世界网络特性。在其内部两个节点间的长度不超出网络自身。

其次，聚类性。在网络中有大量的圈，且圈中节点具有一定联系，具有密切性，而圈节点之间联系不大。

最后，网络弹性。这主要针对的是节点修改的耐受能力，通常情况下影响越小越具有较强网络特性。交通网络还称为无标尺网络，积极的研究交通运输网络，有助于完善网络的性能并进一步优化。

2 交通运输网络的复杂性

2.1 复杂网络理论

随机网络不仅作为复杂网络理论研究的基础还作为实践的基础，但是就当前研究的情况得知，真实网络结构具有一定的复杂性，基于此，在进行交通运输网络复杂性研究期间还可积极的探索其他研究方向，在交通运输网络中所包含的实物相对而言比较多，要想实现网络的构建，不同实物之间的相互作用与密切联系为主要的前提条件。通过统计物理学实现网络结构分析，把动力学特征作为重点，以平均路径的长度和集散系数为指标。除此之外，网络中是否有小世界效应，通过路径长度和集散系统来进行相应的判断，在无标尺特征的判断这方面还应把分布指标作为依据。

2.2 航空网络

航空网络复杂性研究在短时间内难以实现，而且所涉及的面比较大，其范围非常的广，研究方面主要以静态结构复杂特点和网络演化规律分析为主。在进行静态结构复杂特征分析的过程中，从研究人员的角度上来看，应明确好空间的尺度，通常情况下会选择国家范围内，进而便于对航空网络结构特点的总结。除此之外，还应把演化规律发生机制作用作为分析网络演化规律作为一项主要内容，加大研究力度，围绕着其他内容全面的开展。不同航空网络的规模包含的节点数量不同，但是在网络中不管节点多少，都能让这种小世界效应均以体现。且超空间网络结构空间特性集中表现形式的超平面和小世界效应有一定联系，且具有密切性。在不同尺度条件下，航空网络的网络结构存在区别，而且网络演化的过程中很容易受空间经济和社会因素的影响。

2.3 轨道交通网络

对于轨道交通网络而言主要有两部分构成，一部分是地铁，另一部分是铁路。有必要加大分析力度，围绕着铁路和地铁网络的复杂性进行全面的实施。在具体研究期间注重拓扑统计性质分析的同时，还应注重网络特征分析，并把这两者作为重点。其中，在分析拓扑统计性质的过程中，分析对象通常情况下以设施网络与运输组织网络为主。地铁设施网络分布主要以树状结构为主，而且要想将地铁设施网络小世界特征充分的体现出来，运输网络是最主要的一种方式。在铁路网络的复杂性研究的过程中应做好相应的分析，分析期间需要根据研究的实际需要来进行。在进行网络特性分析的衡量特性指标方面，主要把运输率作为主要依据，在进行地铁网络运行率特征研究分析过程中，不同的城市具有不同的特征。在拓扑网络统计分析期间应实现对地理空间特征分析，与此同时加强对其结构特征影响的研究，进而为网络结构分析更加正确提供重要的保障。对于轨道交通运输网络而言，由于研究时间不是很长，所以在这方面还应着重的研究，进一步推动交通运输网络复杂性分析发展。

2.4 城市交通网络

城市交通运输网络在运输网络中占据重要的地位，在城市交通网络复杂性研究方面，城市公交网络是项重点内容，其复杂性均在网络静态复杂特征上体现。在网络静态复杂特征分析的过程方面，把多个城市公交网络拓步结构特征的复杂性作为重点。通常在结构复杂对比期间，主要分析不同城市公交网络的拓扑关系，与此同时归纳各个城市公交网络的特征并总结，在长期研究的过程中，获取城市公交网络拓扑关系的特殊性。

在城市公交网络构造研究的过程中，专家和学者总结出不同结构相同的特点。其中，二部图法和设施网络法作为网络构建的主要方法。但分类体系还不够合理，研究结果不仅缺少对比性，还缺少参考价值。在进行城市公交网络复杂性分析中，对不同城市进行比较分析研究，从某种程度上来看可以不断地提高研究的准确性。但在研究过程中发现，如果过度的重视既定目标，不利于提高研究结果的实用性。

3 交通运输网络复杂性分析的发展方向

随着交通运输网络研究的增多，在具体研究期间某些方面还存在着一定的局限性，但在研究发展方面，从某种程度上来看也确实指明了方向。不管是交通运输网络复杂性分析还是在研究未来发展的过程中，交通运输行业都会进一步发展，为此有必要扩建和改善。因为这一过程的复杂性，在进行交通网络设计的过程中需要将多种因素充分的考虑全面。从研究人员的角度上来看，应高度认识交通运输网络的复杂性，进行全面研究，实现资金合理分配，在现有的交通设计基础之上不断的改进，并加以完善，从而为交通的顺畅提供重要的保障，避免受到城市环境污染。

研究人员还应注重网络增长机制研究，多投入一些精力，与此同时，不管是在轨道交通网络发展规划还是在城市交通网络发展规划中都应作为主要的基础。在交通运输网络中，还需要进行交通阻塞机制的研究，并采取有效的控制方法，从而对当前存在的交通堵塞的问题有一定改善。而且在具体研究的过程中，必须要加强城市交通运输网络的研究，并将其视为重点研究来落实，促进城市交通运行，不断地提升运行的水平。还应积极地改进交通运输的可靠性研究并加以完善，使其为交通运输网络的安全运行提供重要保障，进一步推动交通运输业的发展。

4 交通运输网络面临的问题

4.1 交通外场设备已经成为网络安全保障盲点

随着网络不断的发展，一些成套技术已经取得进展，尤其是传统网络和信息系统的各类主机、危险预警和应急响应等，并可将3D、VR 技术综合起来应用，进而不断地提高网络资产管理智能化水平。但在新一代交通运输网络中，各种类型业务应用除了包含传统网络部分之外，所涉及的相对比较多，不仅有各类交通外场设施还有移动终端等，这使得交通运输网络具有一定特点。但由于种种原因，这些交通外场设施安全并没有实现统一的管理，无论是各类交通外场设施的运行状态还是面临的安全威胁等相关内容，对其难以实现实时了解，一定程度上还难以更好地满足智能化管理的应用需求[1]。

4.2 网络未知威胁感知技术能力不高

在交通运输网络中，无论是对特有的交通设备还是监控设备、气象设备等，并没有实现对攻击特征的积累，如果遭到网络上的攻击难以更好地进行防御。与此同时，安全产品从某种程度上来说已经不具备应对和处置网络攻击能力，但通过先进攻击手段基于特征签名的检测能更好地规避，因此网络环境的生存性带来新的挑战。如果内部威胁增多，网络边界开始渐渐的模糊化，网络攻击一般会通过多种综合的攻击手法，还会运用一些恶意的软件，因此，规则的安全产品检测能有效地绕开类似问题[2]。针对这种高级威胁，传统安全防护产品不能及时发现，而且防护能力不高。

4.3 海量安全数据技术挖掘能力还需要不断改进

在攻击形式日益变得复杂化的情况下，要想更好地应对，以往单一的防护已经不能及时发现，且不能更好地适应已知规则监测，需要进行数据分析，并充分考虑借助大数据和行为异常检测分析理念。大数据不管是形式还是内容由于其多样性，会增加大数据获取和分析难度。同时网络安全事件随时都有可能发生，其具有突发性，实时感知的海量数据存在一系列的问题，尤其是噪音大的问题，一定程度上不利于实现大数据分析和处理，所以有必要提高海量安全数据挖掘技术能力，并加以改进。

5 交通运输网络安全问题的有效应对策略

5.1 促进交流外场设施设备指纹库和漏洞库的形成

在交通信息化迅速发展背景下，一些外场设备逐渐的接入交通专网，但是这种外场设备并没有实现安全管理，而且缺少安全管理的手段。因此，有必要加强对交通外场设施指纹库的构建，与此同时加大整合力度，围绕着行业漏洞信息全面的开展，实现对交通运输行业漏洞库的构建，并高度的重视漏洞收集和分析，进一步扩大收集和分析渠道，避免存在信息安全事件，使其更好地研究交通运输网络漏洞问题，不断提升安全预警能力，保障交通运输网络安全[3]。

5.2 加强对基于分布式特征的交通网络探针技术的形成

由于交通行业具有点多、线长和面广的特点，再加上外场设施具有较多的种类，所以有必要加大研究力度，积极探究相应的技术，而且所研究的技术要适用于交通数据流的深度包检测DPI 技术，并从现有交通运输网络关键节点处入手实施，尤其是报文重组、数据还原以及代码检测分析，可对监测流量加强过滤控制，进而实现对协议字段和样本文件获取，最终为实现各种功能提供底层数据采集支撑，尤其是时间指纹、模式特征、异常行为和安全威胁场景等。DPI 在交通运输网络中起着一定的作用，不仅可接收此网络中的流量，还能提供配置，实现对网络协议字段获取，就获取的协议字段信息和后端管理端之间的安全数据传输提供相应的支持，把捕获分析的数据给数据分析模块多个引擎进程各一位数据源，并实施一系列环节，如协议识别、分析、组合、组流等，匹配比对不同节点的特征规则和过滤策略，而且不管是网络数据流量的异常内容还是攻击来源以及行为等内容能实现全面的检测[4]。

DPI 主要以分布式流式数据处理框架为主，通过并行计算方法把事件关联规则分布到多个处理节点上，如果存在网络上的攻击能做到及时发现[5]。

5.3 基于交通大数据的安全态势分析技术研究

就研究海量大数据对网络安全事件关联分析技术，不管是在处理响应实时性还是在关联规则复杂度这方面都应明确提出相应的要求。研究大数据实时事件关联分析技术主要以分布式流式数据处理框架为主，通过并行计算方法把事件关联规则将其在多个处理节点上分布，进而在海量数据环境下对低延迟事件流处场景使其更好地满足，如果出现安全问题便于及时发现。要想更好地探测和感知交通行业未知安全威胁，可通过安全态势感知帮助解决，进而做到事前发现安全问题，及时的将这一信息传达给管理人员进行完善，一定程度上实现安全事件控制[6]。经过对交通运输网的全流量信息的分析，基于时间流的算法，全面地监测各个方面的内容，尤其是流量的异常和事件行为以及攻击来源等，以可视化的界面呈现在管理人员面前，进而促使管理人员充分的掌握网络安全态势，避免出现交通运输网络安全问题，确保交通运输网络的安全运行。

在交通控制网络中，加大采集力度，就交通设备、气象设备和边坡设备的流量信息进行全面的采集，就交通网络安全事件系统依托各种特征信息开展分析，如资产库、漏洞库、危险情报库等特征信息，其中资产识别分析和文件检测分析等应作为主要的分析内容，进而使其实现交通控制网络态势感知。