基于云架构的广西交通运输行业安全风险预警平台

李燕妮

(广西交通职业技术学院，广西 南宁 530023)

0 引言

广西作为西南地区最为便捷的出海通道，在珠三角经济圈、中国东盟自由贸易区和广西北部湾经济区飞速发展的背景下，不仅为当地道路交通市场提供了更多运输需求，还为交通运输行业发展创造了有利条件。虽然在改革开放初期，广西地区的交通运输发展落后于全国，缺少具有前瞻性的战略规划对策，但随着建设革新步伐的加快，广西地区在逐步完善交通布局的同时，构建了通达顺畅的交通网络，并形成了以首府南宁为核心，向其他地区辐射的交通网络体系。在进入2020年后，广西加强了交通基础设施的建设力度，各项固定资产投资数额要比去年的增长速度更快，其中铁路、公路、水路、民航投资增长分别达到了54.1%、19.9%、81.3%、16.7%，有效提升了交通运输和港口生产的效益水平。经过初步统计分析可知，在2020年广西铁路公路水路客货运输周转量达到了4 487.01吨公里，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%，整体呈现逐季收窄的发展趋势。其中，水路运输从一季度负增长转变成上半年正增长，整体呈现逐步上升趋势，2020年水路的客货周转数量增加了8.6%，各季度累计增加速度分别为下降15.1%与增长3.2%、6.8%和8.6%。而公路运输累计降幅从前11个月逐步收窄，直到12月转为小幅正增长，全年客货周转量上升0.5%。铁路运输下降趋势呈现逐季收窄趋势，全年客户周转量下降了14.4%[1-2]。面对经济全球化发展趋势，广西交通运输业要合理运用物联网和云计算等现代信息技术，构建优质的数据分析平台，这样不仅能快速掌握当地交通流量数据变化，还可以根据具体问题提出解决对策。

1 影响道路运输交通风险的主要因素

结合风险理论研究道路运输交通风险类别可知，具体风险源分为3种：(1)运输载体发生故障或失控，这类风险是导致广西交通运输出现事故的主要原因；(2)致使运输载体失常的客观原因，比如说环境因素、驾驶人员失误等；(3)道路运输组织管理存在失误，比如说安全意识、管理决策等。后两者风险是导致道路运输出现事故的间接原因[3-4]。

从广西地区的道路运输条件和所处环境来看，影响道路运输安全的主要因素分为以下几点：

(1)驾驶人员。根据调查研究显示，我国道路交通事故死亡人数多年来位居世界第一，事故死亡率远远高于发达国家。从实际道路运输角度来看，出现安全事故的主要原因在于实际驾驶期间驾驶员没有遵守职业道德和道路法规，存在大量不良行为，比如说行车超速、急躁逞强和不文明习惯等。

(2)运输车辆。根据国内外学者对车辆性能、应用设备和车辆重量的研究结果显示，驾驶大型或重型车辆的驾驶员出现安全事故的风险要低于驾驶小型或轻型车辆的驾驶员。大部分重大交通事故都是因为车辆制动距离过长、紧急制动丧失方向的稳定性、长时间超速行驶、环境温度过高或轮胎磨损较为严重等。

(3)道路缺陷。系统了解我国近年来多起交通事故数据可知，道路缺陷在交通事故中具有重要影响，具体内容涉及路面状况、工程设施、道路种类、规格和视距等方面。相关研究显示，在道路规格不断上升中，相同平均日交通量发生的事故次数会不断下降。

(4)环境因素。行车环境涉及人工环境、交通条件和气象条件等。根据大量研究结果显示，气候变化直接影响道路交通安全。有学者在构建负二项模型后，对特定类型交通事故的发生频率与气候环境之间的关系进行了试验分析，结果显示，翻车、撞击固定车辆、撞击停放车辆、每日最大降雨量等内容和交通事故呈现正相关，但和追尾事故频率呈现负相关。

(5)组织管理。道路运输企业的组织管理能力对交通安全风险具有极深影响，如车辆技术管理不规范、安全宣传教育力度不强、安全管理团队素质不高等，都会增加道路运输的安全隐患，因此只有加强企业安全管理力度，引导企业安全管理工作向着标准化和规范化的方向革新，才能有效控制事故的发生概率[5]。

2 指标体系和预警模型

2.1 一阶体系模型

根据图1所示的关系图分析可知，影响道路运输安全的各项因素具有紧密联系，因此要在整合各部门数据信息的基础上，经过数据的深入挖掘，构建广西交通风险等级评价指标体系和预警模型，以此为构建广西交通流量数据分析平台提供有效依据。

图1 影响因素关系图

(1)驾驶人员。在对影响驾驶人员交通安全风险的主要因素进行权重赋值后，要构建相应的一阶评价指标体系和预警模型。

(2)运输载体。在对影响运输载体交通安全风险的主要因素进行权重赋值后，要构建相应的一阶评价指标体系和预警模型。

(3)道路缺陷。在明确广西地区运输道路常见缺陷并进行权重赋值后，要构建相应的一阶评价指标体系和预警模型。

(4)环境因素。在系统了解当地气候环境特征并进行权重赋值后，要构建相应的一阶评价指标体系和预警模型。

(5)组织管理。在明确因运输企业组织管理水平而产生安全风险的各项因素后进行权重赋值，要构建相应的一阶评价指标体系和预警模型[6-7]。

2.2 二阶体系模型

本文研究运用逻辑回归优化算法构建二阶评价指标体系和预警模型，依据sigmoid函数和线性回归函数构造基础模型，选择极大似然估计法优化损失函数的数学模型，并利用梯度下降法预测最优参数，以此为云架构平台建设提供理论依据和相应参数。

(1)收集数据。利用大数据技术构建完全分布式集群数据处理环境，并选择Python语言和MapReduce技术完成数据处理程序算法设计。首先，要运用爬虫技术获取广西地区道路运输企业的运营数据信息，同时依据跨平台数据接口和“unison+inotify+web”技术手段与当地交通运输、交通管理等部门实现数据共享；其次，要利用Flume数据对接、MapReduce编程模型等进行数据清洗和整理计算；最后，利用HBase数据库技术实现数据储存管理。

(2)构建模型。根据图2所示的模型构建流程图分析可知，要假设广西交通安全风险的预警数值是Y，如果<0.5则证明交通运输是安全的，但若是>0.5则证明交通运输存在安全风险。假设本文研究的5项因素为X，随机选择数据仓库中的N组样本进行函数程序编写，由此获取相应的预测结果。

图2 模型结构流程图

(3)评价模型。结合图3所示的评价模型流程图分析可知，要先利用极大似然估计法进行参数估计分析，并按照抽取数据进行绘制，由此明确训练样本的似然函数。同时，要利用损失函数原理对函数进行运算分析，获取相应的数学模型。

图3 评价模型流程图

(4)优化模型。结合图4所示的流程图分析可知，要利用损失函数评估现有模型的结果差距，准确计算发生交通安全风险的总体概率。同时，利用梯度下降法在Python语言环境中对所选样本数据进行训练优化，最终在迭代计算中获取最优参数。将所有参数应用到逻辑回归模型中，即可得到安全风险预警模型[8]。

图4 优化模型流程图

3 基于云架构的广西交通运输行业安全风险预警平台

3.1 平台架构

现如今，我国面临的网络安全问题越发严峻，虽然交通运输行业并没有遭受严重的网络安全事件，但从整体发展角度来看，整体行业的信息安全形势并不乐观，其中存在安全意识过低，管理体制不完善等问题，因此，如何利用云架构构建广西交通运输行业安全风险预警平台，是实践技术探究关注的焦点。从安全管理的平台需求角度来看，其目的在于为行业信息安全管理工作提供技术支持，具体工作流程如图5所示。

图5 安全管理工作流程图

结合图6所示的技术架构分析可知，实际建设思路要从以下几点入手：(1)要注重提升行业安全管理水平，避免因为虚假信息或信息泄露等问题造成不必要的损失；(2)要符合国家相关部门的基本要求，注重构建符合规定且安全有效的网络基础，以此提升内部信息化管理水平；(3)要保障系统核心安全，在日常安全运营和生产中，为广西交通运输行业的各项业务提供独特功能；(4)要真正实现战略发展目标，满足战略发展和业务操作的基本需求，以此提升生产经营和内部管理的安全水平。

图6 系统技术架构图

3.2 数据分析

根据图7所示的分析平台获取网络流量和安全设备上报的日志事件，按照资产和业务的脆弱性，对内部网络的恶意攻击、安全漏洞和泄密事件等威胁进行全面监控，不仅能实现综合预警的工作目标，还可以为广西交通运输提供专业化服务。同时，平台可以主动获取或被动接受更多事件，并运用模式匹配进行数据解析，由此智能学习解析规则，自动完成规则分类。另外，平台会提供多种复杂事件关联分析能力，如以协作为核心的慢速DDoS检测，有机结合多种预测方式的网络安全态势预测，以推理空间划分为核心的大规模并行推理引擎等。这一平台可以支持多种警告方式，如声音、屏幕提示、发送邮件或短信等。整体系统会选用分布式架构和松耦合的方式进行设计，因此可以更快实现部署和扩容处理。

图7 安全数据分析平台结构图

3.3 建设目标

从当前广西交通运输行业的安全风险预警平台应用情况来看，其最终可以达到以下目标：(1)能不断提高安全态势的感知能力，帮助部门员工多方面多角度地研究行业信息系统的安全态势和各类信息；(2)能持续优化安全事件的处理能力，及时预警和通报行业内部的信息漏洞和安全风险，综合评估威胁造成的各种影响，以此为行业信息安全保障提供有力支撑；(3)能组建个性化的安全服务团队，培育更多高素质高水平的优秀人才，确保广西地区可以正确研究和处置交通运输行业的安全事件。

4 结语

综上所述，在了解当前广西交通运输管理现状的基础上，本文探索了影响道路运输交通风险的主要因素，并在搭建Hadoop完全分布式集群数据处理环境的基础上，采用Python语言和MapReduce技术实现数据处理程序算法设计。从实践应用角度来看，以云架构为核心的广西交通流量数据分析平台，既可以为当地交通运输领域发展提供技术支持，又可以在深层探究中掌握更多有价值的数据信息，符合发展交通强国的战略要求。