铁路数据通信网智能流量分析系统研究
国外铁路智能运输系统研究现状及分析
第2 4卷, 第4 期2003年8月文章编号: 1001 4632 ( 2003) 04 0012 07---中国铁道科学CH INA RAIL WAY SCIENCEVol1 24 N o14August , 2003国外铁路智能运输系统研究现状及分析李平, 张莉艳, 杨峰雁, 贾利民100081)( 铁道科学研究院电子计算技术研究所, 北京摘要: 从运营管理、列车控制、安全、电子付费等多个角度对国外铁路智能运输系统的相关研究现状进行了分析, 并对日本最新提出的智能铁路系统的规划进行了全面追踪。
从系统的角度规划中国铁路智能运输系统的总体结构。
提出了以/ 高服务、高安全、高效率0 为核心, 以/ 先进的用户信息服务系统、铁路电子商务系统、多式联运系统、综合化的营运管理系统、先进的运输资源管理系统、智能化列车运行控制系统、智能化紧急事件救援与安全系统0 为基本组成的中国铁路智能运输系统的构想。
关键词: 铁路智能运输系统( RIT S) ; 智能技术; 智能交通系统( IT S) ; 综述中图分类号: U292142文献标识码: A1前言近年来随着人工智能技术、计算机及其相关技2 国外铁路在运营管理方面的研究现状鉴于运营管理是整个铁路运输系统的核心, 国外发达国家从铁路诞生之日起就一直进行这方面的研究和探索。
特别是高速铁路诞生之后对运营管理提出了更为严峻的挑战, 促使各时期的先进技术不断地融入到铁路运营管理中, 使得铁路运营管理的智能化、现代化程度不断提高。
其中尤以欧洲、美国、日本等国家的研究更为引人注目。
[ 1~ 7]211 欧洲铁路运输管理系统ERTMS 为建立全欧洲铁路网统一的铁路信号标准、保证各国列车在欧洲铁路网内的互通运营, 提高铁路运输管理水平, 欧洲共同体于1989 年12 月设立了欧洲铁路运输管理系统项目( European Rail T raff icM anagement System, 简称为ERT M S) 。
铁路智能网业务分析与实现
Ｇ Ｍ—Ｒ（ 路综合 数 字移动 通信 系统 ） Ｓ 铁 是在 Ｇ Ｍ Ｓ
蜂窝 系统上增加 了调度 通信功 能和适 合高速 环境 下使用 的要素 ， 为满足上述需求而研 制开发的 。
Ｒ功 能寻址业 务 ， 动用户 只要进行 注册 ． 移 就能
拥 有 一 个 功 能 号 码 ，功 能 号 码 由车 次 号 以及 功 能
完成车次号的漫游操作 。详 细过程如 图 １ 所示 。
（ ）列车在跨 局运行 时 ，会 存在 “ ２ 车次 号漫
游” 题 ： 问
（ ）当列车 因故障 长时 间停 靠 时 ，后发 的同 ３
车 号 列 车 也 会 进 入 该 区段 ，出 现 同一 区 段 上 有 两 趟 相 同车 次 的列 车 。 这 些 现 象 的 存 在 ，使 智 能 网 业 务 在 设 计 上 面 临 着 由 车 次 号 不 唯 一 而 带 来 的功 能 号 不 唯 一 的 问 题 。在 主 叫方 呼 叫不 唯 一 的 功 能 号 时 ， 能 由于 返 可 回 多 个 ＭＳＳ Ｎ 号 码 而 无 法 选 择 所 需 的 ＭＳＳ Ｎ ＩＤ ＩＤ 号 码 ．这 对 铁 路 行 车 调 度 指 挥 系 统 将 产 生 巨 大 的
中 图 分 类 号 ：． ９ ｒ ３３ Ｐ
文 献 标 识 码 ：Ａ
文 章 编 号 ：１７ — １３２ １）２ Ｏ７ — ３ ６ １２ ５ （０ ０ ０一 ０ １０
０ 引 言
铁路 提 速和 客运 专线 行 车调 度指 挥 系统 ， 需 要 高度可靠 、 高度安 全 、 速接入 的通信 网络提供 快 话音 、数据 同传 的信 息传输 平台 ，形 成集调 度通 信 、 车控制 等多项业 务为一 体的综 合通信 系统 。 列
人工智能在铁道通信与信息化技术的应用
未来随着技术的不断进步和创新，人工智能在铁道通信与信息化技 术中的应用将更加深入和广泛
4
PART 5第5章节Fra bibliotek挑战与展望
挑战与展望
1. 技术挑战
虽然AI在铁道通信与信息化技术中的应用取 得了显著的成果，但仍面临一些技术挑战。 例如，如何确保AI算法的准确性和可靠性， 如何处理复杂多变的数据和场景，以及如何 降低AI技术的成本和提高普及率等
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演讲完毕 感谢聆听
汇报人：XXXX
人工智能在铁道通信与信息化 技术的应用
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目录
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CONTENTS
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5
引言 AI在铁道通信中的应用 AI在铁道信息化技术的应用
结论 挑战与展望
PART 1
第1章节
引言
引言
PART 2
第2章节
AI在铁道通信中的 应用
1. 故障预测与预防
通过利用AI技术，可 以对铁道通信系统中 的设备进行实时监测 和数据分析，预测和 预防潜在的故障。这 有助于减少维修成本 ，提高设备使用寿命 ，确保铁路运输的稳 定运行
AI在铁道通信中的应用
AI在铁道通信中的应用
2. 通信网络优 化
AI可以通过分析网络 流量、设备性能等数 据，对铁道通信网络 进行优化，提高网络 性能和稳定性。同时 ，AI还可以识别并解 决网络中的安全隐患 ，保障通信数据的安 全传输
3. 智能调度
通过AI技术，可以实 现铁路运输的智能调 度。通过对列车运行 数据、设备状态等信 息进行实时分析，为 调度员提供决策支持 ，提高调度效率和准 确性
AI在铁道通信中的应用
PART 3
第3章节
AI在铁道信息化技 术的应用
通信传输系统铁路通信传输系统方案研究
通信传输系统铁路通信传输系统方案研究一、项目背景铁路作为我国重要的交通方式，其通信传输系统的稳定性和效率至关重要。
随着高铁技术的飞速发展，对通信系统的要求也越来越高。
本项目旨在研究一种新型的铁路通信传输系统，以满足未来铁路通信的高效、稳定和安全需求。
二、系统架构1.网络架构通信传输系统的网络架构采用分层设计，分为物理层、数据链路层、网络层和应用层。
物理层负责传输信号的传输；数据链路层负责数据的封装和帧同步；网络层负责路由和转发；应用层则提供各种通信服务。
2.设备选型（1）传输设备：采用高速光纤通信设备，实现大容量、长距离的传输。
（2）交换设备：采用高性能的交换机，实现数据的高速转发。
（3）接入设备：采用多模光纤接入设备，满足铁路沿线各站点接入需求。
三、关键技术1.光纤通信技术光纤通信技术具有传输速率高、带宽大、抗干扰能力强等优点，是铁路通信传输系统的核心技术。
本项目采用单模光纤作为传输介质，实现高速、长距离的传输。
2.数据加密技术为确保铁路通信的安全性，本项目采用了数据加密技术。
通过加密算法，将原始数据加密成密文，只有具备解密密钥的用户才能解密得到原始数据。
3.故障检测与恢复技术为提高铁路通信传输系统的可靠性，本项目设计了故障检测与恢复模块。
当系统出现故障时，能够自动检测并切换到备用通道，确保通信的连续性。
四、实施方案1.系统部署本项目采用分布式部署方式，将通信设备、交换设备、接入设备等分布在铁路沿线各站点。
通过光纤连接，实现各站点之间的通信。
2.网络规划根据铁路沿线的地理环境、业务需求等因素，对网络进行规划。
确定传输设备的布置位置、交换设备的配置以及接入设备的接入方式。
3.系统调试与优化在系统部署完成后，进行调试和优化。
通过调整传输参数、优化路由策略等手段，提高系统的传输效率和可靠性。
五、项目效益1.提高铁路通信效率新型通信传输系统具有高速、大容量、低延迟等特点，能够显著提高铁路通信效率。
2.提高铁路通信安全性通过数据加密技术，确保铁路通信的安全性，防止数据泄露和恶意攻击。
铁路智能机务信息系统方案研究
铁路智能机务信息系统方案研究龚利【摘要】针对当前我国铁路机务信息化存在的全路发展不平衡、信息采集缺乏统一规划、各机务系统标准不一和未能实现高效的互通互联等问题,提出了铁路智能机务信息系统方案,并对系统总体框架和关键技术进行了阐述.铁路智能机务信息系统对各类机务系统的多种信息进行采集、传输和共享,统一数据格式和融合利用.系统综合平台以及多个业务子系统的建设与推广应用,显著提高了机务处置效率、节约了成本、提升安全风险管理水平,满足机车业务处理需求,提升了企业效益.【期刊名称】《铁路计算机应用》【年(卷),期】2019(028)009【总页数】5页(P40-44)【关键词】智能机务;机务信息化;总体框架【作者】龚利【作者单位】中国铁道科学研究院集团有限公司电子计算技术研究所, 北京100081【正文语种】中文【中图分类】U268.2;TP39铁路机务信息化已经在机车调度、运用安全、检修、整备、设备、验收等领域得到实现，铁路技术人员研发了许多机务应用系统，也积累了一定的技术和经验[1-2]，如各铁路局集团公司（简称：铁路局）机务段使用的机车整备信息管理系统，对整备流程实现了有效的监控，提高了机车运用效率。
但此类机务信息系统均未能实现全路层面的整体应用，系统间各自为战、互不联通、名称各异、标准不一，无法形成规模效应，导致了全路机务信息系统发展不平衡的现状[3]。
本文在中国国家铁路集团有限公司（简称：国铁集团）和铁路局层面建立机务信息集成交换平台，整合各机务系统，构建铁路智能机务信息系统。
1 系统数据架构智能机务信息系统数据架构可以分为5个层次，分别是数据采集层、数据传输层、数据共享层、数据分析层和数据应用层，如图1所示。
图1 智能机务信息系统数据架构图1.1 数据采集层按照信息采集规范性、系统操作易用性、人机交互友好性的原则，铁路智能机务信息系统应充分利用信息自动采集技术，通过各类传感器、摄像头、二维码、射频识别（RFID，Radio Frequncy Identification）、智能穿戴等技术手段实现对机车、关键零部件、作业者、生产设备等对象身份、状态和过程信息的采集、监测、识别和控制，以方便操作、提高效率，避免数据错误、遗漏和延迟等问题[4]。
基于数据驱动的高速铁路信号智能运维技术研究
基于数据驱动的高速铁路信号智能运维技术研究摘要：智能高速铁路已成为全球铁路的前沿发展方向，以数据为驱动，综合运用智能分析、故障诊断、设备健康状态评估等技术，使信号设备时刻处于可监督、可管控状态下，从而实现高速铁路信号的智能运维，也是顺应了这一发展方向。
随着高速铁路建设规模的不断扩大，实现信号设备的智能运维已成为电务维护人员的迫切需要。
电务部门积累了大量高速铁路信号监测检测、运营维护等数据，但数据还比较分散，数据的综合效能还没有发挥出来。
以数据为驱动，深入挖掘数据的价值，发现数据内在规律，实现信号设备全生命周期管理，提高信号设备的可靠性、可用性，减少信号设备故障对铁路运营的影响，保证旅客快捷、安全出行，是下一步需要深入研究的方向。
本文主要分析基于数据驱动的高速铁路信号智能运维技术。
关键词：高速铁路信号；数据驱动；智能运维；DTW算法；PHM引言近年来，我国高速铁路快速发展，大量具有自诊断功能、高技术含量的信号系统应用于铁路运营线上。
与此同时，随着高速铁路运用规模的逐渐扩大、运行速度的不断提高，高速铁路信号系统也已经从保障高速铁路安全高效运行，拓展到多层域状态智能感知、系统协同控制、安全态势评估、大数据融合与智能维护、行程智能引导等前沿技术与应用领域。
此外，随着分布式计算、4G/5G通信、大规模数据并行处理、深度学习、3D建模、高精度地图、模拟仿真、虚拟现实、智能控制等计算机通信与智能相关技术的加快集成，建设基于数据驱动的信号智能运维系统成为可能。
因此，从高速铁路信号智能运维系统架构、关键技术、系统功能等方面对基于数据驱动的高速铁路信号智能运维技术进行研究。
1、系统架构设计1.1数据源接入信号智能运维系统的数据源，主要包括检测监测数据、检修维护数据、生产作业数据和公共信息数据。
检测监测数据主要包括计算机联锁、列控中心、信号集中监测等信号系统/设备数据；检修维护数据主要包括信号技术履历、器材入所检修和日常维护检修等数据；生产作业数据主要包括作业卡控和调度生产指挥等数据；公共信息数据主要包括气象和产品认证等数据。
智能交通系统中的交通流量分析与管理研究
智能交通系统中的交通流量分析与管理研究智能交通系统是当今城市交通管理的重要工具，通过运用先进的技术手段对交通流量进行分析与管理，可以提高道路交通效率、减少交通事故，并为用户提供更便利的出行体验。
交通流量分析和管理作为智能交通系统的核心组成部分，对于实现智慧城市的交通目标具有重要意义。
本文将对智能交通系统中的交通流量分析与管理研究进行探讨。
一、交通流量分析1. 流量数据的采集交通流量分析的第一步是采集具有代表性的交通数据。
传感器和摄像头等设备可以安装在路口、高架桥、公路等地方，用于收集车辆信息、道路状况以及交通事件等数据。
同时，还可以利用智能手机和车载设备等移动终端，通过GPS和移动网络收集实时交通数据。
2. 流量数据的处理与分析采集到的交通数据经过处理与分析，可以得到详细的交通流量信息。
常用的分析方法包括车流量计算、交通瓶颈检测、交通状态估计等。
通过对交通流量的分析，可以了解道路的繁忙程度、交通拥堵状况以及流量的变化趋势。
3. 系统优化与决策支持基于交通流量分析的结果，智能交通系统可以进行优化，并提供决策支持。
例如，在高峰时段将交通信号灯的时长调整为最优，以减少交通拥堵；或者动态调整道路的通行方向，以适应交通流量的变化。
这些优化措施可通过智能交通系统的反馈机制快速实施。
二、交通流量管理1. 实时监测与预警智能交通系统可以随时监测交通流量，并对潜在的交通问题进行预警。
例如，根据历史数据与实时数据的对比，如果发现某段道路的交通流量超出了正常范围，系统将发出警报提示交通管理人员及时采取措施解决问题，以缓解交通拥堵。
2. 路线规划与导航基于交通流量分析的结果，智能交通系统可以为用户提供实时的路线规划与导航服务。
用户通过智能手机或车载设备输入目的地，系统会根据当前交通状况和最新交通流量信息，为用户推荐最佳路线，并提供实时导航指引。
3. 公众信息发布智能交通系统还可以通过各类媒体和通讯渠道，向公众发布交通流量信息。
网络技术在铁道通信中的应用分析
网络技术在铁道通信中的应用分析1. 引言1.1 背景介绍铁道通信是指铁路系统中用于实现列车间、列车和车站、列车和调度中心之间的通信传输和信息交换的系统。
随着铁路运输的发展和智能化水平的提高，铁道通信的技术要求也不断提高，网络技术在铁道通信中的应用也变得日益重要。
传统铁道通信系统主要采用专用通信线路或无线电等方式进行通信，但这种方式在传输效率、信息安全性等方面存在一定的不足。
而现代网络技术的发展为铁道通信带来了新的机遇，网络技术的应用为铁道通信系统带来了更高的可靠性、更快的传输速度以及更广泛的覆盖范围。
在这样的背景下，本文将对网络技术在铁道通信中的基本原理、实际应用、性能优势、存在的挑战以及发展趋势进行深入分析和探讨。
通过对网络技术在铁道通信中的应用进行全面剖析，可以更好地了解网络技术对铁道通信的重要性和未来发展方向。
1.2 研究意义铁道通信作为铁路运输中的重要组成部分，对于保障列车安全、提高运输效率和保障乘客安全具有重要意义。
随着科技的不断发展，网络技术在铁道通信中得到了广泛应用，为铁路行业带来了诸多便利和优势。
网络技术在铁道通信中的应用不仅可以提高通信效率，还可以实现列车与列车之间、列车与调度中心之间的信息交换和实时监控。
网络技术也可以实现列车智能调度、智能监控等功能，提升了铁路运输的智能化水平。
网络技术在铁道通信中的应用还可以帮助铁路管理部门更好地把握运输信息、解决突发事件、提高运输效率，从而提升了铁路的整体运行水平。
对网络技术在铁道通信中的应用进行深入研究具有重要意义。
只有深入探讨网络技术在铁道通信中的基本原理、实际应用、性能优势、存在的挑战以及发展趋势，才能更好地发挥网络技术在铁道通信中的作用，推动铁路运输行业的发展。
2. 正文2.1 网络技术在铁道通信中的基本原理网络技术在铁道通信中的基本原理包括了网络结构和通信协议的设计。
铁道通信网络通常采用分层结构，包括硬件层、传输层、网络层和应用层。
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铁路数据通信网智能流量分析系统研究
摘要：万物互联的时代，机遇与风险并存，DDo S攻击、木马和恶意程序等网络攻击不仅造成网络瘫痪、大幅降低服务质量，也会给人民群众的利益带来严重损害。
因此，应对网络安全风险挑战，需要防患于未然。
2020年8月，国铁集团发布了《新时代交通强国铁路先行规划纲要》，强调了要强化铁路网络和信息系统安全防护能力，确保网络信息安全，并多次在全路范围内组织了针对网络信息安全的专项检查和整治工作，成效显著。
但随着网络安全威胁的破坏力和传播能力与日俱增，仅依靠传统的防范措施已无法有效应对，精确检测分析和预警成为安全防护的关键。
关键词：铁路数据；通信智能
1 铁路数据通信网
1.1 骨干网络
铁路数据通信网骨干网络（以下简称“骨干数据网”）负责各局集团公司区域网业务流量的转发，骨干数据网采用分层的网络结构，主要分为核心转发节点和业务接入节点，在国铁集团、北京、上海、武汉、成都、西安6个节点设置核心转发节点，在国铁集团、各铁路局集团公司等所在地设置业务接入节点，局间链路采取10GE带宽互联，通过设备、网络、业务三层可靠系统设计，保证了铁路关键业务低延时、高可靠的转发要求。
1.2 区域网络
区域网络一般采取双平面组网，在每个节点均设置2台路由器，互联链路采用不同物理路由。
在铁路局集团公司、客专动车检测基地、客专调度所、车站及段（所）等设置接入节点。
互联的链路带宽一般为N×155 Mb/s或GE。
2 智能流量分析系统
2.1 分析过程
网络流量分析的过程可分为3个部分：数据采集、数据分析和结果呈现。
2.1.1 数据采集
数据采集的主流方式有SNMP/RMON、s Flow、Netflow/Net Stream和端口镜像。
SNMP是TCP/IP的标准网络管理协议；RMON协议是对SNMP标准的扩展，它定义了远程监视的标准功能以及远程监控代理的接口；Netflow是思科公司的专属协议，基于网络设备的Netflow机制来实现网络流量信息采集；s Flow是一种嵌入在网络设备内的基于抽样的流量监测技术。
这些采集方式与设备密切相关，不同品牌、不同型号的设备支持的采集方式也不相同。
4种流量采集技术对比如下。
1) Net Stream：对主机间流量描述的精确性接近100%，但是无法做到深度检测；基于软件架构，配置方便、安装简单；利用汇集方式监测，适用于广域网间。
2) s Flow：速度快，实时性好；分析过程对性能有一定要求；利用随机采样方式监测，适用于局域网间。
3) RMON/SNMP：信息准确，读取方便；对每个数据帧都会进行分析，增加了负载。
4）端口镜像：方案简单，无传输延迟；处理时性能要求高。
2.1.2 数据分析
采集到的流量数据包含多种信息，主要包括：IP地址、MAC地址、路由器信息、物理端口、所属自治域、采集时间、数据包大小等，这些信息构成了一个数据集。
流量数据的分析过程就是将数据的离散信息按照一定的逻辑进行分类，并按照不同的需求组合排列起来，最终呈现出分析结果。
2.1.3 结果呈现
根据用户需求，为用户呈现分析统计结果。
2.2 技术实现
智能流量分析系统架构上可分为4层：数据获取层、数据存储层、分析应用层和信息交换层。
数据获取层，负责从网络设备上采集流量数据，并将数据发送给分析应用层；数据存储层，负责存储采集到的海量数据；分析应用层，负责对采集到的流量数据进行分析和计算；信息交换层，负责实现数据展示和人机交互。
2.3 系统功能
智能流量分析系统的功能主要有业务监测、区域监测、质量检测、质量预警、问题定位和辅助优化。
1）业务监测：从链路层及业务层，对各种业务运行情况进行全方位的实时监测及掌握。
2）区域监测：通过源与目的IP，随时掌控每个业务的访问情况、用户端的接入分布，或局与局间的访问情况等信息。
3）质量检测：使用专用设备，对网络及业务进行实时或定时检测，可测试到端口级，获取真实的用户体验情况。
4）质量预警：及时发现网络中的异常流量攻击，保障网络运行安全，并随时监测业务流量，对超出阈值的流量进行预警。
5）问题定位：通过流量流向的深度检测及分析，精确定位流量异常原因。
6）辅助优化：建立基于历史大数据的流量流向模型，通过大数据平台进行分析和处理，优化铁路数据通信网的网络结构。
3 应用方案
3.1 系统部署
智能网络流量分析系统服务器应部署在铁路数据通信网的汇聚层与核心层路由器之间，通过汇聚层路由器采集数据流，并将采集到的数据进行存储。
3.2 安全分析
3.2.1 基线告警
基线告警是针对链路模型和业务模型的网络流量指标设置阈值。
当指标值超过所设置的阈值时，系统给出基线提示告警，告知网络模型的异常变动。
3.2.2 异常流量分析
传统的专业网管所进行的流量统计只能看到某个接口下的总流量，而无法做到针对每个业务进行统计，因此在汇聚层以上的路由器端口突然发生大规模异常流量时，无法判断具体是哪种业务，因此无法有效地进行防护和处理。
智能流量分析系统通过对数据网内的VPN业务流量进行采集分析，提供详细业务明细，例如业务名称、业务类型和所经过的链路，以及在经过链路时最大出入流速、总流量、峰值利用率等数据；可以通过业务类型、业务名称进行灵活过滤；报表页面提供相关链路的深度分析报表。
因此，业务明细可以帮助用户清楚了解某一业务的流量使用情况、使用率以及流量是否存在异常。
3.2.3 蠕虫快速定位
智能流量分析系统通过预设和自定义蠕虫病毒特征，实时发现蠕虫病毒，对病毒的源和目的进行定位，并且给出预警消息，实时监测数据网系统的安全。
可查看蠕虫病毒的定位信息，包括蠕虫名称、级别、源地址、目标地址、路径、时间和状态等。
3.2.4 流量攻击监测
分布式拒绝服务攻击（DDo S）通过控制分散且数量巨大的计算机作为攻击平台，对一个或多个目标发动拒绝服务攻击，达到成倍的攻击威力。
DDo S攻击的典型特征就是网络数据流量发生了异常。
智能流量分析系统可以查看某一时间
段内的DDo S攻击明细，包括攻击类型、所经过的路由器、发起攻击的源地址、目标地址、级别、路径、发生时间、状态等信息。
3.2.5 网络安全趋势分析
该功能可呈现一段时期内网络中发生的攻击事件，统计和分析攻击事件的类型和发展趋势，通过曲线图和饼状图直观地呈现给网络维护人员，协助维护人员处理攻击事件和排查安全隐患，提高网络的安全性和可靠性。
3.3 系统应用情况
铁路数据通信网智能流量分析系统于2016年正式上线投入使用，系统涵盖网管功能，兼容中兴、华为、华三、思科等不同厂家设备，可对不同设备组成的网络的流量特征、业务数据等进行综合分析，对网络的变化趋势及安全态势进一步分析，并对网络优化提出建议。
该系统不仅关注网络本身的指标，而且从用户体验的角度，真正关心网络中的业务，定位网络可能出现的质量问题。
4 结论
铁路数据通信网智能流量分析系统可以对数据网流量流向进行深度检测，从链路及业务两个层次全方位监测网络，及时发现异常流量，实现对网络设备状态及链路层流量的实时监测及智能分析，能够为网络的安全管理提供有效手段，对保障铁路数据通信网运行安全有着重要意义。
参考文献
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