安全系统预测
四章 系统安全预测技术
❖ 它能对大量非技术性的无法定量分析的因素作出概率估 算，并将概率估算结果告诉专家，充分发挥信息反馈和 信息控制的作用，使分散的评估意见逐次收敛，最后集 中在协调一致的评估结果上，可信度较高，在国外得到 广泛应用。
特尔斐预测法实质
第四章 系统安全预测技术
❖预测是运用各种知识和科学手段，分析研究历史资 料，对安全生产的发展趋势或可能的结果进行事先 的推测和估计。
❖预测由四部分组成：预测信息、预测分析、预测技 术和预测结果。
❖系统安全预测就是要预测造成事故后果的许多前级 事件，如起因事件、过程事件及情况变化，新的不 安全因素、未来的安全生产面貌及安全对策。
对第一轮答复进行汇总整理
同意
考虑是否同意参加预测， 若同意则答复并提出建议
了解背景资料， 答复第一轮问题
同意
第二轮征询表 第一轮答复的分布 第二轮征询问题 请求陈述理由的问题
反馈
考察对第二轮答复的变化与收敛
了解反馈信息和问题， 答复第二轮征询表
第三轮征询表： 第二轮答复的分布和变化 补充材料和专家提供的理由 第三轮征询的问题
一、回归分析法
❖ 要准确地预测，就必须研究事物的因果关系。 它利用数理统计原理，在大量统计数据的基 础上，通过需求数据变化规律来推断、判断 和描述事物未来的发展趋势。
1. 一元线性回归法 ❖ 比较典型的回归法是一元线性回归法，它是根据
自变量与因变量的相互关系，用自变量的变动来 推测因变量变动的方向和程度，其基本方程式为：
对第三轮答复作出汇总 考察答复的变化与收敛
了解反馈信息和问题， 答复第三轮征询表
反馈
整理预测结果写出预测报告书 输出
3系统安全预测技术
)
)
2
x
k
x ( n 2
k 1 2
2 k , k 为偶数
2
)
2019/11/22
20
（2）等级比较答案
在邀请专家进行安全预测时，常有对某些项目的重要 性进行排序的要求。对这种形式的问题，可采取评 分法对应答问题进行处理，当要求n项排序时，首 先请各位专家对项目按其重要性排序，被评为第一 位的给n分，第二位的给n-1分，最后一位给1分， 然后按下列公式计算各目标的重要程度：
2.定量分析：运用已掌握的大量信息资料，运用统计和数学的 方法，进行数量计算或图解来推断事物发展的趋势及其程度 的方法。
3.定时分析：对预测对象随时间变化情况的分析。 4.定比分析：定的是结构比例量。指不同经济事物之间相互影
响的比例。
5.评价分析：用上述分析预测后，须对结果进行评价。
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7
二、预测方法分类 1.经验推断预测法 2.时间序列预测法 3.计量模型预测法 三、经验推断预测法 利用直观材料，靠人的经验知识和综合分析能力，对客观
事物的未知状态作出估计和设想。
2019/11/22
8
1 特尔菲法
特尔菲法的名称来源于古希腊的一则神话。特尔菲（Delphi） 是古希腊传说中的一个地名。当地有一座阿波罗神殿，是众 神聚会占卜未来的地方。传说阿波罗神在特尔菲杀死了彼索 斯龙之后成为当地的主人，阿波罗神不仅年少英俊，而且具 有卓越的预测未来的能力。后人为了纪念阿波罗神，建阿波 罗神殿于古城特尔菲。从此，人们把特尔菲看作是能够预卜 未来的神谕之地，特尔菲法由此得名。由此可以体会到，特 尔菲法的含义是通过卓越人物来洞察和预见未来。
2019/11/22
系统安全评价与预测
系统安全评价与预测摘要随着信息技术的发展，网络攻击和系统安全威胁也越来越严重。
为了保护系统免受此类威胁，评价和预测系统的安全性变得至关重要。
本文将介绍系统安全评价和预测的概念，方法和挑战，并提供一些实践指导。
1.引言随着互联网的快速发展和广泛应用，网络攻击和系统安全威胁也日趋严重。
黑客、病毒、勒索软件等网络威胁不断涌现，给个人用户和企业带来了巨大的损失。
为了确保系统的安全性和可靠性，系统安全评价和预测成为必不可少的手段。
2.系统安全评价系统安全评价是通过对系统的安全属性进行量化和评估，确定系统的安全程度。
常见的系统安全评价方法包括：2.1 安全需求分析安全需求分析是在系统开发的早期阶段，对系统的安全需求进行分析和定义。
通过用户需求分析、安全威胁分析等手段，确定系统对安全的要求。
2.2 安全性评估安全性评估是通过对系统的漏洞、威胁和攻击进行分析和测试，评估系统的安全性。
常见的安全性评估方法包括：漏洞扫描、渗透测试、红队演练等。
2.3 安全等级评定安全等级评定是对系统的安全级别进行评定，通常根据系统的安全需求和威胁环境来确定。
常见的安全等级评定方法包括：国际标准ISO/IEC 15408，以及我国的信息安全等级保护评测规范。
3.系统安全预测系统安全预测是根据过去的攻击趋势和统计数据，对未来可能发生的攻击进行预测和预防。
常见的系统安全预测方法包括：3.1 数据挖掘数据挖掘是通过对海量的攻击数据进行分析和挖掘，发现隐藏的攻击模式和规律。
通过数据挖掘技术，可以预测未来可能发生的攻击，并及时采取预防措施。
3.2 机器学习机器学习是通过对已知攻击样本的学习和训练，构建模型来预测未知攻击。
通过机器学习算法，可以识别出潜在的攻击，提前进行相应的预防和防范。
3.3 高级威胁分析高级威胁分析是通过对攻击者的行为特征和攻击手段进行深入研究，预测未来可能的高级威胁。
通过高级威胁分析，可以提前发现和拦截潜在的高级攻击。
4.系统安全评价与预测的挑战系统安全评价与预测面临许多挑战，包括：4.1 数据获取和处理系统安全评价和预测需要大量的数据支持，包括攻击数据、安全事件日志等。
安全生产预测预警系统目标任务及工作流程
安全生产预测预警系统目标任务及工作流程
一、安全生产预测预警系统目标
安全生产预测预警系统的建设目标是建立一套安全生产预测模型，通过系统自动的数据收集与计算，以确保良好的安全生产环境。
预测预警系统有利于及时发现安全隐患，降低安全事故发生的概率，推动安全生产水平的提升和持续改善。
1.建立安全生产预测预警模型；
2.通过系统自动的数据收集、加工、安排和分析，加强安全生产状况的检测和预测；
3.为企业制定出合理的安全生产计划和安全生产技术政策；
4.及时发现安全隐患，降低安全风险；
5.改善企业的安全生产能力；
6.提高企业的安全生产水平。
二、安全生产预测预警系统任务
1.建立安全生产管理机制：确定安全生产管理工作职责，健全安全生产机构，制定安全生产规范和安全生产条例；
2.组织安全检查：定期组织专门的安全检查，及时发现和处理安全隐患；
3.以电子化手段实施安全生产管理：建立健全安全报警系统、安全监测系统和安全监督系统，改善安全管理的规范性和有效性；
4.组织安全教育：提高员工的安全意识和安全技能，防范和避免安全事故的发生；
5.建立安全生产预测模型。
安全预测预警指数系统
安全预测预警指数系统简介安全预测预警指数系统是一款基于人工智能技术的安全预警系统，通过对历史数据、现有数据进行分析，以及结合各种外部因素综合评估，为用户提供可靠、准确的安全预警指数。
系统架构安全预测预警指数系统主要分为四个部分：数据采集、数据分析、预测模型和结果展示。
数据采集数据采集主要分为外部数据和内部数据两种。
外部数据通过网络爬虫抓取各类安全事件、漏洞、攻击等信息；而内部数据主要是收集用户使用系统时产生的各类操作日志、错误日志等数据。
数据分析数据分析是整个系统中最为核心、也是最为复杂的模块，其主要作用就是对各类数据进行统计、处理，从而为下一步的预测模型提供有力的支持。
针对历史数据和当前数据的分析结果，系统将采用机器学习、数据挖掘等技术，建立复杂的预测模型。
这些模型会不断更新、优化，以便更好地适应各种复杂的情况。
结果展示预测模型生成后，系统会将其结果以图表、详细报告等形式呈现给用户。
用户可以根据这些结果，了解当前安全状态，及时采取相应的措施，确保信息安全。
核心技术安全预测预警指数系统采用了一系列的核心技术，主要包括以下几个方面：人工智能技术安全预测预警指数系统采用了多种机器学习、数据挖掘算法，如随机森林算法、支持向量机算法，进而利用这些算法处理数据、预测结果。
大数据技术系统采用了Hadoop平台，作为数据处理平台。
通过分布式、高并发的方式，实现对大规模数据的快速处理、分析、计算。
在结果展示方面，安全预测预警指数系统采用了可视化技术，将预测结果以图表、表格等视觉化方式呈现，方便用户了解当前安全状态。
应用场景安全预测预警指数系统主要应用于以下场景：企业内部安全应急响应企业在使用系统过程中，不可避免会面临各种各样的安全隐患。
安全预测预警指数系统可以为企业提供准确可靠的安全预警指数，帮助企业及时发现、定位问题，进行有效的应急响应。
政府安全监测政府在保障社会安全方面，需要对各种安全事件、漏洞、攻击等信息进行监测。
企业安全生产预测预警体系
企业安全生产预测预警体系一、安全生产方针、目标、原则企业安全生产预测预警体系旨在构建一个系统化、全面化、高效化的安全生产管理框架，确保企业生产过程中的安全可控。
安全生产方针如下：1. 安全第一，预防为主，综合治理。
2. 严格遵守国家法律法规，确保安全生产。
3. 强化安全生产责任制，明确各级管理人员及生产工人的安全职责。
4. 深入开展安全生产预测预警，提高事故防范和应急处置能力。
安全生产目标：1. 实现安全生产零事故。
2. 降低职业病发病率，保障员工身体健康。
3. 提高安全生产管理水平，提升企业整体竞争力。
安全生产原则：1. 以人为本，关注员工生命安全。
2. 依法依规，强化安全生产法治意识。
3. 科技支撑，运用先进技术提高安全生产水平。
4. 全员参与，营造安全生产文化。
二、安全管理领导小组及组织机构1. 安全管理领导小组成立以企业主要负责人为组长，各部门负责人为成员的安全生产管理领导小组，负责企业安全生产工作的组织、协调、指导和监督。
2. 工作机构（1）安全生产管理部门：负责企业安全生产日常管理工作，制定和落实安全生产措施，组织安全生产培训，开展安全生产检查等。
（2）安全生产技术部门：负责企业安全生产技术工作，开展安全生产预测预警，研究解决安全生产技术问题。
（3）安全生产监督部门：对企业安全生产工作进行监督，对违反安全生产规定的行为进行查处，确保安全生产法律法规的贯彻执行。
（4）安全生产应急救援部门：负责企业应急救援工作，制定应急预案，组织应急演练，提高事故应急处置能力。
三、安全生产责任制1、项目经理安全职责项目经理作为项目安全生产的第一责任人，其主要职责如下：（1）贯彻落实国家安全生产法律法规及企业安全生产管理制度，确保项目安全生产。
（2）组织制定项目安全生产计划，明确安全生产目标，并对安全生产责任制进行分解和落实。
（3）定期组织安全生产检查，对安全隐患进行整改，防止事故发生。
（4）负责项目安全生产资源的配置，确保安全生产投入。
安全系统工程课件安全预测
6.2.1 德尔菲预测法的基本程序
✓ 德尔菲预测法的实质是利用专家的知识、经验、
智慧等无法数量化而带来很大模糊性的信息。 通过通信的方式进行信息交换，逐步地取得较 一致的意见，达到预测的目的。
✓ 德尔菲预测法的基本程序为: ✓ （1）确定预测目标 ✓ 目标选择应是本系统或本专业中对发展规划有
重大影响而且意见分歧较大的课题，预测期限 以中、远期为宜。如工矿企业伤亡事故发展趋 势预测。
10
6.2.1 德尔菲预测法的基本程序
（2）成立管理小组 人数为二人到十几人，要求具备必要的专业知 识和统计学、数据处理等方面的知识。其任务 为: 对预测的工作过程进行设计，提出可供选 择的专家名单，搞好专家征询和轮间信息反馈 工作，整理预测结果和写出预测报告书。
（3）选择专家 专家选择是预测成败的关键，主要要求为: 1）专家总体的权威程度较高。 2）专家的代表面应广泛，技术、管理、情报
xk
1
xk
xk1 2
n
2k 1 (奇数) n 2k (偶数)
15
（1）数量和时间答案的处理
上四分点按下式计算
x1（3k 2
3）
n 2k 1，k为奇数
x上
x
3k
x3k2
2
2
2
x1（3k 1）
n 2k 1，k为偶数 n 2k ，k为奇数
2
x3k 2
x3k 1 2
2
n 2k ，k为偶数
阶段
确定预测 目标和任务
输入信息 预测处理
输出结果
1.确定预测目的
步骤 2.制定预测计划
3.确定预测时间
4.收集预测 资料
5.检验现有 资料
6.选择预测方法 7.建立预测模型 8.进行推测或计
安全生产预警预测系统作业规范(V01)
安全生产预警预测系统作业规范1.目的为规范企业安全生产预警预测技术体系建设，提升生产安全事故预防预警水平，客观评估组织安全风险，提高企业安全生产标准化建设水平，特拟订本标准。
2.适用范围2.1本标准适用于公司各生产制造单位。
2.2本标准适用于公司安全生产预警系统维护、预警预测数据分析、对策改进等环节管理。
3.权责3.1本标准由安卫规划组组长制订，经安全处处长核定。
3.2执行权责（1）安全处负责预警系统维护管理（包含预警指标的选取以及预警指数模型优化、预警系统相关指标调整、预警分析报告生成）；负责督导预警预测不良倾向的厂处实施分析改进。
（2）各厂处负责采集填录真实有效的系统数据；负责本单位预警预测不良结果的分析和改进。
4 一般资料4.1参考文件（1）《企业安全生产标准化基本规范》GB/T 33000（2）《冶金等工贸行业企业安全生产预警系统技术标准（试行）》安监总厅管四63号4.2名词解释（1）企业安全生产预警系统：是指在全面辨识反映企业安全生产状态的指标的基础上，通过隐患排查、风险管理及仪器仪表监控等安全方法及工具，提前发现、分析和判断影响安全生产状态、可能导致事故发生的信息，定量化表示企业生产安全状态，及时发布安全生产预警信息，使企业及时、有针对性地采取预防措施控制事态发展，最大限度地降低事故发生概率及后果严重程度，从而形成具有预警能力的安全生产系统。
（2）安全生产预警指数（SPI）：是指将反映企业生产及事故特征影响指标，通过数据统计、建模、计算、分析，定量化表示生产安全状态，反映企业某一时间生产安全状态的数值。
（3）预警指数图：根据系统不同时刻的预警指数值，绘出安全生产预警指数图，对超过警戒的预警点，在预警指数图进行报警；同时在预警指数图区域内，将企业安全生产预测值曲线在图形上用其他颜色进行绘制，表征未来时间的安全生产状态。
5.执行内容5.1安全处专业工程师负责建立公司安全生产预测预警系统，预测预警结果作为公司及各厂处安全风险预测、管控改进的参考依据。
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x1
x11
u a
e ak
u a
x 1
k 1
x11 u
a eek
u
a
式中
x11 x10
作累减还原
0 1 1
x x x
k 1
k 1
k
3.2.2 预测模型的后验差检验
(0)
x 0 xi0 i , i 1,2,, n
残差均值：
0
1 n
n
0
i
i 1
残差方差：
s12
x1 56.165 111.815 161.34 195.925 210.33 239.41
建立数据矩阵B，y N
83.99 1
B
136.5775
1
237.355
1
yN 55.65 49.525 34.585 14.405 9.525 4.110T
a a 0.37285
u
93.3336
>0.95
合格（qualified）
>0.80
勉强（just mark）
>0.70
不合格（unqualified） 0.70
c <0.35 <0.5 <0.45
0.65
3.2.3 灰色预测示例
已知某企业1990年至1998年千人负伤率见表3-
4所列，试用GM（1，1）模型对该企业1999年、
2000年两年的千人负伤率进行灰色预测，并对拟合
0.12
3
0.4949
0.5
0.0051
1.02
4
0.4220
0.42
-0.002
0.48
（5）预测精度检验
项目 结果
表 3-8 精度检验值
c
P
0．042
1
精度等级 好
（6）民航事故征候万时率预测值
年份 预测值
表 3-9 民航事故征候万时率预测值
2005
2006 2007 2008 2009
0.36
精度进行后验差检验。 表 3-4 某企业 1980 年至 1988 年千人负伤率
年份
1990
1991
1992
1993
1994
1995
1996
1997
1998
千人负伤率
56.165 55.65 49.525 34.585 14.405 9.525 8.970 6.475 4.110
解
x0 56.165 55.65 49.525 34.585 14.405 4.110
∑x·y=657 ∑y2=2802
解 将表中数据代入上述方程组便可求出a和b的值，
即：
x x y y 55 657 385 146
a (
x)2 n
x2
552 10 385
24.3
x y n x y 55 146 10 657
b (
x)2 n
0.31 0.26 0.26 0.19
3.3 马尔柯夫预测法
将数据划分为n种状态，其状态集合为E={E1，
E2，…，En}，则数据序列由Ei状态经过k步变为Ej的概
率为
n(k) ij
P(k) ij
n(k) ij
Ni
其中： 为状态Ei经k步移到Ej的次数；Ni为状态Ei
出现的总次数；进一步得到状态转移概率矩阵为：
概述 预测由四部分组成，即预测信息、预测分析、预测技术和预 测结果。 1．按预测对象范围的划分法 2．按预测时间长短的划分法
(1)长(远)期预测 y>5 (2)中期预测 5>y>1 (3)短期预测 y<1 预测方法从大的方面可分为经验推断预测法、时间序列预测 法及计量模型预测法。
3.1 回归预测法 原理:利用数理统计原理，在大量统计数据的基础
生成序列 x1
x11
,
x21
,,
x
1
N
dx1 ax1 u dt
一阶灰色微分方程、记为 GM（1，1）
a auT
yN
x20
,
x30
,
,
x
0
N
T
B
(
x21
x11
)
2
1
xN1 xN11 2 1
a 最小二乘解： BT B 1BT yN
时间响应方程 离散响应方程
1
（4）民航事故征候万时率的误差值计算
X (1) (1) X (0) (1) 0.57 X (0) (1)；
X (1) (3) 1.6456；
X (1) (2) 1.1507；
X (1) (4) 2.0676；
X (0) (2) X (1) (2) X (1) (1) 0.5807；
P(k) 11
P(k) 12
P(k) 1n
P(k)
P(k) 21
P(k) 22
P(k) 2n
P(k) n1
P(k) n2
P(k) nn
①0≤Pij≤1；
②
n
Pij(k
)
1，i=1，2，n。
j 1
一次转移向量s1 为
s 1 s 0 p
二次转移向量 s 2 为
s k1 s 0 p k1
3.3.2 马尔柯夫预测示例
Lxy
xy 1 n
x
y 25.00
Lxx
x2 1 ( x)2 143 n
Lyy
y2 1 ( y)2 5.84 n
r
L xy
0.87
Lxx Lyy
3.2 灰色预测法
3.2.1 灰色预测建模方法
x0
x10
,
x 20
,
,
x
0
N
k
x
1
k
x
0
j
j 1
k 1,2,，N
a 0.37285
u 93.336
1
x 250.331 194.160.37285k k 1
1 1 0
x x x
k 1
k 1
k
进行后验差检验
0
x
0
i
xi0
,i 1,2,, n
0
0.4408, s1 4.1589
0
x 26.60, s2 21.00
则
c s1 s2 0.198 0.35
r 146 0.62 8205 670.4
|r|=0.62>0.6
注意: 相关系数r=l r=O时 在大部分情况下，0<|r|<1
3.1.2 一元非线性回归方法
一种非线性回归曲线——指数函数
1）
y a ebx
y ln y
a ln a
y a bx
b
2）
y aex
y ln y
x 1 x
上，通过寻求数据变化规律来推测、判断和描述事物 未来的发展趋势。
一类是确定的关系
另一类是相关关系
3.1.1 一元线性回归法
y a bx
式中 y—因变量； x—自变量； a、b——回归函数；
y n a b x xy a x b x2
式中 x—自变量，为时间序号； y—因变量，为事故数据； n—事故数据总数；
1
2.709
2.485
4
4.970
10946
9
5.838
1.792
16
7.168
1.386
25
6.930
1.609
36
9.654
1.792
49
12.544
1.946
64
15.568
1.386
81
12.474
1.386
100
13.860
0.696
121
7.623
0.0
144
0.0
合计
x 78 y 19.129 x2 650
p
p
0
i
0
0.6754s2
1 0.95
年份
序号
表 3-5 计算结果
x 0
x 1
灰色预测
1
x
0
x
0
1990
1
56.165
56.165
56.165
56.165
0
1991
2
55.65
111.815
116.595
60.429
-4.779
1992
3
49.525
161.34
158.215
x2
552 10 385 1.77
y=24.3-1.77x
r
Lxy
Lxx Lyy
Lxy
xy
1 n
x
y
Lyy
y2 1 n
y2
Lxx
x2 1 n
x2
Lxy
657
1 10
55146
146
Lyy
2802 1 10
1462
670.4
Lxx
385
1 10
552
82.5
某单位对1250名人员进行职业病健康检查时，发
现职工的健康分布如表3-10所列。
表 3-10 本年度职工健康状况
健康状况 健康
疑似病状 病
代表符号
s10
s
0
2
s
0
3
人数
1000
200
50
根据统计资料，前年到去年各种健康人员的变化情 况如下： 健康人员继续保持健康者剩70%，有20%变为疑似病 状，10%的人被p1认1 定0.为70,病p1，2 即0.20, p13 0.10