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智能轨道交通数据安全防护体系:挑战、技术与未来演进
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作者 陈磊 杨玉欣 公备 《都市快轨交通》 北大核心 2025年第5期8-14,共7页
为解决轨道交通数据规模急剧膨胀、数据价值不断提升导致的安全问题,对智能轨道交通数据的安全防护体系进行研究。首先梳理轨道交通数据具有的多源异构、高实时性及强敏感性的特征,并分析在数据传输、存储和处理过程中的主要安全风险点... 为解决轨道交通数据规模急剧膨胀、数据价值不断提升导致的安全问题,对智能轨道交通数据的安全防护体系进行研究。首先梳理轨道交通数据具有的多源异构、高实时性及强敏感性的特征,并分析在数据传输、存储和处理过程中的主要安全风险点;然后探讨针对网络攻击、数据泄露等威胁的联邦学习、轻量级加密、动态访问控制等前沿防护技术在资源受限环境下的应用现状、适用条件与性能表现;最后提出人工智能赋能的主动防御、跨系统协同治理等智能轨道交通数据安全未来的重点研究方向。研究结果表明:联邦学习可有效解决数据孤岛问题,在保证隐私前提下提升模型训练效率;轻量级加密算法在轨旁设备中展现出毫秒级响应优势,具有显著的应用潜力,是未来的发展趋势。研究成果可以为构建高效、可靠的智能轨道交通数据安全防护体系提供理论支撑和实践指导。 展开更多
关键词 轨道交通 数据安全 网络安全 隐私保护 加密技术
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