崔伟健，马小宁，孙思齐

（1.中国铁道科学研究院，北京 100081；2.中国铁道科学研究院 电子计算技术研究所，北京 100081）

随着铁路信息化的快速发展，铁路各业务系统已高度依赖信息技术，随之而来的网络安全形势也日趋严峻，从简单的网络安全攻击试探、网页挂马篡改，到有组织、大规模的DDos 攻击、APT（Advanced Persistent Threat）攻击等，对铁路信息系统稳定运行和各项业务稳定开展带来了严重威胁，甚至会影响铁路行车安全和人民生命财产安全[1]。近年来，铁路大力发展网络安全建设，初步建成网络安全防护体系，但网络安全建设工作起步较晚，目前，安全防护仍停留在常规保障、事后处理阶段，尚未建成行之有效的行业网络安全预警体系。

在食品卫生、公路交通、电网电力等行业，已开展了网络安全预警技术研究[2-4]，还有一些学者对自修正系数、异常流量分析、DDos 攻击分析等网络安全预警方法开展研究[5-7]，在铁路网络安全领域，针对系统、流量的网络安全预警方法研究相对较多，如基于网闸技术的高速铁路地震预警[8]、车货实时追踪预警[9]、基于大数据技术的网络安全态势感知[10]等，但从铁路网络安全合规测评角度开展网络安全预警的研究相对较少，在铁路大力发展网络安全测评和大数据建设的背景下，结合网络安全测评工作实际，研究基于大数据技术的网络安全预警方法具有较强的现实意义。

目前，Apriori 算法在铁路网络安全预测与感知[11-12]中应用较为广泛，且应用效果已得到广泛认可。……