基于SD模型的跑道侵入风控网络脆弱性分析

• 作者: 吴维 罗欣然 魏明
• 来源期刊: 中国安全科学学报
• 关键词: 系统动力学(SD) 跑道侵入 风控网络 脆弱性分析 模糊综合评价 贝叶斯网络
• 年，卷（期）: 2021,（4）
• 所属期刊栏目: 安全社会科学与安全管理|Safety social science and safety management
• 页码范围: 41-48
• 页数: 8页
• 分类号: X949
• 语种: 中文
• DOI: 10.16265/j.cnki.issn1003-3033.2021.04.006

摘要

为量化评估跑道侵入风险水平,分析核心致因要素在风控网络中的脆弱性特征,首先根据跑道侵入案例及专家经验,系统识别跑道侵入风险致因,利用灰色关联理论分析影响致因关联度,确定核心控制要素;然后分析各要素间相互作用机制,建立系统动力学(SD)模型,引入贝叶斯网络和综合权重确定方法设计SD方程;最后脆弱性仿真与分析跑道侵入风控网络,确定其脆弱性,并通过组合策略分析提升风控网络韧性.结果表明:结合历史数据使用贝叶斯网络和综合权重确定方法能够提升SD模型的客观性和精度;管制员指令不及时、通信中断概率上升、流量增长快和监管投入降低为网络脆弱点;加大培训与增加经验、增加人员与加速设备更新等风控策略对提升网络韧性具有明显替代性,在大流量场景下加强监管策略作用效果被平抑.