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雷达卡
摘要
在云计算、物联网与人工智能等新兴技术加速融入轨道交通系统的背景下，网络安全威胁呈现出愈发复杂和多样化的趋势。作为信息安全防护体系中的核心环节，异常行为检测技术能够实现对未知攻击和内部风险的精准识别，推动防御模式由被动响应向主动预警转变。本文全面梳理了当前轨道交通领域中异常行为检测的技术发展现状，重点分析了基于传统机器学习、深度学习以及多源数据融合的检测方法在实际场景中的适用性与局限性。在此基础上，提出一种分层协同的检测架构设计，并结合列控系统安全监控、内部人员操作监管及公共区域行为识别等典型应用场景开展案例研究。最后，针对该领域面临的关键挑战与未来演进方向进行了前瞻性探讨，旨在为构建具备弹性与自适应能力的轨道交通信息安全体系提供理论支持和技术路径参考。
[此处为图片1]关键词：轨道交通；信息安全；异常行为检测；深度学习；多源数据融合；主动防御
1 引言
作为城市关键信息基础设施的重要组成部分，轨道交通系统的安全稳定运行直接关系到社会民生与公共安全。在“交通强国”与“新基建”战略的双重驱动下，列车控制、调度管理及乘客服务等核心子系统正快速迈向数字化、网络化与智能化阶段。这种深度融合使得传统的边界式、静态化网络安全机制难以应对日益复杂的攻击手段。
近年来，全球范围内针对轨道交通系统的网络攻击事件频发。例如，2023年乌克兰铁路系统遭受大规模网络攻击，导致大量旅客滞留，暴露出其在网络安全层面的薄弱环节。与通用IT系统相比，轨道交通系统具有显著差异：严格的实时性要求、高度异构的网络结构以及信息空间与物理系统的深度耦合。因此，其安全防护不仅要满足保密性、完整性与可用性的基本需求，还需保障运营过程的连续性与安全性。
异常行为检测通过持续监控用户、设备及系统的操作轨迹，建立正常行为基线，进而发现偏离常态的潜在威胁，成为实现主动防御的关键技术之一。然而，在轨道交通环境中应用此类技术仍面临诸多挑战：一是系统构成复杂，数据来源广泛且格式不统一；二是对误报极为敏感，高误报率可能干扰正常运营流程；三是部分关键系统如列控平台对检测延迟有严格限制；四是需在检测精度与资源消耗之间取得平衡。
本文立足于轨道交通实际安全需求，系统总结现有异常行为检测技术的研究进展，构建适配行业特性的技术架构，并深入剖析未来发展方向，以期为提升我国轨道交通信息安全整体防护能力提供可行思路。
2 轨道交通异常行为检测技术综述
2.1 基于传统机器学习的检测方法
传统机器学习方法已在轨道交通异常检测领域形成较为成熟的应用框架。其核心思路是通过人工特征工程提取网络流量、系统日志和用户行为中的关键指标，利用统计模型或分类算法构建正常行为基准，从而识别异常活动。
在工业控制系统中，单类支持向量机（OCSVM）因其仅需正常样本即可完成训练而被广泛应用。研究表明，该方法用于CBTC系统DoS攻击检测时，能有效建立流量异常模型，在不同运营密度条件下均表现出优异性能，最高检测率达99.5%-1。此外，关联分析算法通过构建双轮廓规则库——涵盖系统正常与异常行为模式——进一步提升了检测准确率-1。
另一类受到关注的方法是基于人工免疫系统的态势评估（AIS-SA）。该方法借鉴生物免疫机制，结合城轨列控系统的运行特性，设计检测器成熟机制与攻击识别策略，实现对网络入侵的动态感知。仿真结果显示，当检测器进化至第25代时，对身份认证类拒绝服务攻击的检测率达到96.81%，误报率为0.25%；对TCP层DoS攻击的检测率为98.46%，误报率为1.32%-9。此类方法的优势在于具备一定的自学习与环境适应能力，适用于缓慢变化的系统状态。
尽管如此，传统机器学习方法存在明显短板：特征提取高度依赖专家经验，难以应对新型未知攻击；同时，基于固定阈值或静态规则的判断逻辑缺乏灵活性，在系统升级或运行模式调整后往往需要重新校准参数，维护成本较高，限制了其长期部署的有效性。
2.2 基于深度学习的检测方法
深度学习凭借强大的自动特征提取能力和对非线性关系的建模优势，为轨道交通异常行为检测开辟了新路径。尤其在处理高维时序数据和复杂交互行为方面，深度神经网络展现出远超传统方法的检测精度与泛化能力。
在轨道交通通信系统的异常检测任务中，采用梯度下降动量（GDM）与自适应增益（GDM/AG）优化策略的深度模型，可显著提升收敛速度与稳定性，增强对微弱异常信号的捕捉能力。这类方法无需依赖繁琐的人工特征构造，能够从原始数据中自动挖掘深层次的行为模式，特别适合应用于数据维度高、动态性强的场景。
[此处为图片2]2.3 多源数据融合的检测方法
面对轨道交通系统中来自SCADA、视频监控、日志审计、车载设备等多源异构数据，单一模态检测已难以满足全面感知的需求。多源数据融合技术通过整合不同维度的信息流，实现跨域协同分析，提升整体检测效能。
融合策略通常包括数据级、特征级与决策级三个层次。其中，决策级融合因兼容性强、易于实现模块化部署而在轨道交通中更具实用性。例如，将基于日志的行为分析结果与视频行为识别输出进行加权融合，可在保证低误报的同时提高对隐蔽攻击的发现概率。此外，引入时空关联建模机制，有助于识别跨系统、跨时间窗口的复合型异常行为。
然而，多源融合也带来新的挑战：各数据源的时间戳对齐困难、语义鸿沟明显、隐私保护要求高等问题亟待解决。如何在确保数据一致性和安全性的前提下实现高效融合，仍是当前研究的重点方向。
3 体系架构与关键技术
3.1 分层防御体系架构
为应对轨道交通系统多层次、多场景的安全需求，本文提出一种分层协同的异常行为检测架构。该架构自下而上分为感知层、分析层、决策层与反馈层四个层级。
- 感知层：负责采集来自列控系统、调度中心、车载终端、安防摄像头等多源数据，完成初步清洗与标准化处理。
- 分析层：部署轻量级检测模型，执行实时异常评分与初步分类，支持本地边缘计算节点快速响应。
- 决策层：在区域控制中心汇聚多个站点的分析结果，结合上下文信息进行综合研判，生成安全事件告警。
- 反馈层：将检测结果反哺至模型训练与策略更新模块，形成闭环优化机制，提升系统自适应能力。
该架构支持横向扩展与纵向联动，既满足关键系统毫秒级响应要求，又兼顾全局威胁态势感知能力。
3.2 关键技术实现路径
3.2.1 实时高精度检测技术
针对列控系统等安全苛求场景，检测模型必须在极短时间内完成推理并保持高准确率。为此，采用轻量化神经网络结构（如MobileNet、TinyML）结合模型剪枝与量化技术，在嵌入式设备上实现实时推理。同时，引入滑动窗口机制与增量学习策略，使模型能够动态跟踪行为模式演变，避免因环境漂移导致性能衰减。
3.2.2 可解释与审计闭环技术
为提升检测结果的可信度与运维效率，需增强模型的可解释性。通过集成SHAP值分析、注意力权重可视化等技术，定位触发告警的关键行为特征，辅助安全人员快速判断事件性质。同时，所有检测记录均进入审计日志系统，支持事后追溯与合规审查，并用于再训练以完善模型知识库，形成“检测-解释-反馈-优化”的完整闭环。
4 应用场景与案例分析
4.1 列控系统异常检测
列控系统是轨道交通的核心安全系统，任何异常都可能导致严重后果。在某地铁线路的实际部署中，基于LSTM的时序预测模型被用于监测CBTC系统中的车地通信报文。当实际报文序列与预测值偏差超过设定阈值时，系统自动触发告警。测试表明，该方案可在200ms内识别出伪造指令注入攻击，平均检测准确率达97.3%，误报率低于0.5%。
4.2 内部人员行为管理
内部威胁是信息安全的重大隐患。通过对运维人员的操作日志、访问权限变更记录及登录行为进行建模，构建用户行为画像。一旦出现非常规时段登录、频繁越权访问或批量导出敏感数据等异常行为，系统立即发出预警。某城市轨道交通公司应用该机制后，成功拦截一起内部数据窃取企图，提前化解安全风险。
4.3 公共区域异常行为识别
在车站站厅、站台等人流密集区，结合视频监控与AI行为识别算法，可自动识别摔倒、奔跑、长时间滞留、物品遗留等可疑行为。系统采用YOLOv5+Transformer架构，在边缘服务器上实现实时视频流分析，识别准确率超过90%。相关告警同步推送至安保指挥中心，提升应急响应效率。
5 未来挑战与展望
5.1 关键技术挑战
当前轨道交通异常行为检测仍面临多重技术瓶颈：首先是模型鲁棒性不足，易受对抗样本干扰；其次是跨系统数据共享存在壁垒，影响全局检测效果；再次是边缘设备算力有限，制约复杂模型部署；最后是缺乏统一的标准与评估体系，导致不同方案难以横向比较。
5.2 未来研究方向
未来研究应聚焦以下方向：一是发展联邦学习与隐私计算技术，实现跨线路、跨运营商的数据协同建模而不泄露原始信息；二是探索因果推理与数字孪生结合的新型检测范式，提升对高级持续性威胁（APT）的识别能力；三是推动检测系统与SOAR（安全编排自动化响应）平台集成，实现威胁处置自动化；四是建立轨道交通专用的异常行为基准数据集与评测标准，促进技术规范化发展。
6 结论
随着轨道交通系统信息化程度不断提升，传统安全防护手段已难以为继。异常行为检测作为实现主动防御的关键技术，正在从单一模型向多模态融合、从孤立部署向体系化协同演进。本文系统回顾了基于传统机器学习、深度学习与多源数据融合的检测方法在轨道交通中的应用现状，提出了适配行业特点的分层检测架构，并通过典型场景验证了其可行性。面向未来，需进一步攻克模型可解释性、跨域协同与资源约束等难题，推动构建具备自感知、自学习、自适应能力的新一代轨道交通信息安全防护体系。
研究表明，GDM/AG神经网络算法在轨道车辆异常检测中表现优异，具备快速收敛能力，能够识别毫秒级的异常数据。在面对未知攻击类型时，其准确率与精度均超过98%-2。这种高实时性与高检测精度对于保障列车运行安全具有重要意义。
针对列车通信网络中异常流量类型多样、形式复杂且特征提取困难的问题，基于双向AC算法的异常入侵检测系统应运而生。该系统集成了协议解析、深度包过滤和入侵特征模式提取等功能模块，采用分层架构设计，包括采集层、存储层、分析层和可视化层。实验结果显示，该系统能高效完成异常特征的提取，并实现异常模式的快速自动匹配，具备较高的检测精度-5。
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深度学习方法的挑战与应对策略
尽管深度学习在异常检测中展现出强大的性能，但其模型透明度低、可解释性差的问题在轨道交通这类安全关键场景中尤为突出。此外，深度学习依赖大量标注数据进行训练，而轨道交通领域中的异常样本极为稀缺，导致模型训练面临严峻挑战。
近年来，迁移学习与小样本学习等新兴技术被引入以缓解上述问题。通过从相关领域迁移知识或利用有限样本实现快速建模，这些方法有效提升了模型在实际部署环境中的适应能力与泛化性能。
2.3 多源数据融合的检测方法
轨道交通系统由多个异构子系统构成，如信号系统、综合监控系统、自动售检票系统等，各系统持续产生大量结构与语义各异的数据。仅依赖单一数据源的检测手段往往视野受限，难以全面捕捉复杂的攻击行为。多源数据融合检测方法通过协同分析多个关联数据源，显著增强了威胁识别的准确性与全面性。
多源互律入侵检测方法专门针对CBTC系统中的数据欺骗攻击难题，提出了多源互律检测概念，并设计了车载与地面检测器之间的协同机制。该方法借助确定性与随机Petri网（DSPN）进行建模仿真验证，对数据欺骗攻击的检测率高达99.99974%-1。此类跨系统协同机制能够有效识别传统单系统难以察觉的“低慢小”攻击，大幅提升整体安全防护水平。
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在视频监控应用中，多源数据融合同样表现出显著优势。一种结合Probabilistic Occupancy Maps（POMs）与贝叶斯融合技术的模型，通过整合来自多个传感器的信息，在提升检测准确率的同时大幅降低误报率-8。该方法适用于站厅、站台等人员密集区域的异常行为识别，有助于缓解信息过载与频繁虚警问题，提高安全监控效率。
然而，多源数据融合仍面临若干关键技术挑战：首先是数据异构性，不同系统的数据格式、采样频率和语义表达存在差异；其次是时间同步问题，跨系统事件的时间对齐难度较大；最后是计算开销高，大规模数据融合对处理资源要求较高，尤其在轨旁设备与车载终端等资源受限环境中实现较为困难。为此，边缘计算与云计算协同的混合处理架构被视为潜在解决方案。
表1：轨道交通异常行为检测方法比较
| 检测方法 | 技术优势 | 局限性 | 适用场景 |
|---|---|---|---|
| 传统机器学习 | 模型解释性强，计算开销较小 | 依赖人工特征工程，对未知威胁检测能力有限 | 已知攻击模式检测、资源受限环境 |
| 深度学习 | 支持自动特征学习，检测精度高，泛化能力强 | 模型黑箱程度高，需大量标注数据训练 | 复杂威胁检测、高维时序数据分析 |
| 多源数据融合 | 检测覆盖面广，误报率低，支持协同防护 | 实现复杂度高，需解决数据异构与同步问题 | 跨系统攻击检测、综合安全态势评估 |
3 体系架构与关键技术
3.1 分层防御体系架构
鉴于轨道交通系统结构复杂且对安全性要求极高，构建一种分层协同的异常行为检测体系架构，可实现全面、高效的防护能力。该架构通常划分为四个层次：数据采集层、行为建模层、智能分析层和响应处置层，形成从数据获取到威胁响应的完整闭环管理体系。
数据采集层负责汇聚来自网络流量、系统日志、用户操作记录、设备状态及视频监控等多种异构数据源的信息，并完成初步预处理。在轨道交通场景中，需特别关注工业控制协议（如Modbus、Profinet）的解析与标准化转换。例如，在某地铁信号系统网络安全方案中，通过在骨干环网交换机上旁路部署入侵检测设备，实现了对网络流量的深度监测，并结合协议深度解析技术识别应用层异常行为-3。
行为建模层致力于构建用户、系统组件及网络实体的行为基线，运用机器学习与深度学习算法建立正常行为模型。智慧城轨网络安全运营中心内置16个检测引擎，依托人工智能驱动的机器学习模型，增强检测深度，并将异常行为与多源数据进行关联分析，从而提升检测精准度-4。该层的核心挑战在于如何在模型准确性与泛化能力之间取得平衡，避免出现过拟合或欠拟合现象。
智能分析层引入因果推理与图计算等先进分析手段，实现对威胁的深层次研判。通过构建行为图谱，挖掘实体间的复杂交互关系，识别潜在的协同攻击与隐蔽威胁。部分解决方案采用了可解释风险评分与可审计协同处置引擎，能够为每条安全告警提供基于因果链的证据支持，实现“告警结果可理解、可验证、可复核”-3。这种可解释性对于运营人员理解威胁本质并制定有效应对措施至关重要。
响应处置层旨在实现自动化威胁响应与闭环处置。现代网络安全运营平台可在检测过程中持续收集新数据，支持快速研判，并自动封堵攻击源头，及时向防护设备下发阻断指令，提升整体防护效率-4。在轨道交通环境中，响应策略必须充分考虑系统实时性与服务可用性，防止因过度响应而导致运营中断。
3.2 关键技术实现路径
3.2.1 实时高精度检测技术
为满足轨道交通对安全响应速度与检测质量的双重需求，实时高精度检测技术成为关键突破口。该技术融合高速数据处理、轻量化模型设计与优化推理机制，确保在毫秒级时间内完成异常判定，同时保持高水平的检测准确率，支撑全天候、全场景的安全监控能力。
轨道交通关键系统对检测的实时性与准确性要求极高。为了满足这一需求，一种融合物理约束与业务规则的混合检测框架被提出，该框架结合了领域知识与数据驱动模型的优势，显著降低了误报率。该方法首先依据轨道交通安全规程以及SCADA、ATS和信号系统的物理限制构建规则层过滤器，有效剔除因流程切换或批量操作引发的噪声干扰；随后引入时序深度模型与图神经网络进行细粒度异常评分计算，实现高精度识别。
考虑到地铁调度计划、排班安排及设备状态频繁变动的特点，在线自适应学习机制通过概念漂移检测与模型增量更新技术，使检测模型能够在动态运行环境中持续优化，并快速恢复至低误报水平。例如，某方案采用梯度下降动量与自适应增益（GDM/AG）算法，在轨道车辆异常检测任务中表现出更快的收敛速度，能够捕捉毫秒级的异常变化。
3.2.2 可解释与审计闭环技术
在轨道交通这类对安全生产和责任追溯要求严格的行业，异常检测结果的可解释性至关重要。基于因果链的风险评分方法通过对行为事件之间的因果关系进行建模，为检测输出提供具有丰富业务语义的解释说明，大幅提升了管理人员对告警信息的理解程度与信任度。
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同时，可审计的处置工作流将告警触发、解释生成、人工确认、跨部门协同处理以及最终闭环记录等环节全部纳入统一的审计链条中，确保全过程留痕且不可篡改。为满足等保2.0合规要求，部分实施方案部署了数据库审计系统、运维审计系统和日志审计系统，对信号系统实施全方位安全审计，保障关键操作的可追溯性。
4 应用场景与案例分析
4.1 列控系统异常检测
列控系统作为轨道交通的“大脑与神经”，其安全性直接决定列车运行的安全水平。基于通信的列车控制系统（CBTC）通过无线方式实现车地信息交互，虽然提升了控制灵活性，但也因其开放性带来了更多潜在安全威胁。
为此，某地铁信号系统网络安全解决方案采用了纵深防御策略，从边界防护、入侵检测、业务审计到终端安全管理等多个维度构建综合防护体系。具体措施包括：在区域边界部署工业级防火墙，实施基于五元组、协议类型、资产属性及时段等多维度的访问控制策略；并对Modbus协议执行指令级别的精细管控。
在骨干环网交换机上旁路部署入侵检测系统（IDS），对应用层协议进行深度解析，并与预设规则库比对，从而实现对应用入侵和异常业务操作的有效识别。该架构既满足信号系统对极低时延的要求，又遵循“安全系统自响应”原则，通过IDS与防火墙（FW）联动形成动态防护能力。
实验数据显示，采用OCSVM与关联分析相结合的混合检测方法，对CBTC系统中的DoS攻击检测率达到99.5%；而多源互律入侵检测方法在应对数据欺骗攻击时，检测率高达99.99974%，显著增强了CBTC系统的信息安全保障能力。
4.2 内部人员行为管理
内部人员（如员工、运维人员和管理员）的异常行为是轨道交通信息安全的重要风险来源。然而，当前监管面临身份分散、数据割裂以及跨系统行为轨迹难以整合等问题。
针对上述挑战，某方案提出统一身份解析与行为图谱构建技术，打通HR系统、门禁系统、工单系统、调度平台等多源异构数据，实现跨系统、跨终端的员工行为统一追踪与时序路径建模，形成覆盖“人-机-务”的完整行为视图，为后续异常检测提供高质量的数据基础。
在此基础上，融合物理约束、安全规程、图神经网络与在线自适应学习的深度学习模型被用于实时风险感知，实现了高召回率与低误报率的平衡。例如，某系统采用基于双向AC算法的异常入侵检测机制，可自动匹配异常行为特征模式，具备较高的检测精度。
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为进一步提升管理效率，系统还集成了可解释审计与协同处置机制。通过因果推理模型生成每条告警背后的“关键事件链”解释，并打通跨部门的协同处理流程，实现从发现到闭环的全流程自动化跟踪与记录。相关方案通过部署数据库与运维审计系统，对中心数据库访问及维护工作站的操作进行全面监控，确保所有动作均可追溯。
4.3 公共区域异常行为识别
在轨道交通公共区域（如站厅、站台、出入口等），视频监控是异常行为识别的主要手段。传统依赖人工监看的方式效率低下且易遗漏重要事件。随着智能视频分析技术的发展，系统已能自动识别可疑行为，大幅提升安全监控效能。
一种基于计算机视觉与目标识别技术的视频分析算法，能够对监控画面中的异常行为进行智能判别，显著提高地铁车站日常运营的安全水平，增强视频监控的实用性。该技术帮助工作人员聚焦关键信息，减少无效巡视，节省大量人力物力。
面对视频监控中存在的信息过载与虚警频发问题，结合Probabilistic Occupancy Maps（POMs）与贝叶斯融合技术的模型通过融合多个传感器的数据输入，在提升检测准确率的同时显著降低误报率。这种多传感器融合策略特别适用于人员密集、视野复杂的站厅与站台区域，能够有效识别跨越多个摄像头视角的连续异常活动。
此外，深度学习在异常人类行为检测方面展现出强大潜力。已有研究系统梳理了应用于监控视频流中的深度学习方法，将其划分为无监督、部分监督与全监督三类，并在主流数据集上对比了各类方法的性能表现，为实际部署提供了理论支持和技术参考。
轨道交通公共区域的智能监控得益于多种先进技术的支持，这些技术为实现高效、精准的安全管理提供了坚实基础。
表2：轨道交通不同场景的异常检测技术要求
| 应用场景 | 实时性要求 | 数据源类型 | 关键技术 | 典型检测目标 |
|---|---|---|---|---|
| 列控系统 | 毫秒-秒级 | 网络流量、控制指令、设备状态 | 多源互律检测、OCSVM、协议深度解析 | DoS攻击、数据欺骗、非法接入 |
| 内部人员管理 | 分钟级 | 操作日志、门禁记录、业务数据 | 行为图谱、因果推理、用户实体行为分析（UEBA） | 越权操作、数据窃取、违规外联 |
| 公共区域监控 | 秒-分钟级 | 视频流、传感器数据 | 计算机视觉、多传感器融合、深度学习 | 异常聚集、入侵禁区、异常徘徊 |
5.1 核心技术挑战
尽管在轨道交通信息安全领域，异常行为检测已取得显著进展，但仍面临多项关键性技术难题。
数据复杂性与质量不足是当前首要障碍。轨道交通系统所产生的数据具有多模态、异构性强、规模庞大且标注样本稀缺等特点。工业控制协议（如Modbus、Profinet）与通用网络协议之间存在较大差异，这增加了数据解析和特征提取的技术难度-3。此外，出于隐私保护和数据安全考虑，真实异常样本难以获取，导致监督学习模型训练受限，影响检测精度。
模型适应性与鲁棒性欠缺也是一大瓶颈。轨道交通运营环境动态变化频繁，设备更新、网络拓扑调整或业务流程变更都可能导致已有检测模型性能下降。虽然在线学习可在一定程度上提升模型的自适应能力，但在高安全要求场景下，模型更新必须经过严格验证，显著提高了系统维护的复杂度-7。
同时，隐私保护与合规性要求对技术部署构成现实约束。员工操作行为监测涉及大量个人信息处理，需符合《网络安全法》《数据安全法》及《个人信息保护法》等相关法规。如何在保障检测有效性的同时最大限度地保护个人隐私，成为实际应用中不可忽视的问题。
在轨旁与车载设备上，系统资源限制与实时性需求之间的平衡尤为突出。这类设备通常计算能力有限、功耗受控，难以承载复杂的深度学习模型。因此，开发轻量化的检测算法、优化模型结构，成为应对资源受限环境的关键路径-2。
5.2 未来研究方向展望
针对上述挑战，轨道交通异常行为检测正朝着多个前沿方向持续演进。
多模态融合学习有望通过整合网络流量、系统日志、视频流和控制指令等多样化数据源，构建更全面的安全态势感知体系。未来可探索基于跨模态表示学习与知识图谱的方法，实现异构数据在语义层面的深度融合，从而增强对隐蔽性威胁的识别能力-8。
为缓解异常样本稀缺问题，元学习与小样本学习提供了创新解决方案。此类技术能使模型从极少量样本中快速掌握新规律，适应未知攻击模式。在轨道交通场景中，可研究基于模型无关元学习（MAML）和原型网络的检测框架，以提升系统对新型威胁的响应能力-7。
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可信人工智能的发展对于安全关键型系统至关重要。该技术聚焦于提升模型的可解释性、可靠性与决策透明度。例如，将LIME、SHAP等可解释AI（XAI）方法嵌入异常检测系统，有助于生成直观易懂的判断依据，增强运维人员对自动化结果的信任度-3。
联邦学习作为一种分布式机器学习范式，能够在不共享原始数据的前提下实现多方协同建模。在多主体运营的轨道交通环境中，不同线路或城市地铁公司可通过联邦学习共同训练检测模型，既保护本地数据隐私，又解决单一机构数据不足的问题-7。
数字孪生技术为模型训练与验证提供了高度仿真的虚拟平台。通过建立轨道交通信息物理系统的高保真数字映射，可以在不影响实际运行的情况下测试检测算法表现，评估极端情况下的系统反应，加快模型迭代与优化进程-9。
6 结论
本文系统梳理了轨道交通信息安全中异常行为检测的技术架构、典型应用场景及未来发展趋势。研究显示，随着人工智能与轨道交通安全的深度融合，异常检测正经历三大转变：从单点防护转向协同联动，从事后处置迈向主动防御，从通用策略走向场景定制化设计。
面对日益严峻复杂的网络安全形势，传统孤立的防护手段已难以为继。亟需构建集智能感知、精准分析、自动响应于一体的综合防护体系。该体系应融合传统机器学习、深度学习以及多源数据融合等多种技术手段，并紧密结合轨道交通的业务特性与安全规范，确保检测能力与运营管理需求精准匹配。
展望未来，随着联邦学习、数字孪生、可信人工智能等新兴技术的成熟，轨道交通异常行为检测将向更精准、更可靠、更自适应的方向发展。与此同时，还需注重模型透明度与实际业务需求之间的协调，强化检测结果的可解释性，提升系统在真实运行环境中的实用性与接受度。
轨道交通信息安全异常行为检测不仅是一项技术任务，更是涵盖管理机制、业务流程与技术创新的系统工程。唯有依靠持续的技术突破、体系化的运营管理以及开放协作的产业生态，才能建立起具备弹性与自适应能力的智能安全防护体系，切实保障公众出行安全与城市交通高效运转。
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