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摘要：当前信息技术的迅猛发展对智慧交通产生了重要影响,为其发展带来了重大变革.以数据为核心的大数据技术在交通系统中的应用打开了智慧交通系统的新思路,产生了新的智慧交通模式和理念,为智慧交通系统带来了新的科技内涵.但是同时,智慧交通中大数据的搜集、存储、使用等环节中存在着许多问题.由于大数据在智慧交通系统中的应用作为前沿技术,针对这些问题,目前并没有非常明确的应对措施.文章通过系统分析智慧交通中大数据应用面临的挑战,提出了相应的解决方案.只有这样,才能更有效地利用大数据技术,推进智慧交通更加快速的发展.
关键词：智慧交通；大数据；挑战与对策
1 智慧交通中大数据应用面临的挑战
1.1 行业标准不统一
国内由于各个地区的经济发展不平衡，在实施智慧交通系统项目时，国家并没有统一的行业标准，所以造成许多地区的智慧交通系统相对独立，衔接和配合度不强[6]。在智慧交通中大数据的应用需要依靠前端传感器进行数据采集，由于铺设的前端传感器来自于不同的生产企业，这些行业并没有统一的接口标准，这就造成即使同一个城市的不同系统也很难进行衔接和配合。在智慧交通的大数据应用中，数据采集是非常重要的环节，由于不统一的标准会严重加大交通数据获取难度，从而妨碍交通流的分析与预测。
1.2 难以确保智慧交通系统基础设施的稳定性与可靠性
智慧交通系统的整合度和复杂度越来越高，然而其健壮性却没有随之提高，因此系统整体的信息安全风险随之增大。智慧交通系统往往需要大量的服务器和前端设备，包括信号控制、交通流量采集、交通诱导、电子警察、卡口等子系统，数据要和上级交通管理平台、下级交通管理子平台、公安业务集成平台等系统相连。系统具有流程复杂、业务系统众多、客户端分散等一系列特点。数据中心需要竭尽全力保证业务系统的正常运行。但是随着系统规模不断扩大，前端设备点位增加，设备故障点也呈几何级数增长，管理人员必须保证这些设备正常运行。在数据传输过程中，智慧交通系统中硬件设备因功能滞后或老化而导致传输速率下降以及网络延迟，这些都可能引起数据泄露以及丢失，严重影响大数据安全。
1.3 难以确保数据源的质量
数据的质量主要是指数据的真实性或可信度，具体可以分为数据出处和数据失真两个层面。智慧交通应用的数据主要来自于系统中的传感器和监控等设备收集的数据，大数据中心需要高质量的数据源，而目前设备长时间运行的性能得不到保证，数据质量不高限制了智慧交通业务高水平的扩展应用。现代化的交通诱导和交通信号控制需要实时准确的交通流量数据以供进行交通状态判断以及短时交通预测使用。而由于目前系统健壮性不足，难以自行判断数据质量，从而使得交通诱导和信号控制系统不能发挥预期效用，最后影响了整体智慧交通系统的投资价值。
1.4 增加隐私泄露风险
巨量的交通数据包含了个人的一些敏感信息。这些数据集中的存储增加了泄露的风险。一旦遭到非法使用，这将引起重大后果。无论从道德层面还是法律层面来看，都将对许多牵涉的用户造成影响。另外，由于数据量较大，对敏感数据的所有权和使用权并没有界定的明确标准，许多基于大数据的分析并未考虑其中涉及的个人隐私安全问题。
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2 智慧交通中的大数据应用应对策略
2.1 加强交通平台资源整合，推进数据标准化
交通系统是庞大而复杂的系统，且覆盖范围非常广，各个交通平台衔接度不够。为了解决大数据应用在智慧交通中的行业不统一问题，首先国家应该推出交通平台的标准化措施，规范每个交通平台的统一化布局，包括交通系统物理层的每一个硬件设施的标准化接口以及交通系统软件层的每一个信息系统的标准化接口，实现各个平台从硬件到软件的互联性和兼容性，进一步推动交通信息化体系综合化和立体化。这样才可以为智慧交通中的大数据应用提供资源共享综合平台。此外，在实现跨部门、跨地区的交通互联共享平台的基础上，我们应该进一步规范交通系统的数据标准化，构建数据标准化体系，实现综合交通平台的数据存储。
2.2 加强交通大数据应用基础设施建设
基础设施对交通大数据的信息安全的影响不容忽视。基础设施作为智慧交通系统的物理层结构基础，一旦发生损坏或者出现问题，将很容易增加信息泄露或丢失的风险。因此，智慧交通中的基础设施建设至关重要，应该加强交通大数据应用基础设施建设。加强交通大数据应用基础设施建设主要包括：及时对前端硬件设备进行更新和维护，应对智慧交通系统中的传输信息的网络线路以及传感器和监控等硬件设备进行定期的查验、维护和更新，严防因为基础设施的损坏或者老化等问题而造成信息数据的泄露或丢失；为了应对突发事件，智慧交通系统应该制定相对应的应急措施，以便当突发事件发生时，智慧交通系统能够保证继续安全和运行，从而确保信息数据的安全有效。
2.3 严格控制智慧交通中的数据真实度
大数据技术上有一个普遍观点认为数据可以说明一切，数据自身就是事实。大数据的核心价值在于通过对数据的分析挖掘，提炼价值信息并提供预测以及决策。大数据应用价值是建立在真实可靠的数据基础上的，一旦系统采集的数据本身存在错误，那么经过分析挖掘的预测以及决策非但不存在价值，而且会因为错误的决策进而造成损失与危害。因此，智慧交通系统数据采集时，必须通过严格的监控措施以及测试手段确保数据的真实性和可靠性。从数据源头开始把关，一旦发现虚假或恶意数据便及时剔除，同时可以利用稳健统计以及对抗式机器学习等方法减轻数据恶意插入的后果。此外，在智慧交通系统的数据采集过程中，为确保传输过程中数据不失真，应该尽可能减少人为影响和干预。
2.4 加强智慧交通系统中的大数据管理
2.4.1 完善智慧交通中的大数据资产管理
大数据作为智慧交通中的大数据应用的核心资产，许多安全问题都是在对数据进行管理的过程中。因此，在对其资产管理时，必须清楚定义数据元素，包含别名、格式以及其他特征标识；在对其进行描述时，必须列清该数据元素的信息来源和相关数据元素的其他信息；在对其使用信息的记录时，必须说明数据元素的产生和修改信息、访问历史记录、安全与访问控制信息等。
2.4.2 建立数据的安全系统
智慧交通数据中心的防护系统需要设立全面的安全防护，包括设立入侵检测系统、安全审计、防火墙、抵抗拒绝服务攻击、网络防病毒系统、流量整形和控制等措施。此外，智慧交通的数据中心还应该通过使用识别管理技术，加密技术并结合其他主动安全管理技术进行监测和控制交通数据从使用到迁移、停用的整个过程。
2.4.3 做好智慧交通中的大数据信息安全风险评估
智慧交通系统中的数据类型繁多，不同类型的数据都有相对应的风险等级。作为智慧交通的大数据中心应该将其进行分类，划分不同的安全风险等级。只有这样，才可以加强安全防范，更加明确安全风险治理目标，降低智慧交通数据泄露风险。
2.4.4 提高智慧交通系统的职员信息安全意识
智慧交通系统的运行，除了大数据平台以及相关硬件设施之外还需要各个部门职员的配合，他们在智慧交通系统的数据安全中扮演着至关重要的角色。尤其作为大数据中心平台管理的职员更应该提高对数据安全威胁的辨别能力，知晓其所管理的数据的重要价值。同时，智慧交通建设的过程中，更应该积极对职员进行相关数据安全培训，提高职员在数据安全防护方面的知识水平和方法战略认识。
结束语
未来伴随着移动互联网、大数据、车联网等技术越来越多地渗透到智能交通，将会使我们的出行越来越便捷、高效、舒适。对于管理部门来讲，通过智能交通设施大数据分析预测出行规律和趋势，科学安排各项保障工作，为全社会提供更好的公共交通服务。
参考文献
[1]马靖霖. 智慧交通背景下大数据应用面临的挑战与对策研究[J]. 内蒙古科技与经济, 2017(2):69-70.
[2]张智鸿. 智慧交通中大数据应用面临的挑战与对策研究[J]. 智能城市, 2018, v.4(09):114-115.
论文作者:路林丽
论文发表刊物:《建筑学研究前沿》2019年16期
论文发表时间:2019/11/6
标签：交通论文; 数据论文; 智慧论文; 系统论文; 平台论文; 信息论文; 设备论文; 《建筑学研究前沿》2019年16期论文;