1．融合光纤环网、电话调度网络及CAN、485工业现场总线等多种通信手段，构建了基于光纤环网和电话调度网的多网络互为冗余的智能通信联络平台。2．自主研发了基于环网链路的矿用低功耗本安型主、从站，用于连接程控调度电话网络的RJ-11-TRX模块。3．研制了基于CAN总线的长距离语音通信模块。4．基于以太网络TCP/IP协议，应用Delphi开发研制了具有数字广播、调度指挥、录音报警及存储等功能的通信主站上位机平台。5．自主研发了本安型应急LED显示屏避险逃生指引系统，与广播系统配合形成直观的声光逃生避险指引，并应用于煤矿井下安全避险。6．针对煤矿井下复杂突发灾难情况，预制灾变处理方案数据库，研制基于矿井灾变应急预案的一键智能逃生指引系统，快速指引不同地点、不同位置的人员进行紧急安全撤离。

成果介绍物联网感知层测试实验与评估系统是在863主题项目—物联网安全感知关键技术及仿真验证平台的资助下完成。仿真平台为物联网感知节点部署后的性能提供一个仿真测试和性能评估的环境，其特点是：不需要部署真实的感知节点。通过对物理信道的建模、无线信号特征建模、电源建模和通信环境建模，能够最大限度模拟真实环境下的感知节点通信过程。仿真的结果是理论值，可以将感知层测试实验平台的数据作为系统的初始值，从而提高仿真的精度。其特点和指标：（1）针对实际应用环境配置参与通信的感知节点属性和参数，即节点建模；（2）建模感知节点的电源模型；（3）根据用户的需要选择节点部署的方式，并可以对节点位置、属性和参数进行手动调整；（4）能够加载待测的通信协议；（5）能够根据部署的拓扑图产生用户编程模板；（6）理论上，待测节点的数量不设置上限，但随着节点数量的增加，PC的处理时间将延长；（7）能够仿真无攻击或攻击情况下，网络的吞吐量、丢包率、延时、数据传输的平均路径长度、平均能耗和网络的扩展性等性能；（8）该平台不受具体应用的限制。技术创新点及参数技术原理：针对物联网感知层设备规模庞大，部署费时费力，以及部署前很难评估系统性能，部署后加载的协议一旦不符合要求，重新加载成本巨大的问题，研发了该平台。该成果的主要创新性体现在感知设备和环境等物理特征建模、测试内容和方法、仿真过程和结果的可视化显示等方面，使得开发的系统简单、易用，测试过程清晰、透明，测试结果可以分类比较。（1）在感知设备和环境等物理特征建模方面 该项目在感知设备部署环境方面，分别对室内环境和室外环境进行建模。针对室外环境，该团队主要考虑自由空间的情况下，根据设备部署在平坦区域和非平坦区域的不同进行建模；针对室内环境，该团队主要根据多径效应、视距是否阻挡以及不同建筑材料（包括：混凝土墙、混领土楼板、天花板管道、金属楼梯、厚玻璃、木门和隔墙等）对信号衰减的影响进行建模。在电源建模方面，主要是根据不同厂家的5号电池的放电曲线进行建模，由其放电电流、放电电压和持续时间来确定电源的剩余电量。在芯片建模方面，根据不同的芯片类型，建模发射功率、接收灵敏度、RSSI、发送速率、工作电流和最小工作电压等主要参数。（2）在感知层的测试内容和方法方面该平台主要针对感知层需要评价的性能，如：吞吐量、丢包率、延时、平均路径长度、能耗和连通度等，设计了其测试方法，新增待测性能可以通过组件的方式扩展。为了实现相关性能测试，首先需要选择设备类型和部署场景，如图1和图2所示。然后进行部署，部署完成后，系统会自动产生5类文件，即：.ned文件，定义了感知设备部署后的拓扑结构，如图3所示；.msg文件，定义了感知设备之间的通信规则，用户可以根据实际需要进行修改和自定义；.ini文件，设备一旦部署完成后，其id号和位置坐标将记录在该文件中，设备移动后，该文件对应的坐标值将自动更新；.h和.cc文件，即用户待测协议的源文件。一旦感知设备部署完成，平台自动产生这5类文件的初始框架，用户只需要写入待测协议的具体代码，经编译器编译后，即可进入测试环节。具体协议的代码可根据该项目组编写的编程指南开发，其开发环境与C语言的开发环境类似，方便易用。（3）在仿真过程和结果的可视化显示方面一旦待测协议编译完成，平台即可开始相关的测试，此时，用户可以根据需要动态选择不同的参数，进行测试。开始测试时，平台将同步显示协议的通信过程，如图5所示。根据仿真测试结果，不同的协议可以进行性能对比，如图4所示为不同协议的网络平均能耗对比。该平台可以在无攻击和无安全机制、无攻击和有安全机制、有攻击和无安全机制、有攻击和有安全机制等四种情况下，评估感知层网络的性能，并将它们的测试结果进行对比分析。国内外同类技术对比：国际上类似的仿真工具有十种左右，如：TOSSIM，OpenNet，NS2和OMNET等，都是针对传感器网络开发，不能仿真技术体制不同的感知设备，没有对设备、网络和环境等物理特征建模，而且无法接入实体设备，无法进行虚实结合的仿真测试。即使有些工具可以仿真感知层网路，如：TOSSIM，但是只提供TinyOS传感网络的仿真环境，无法仿真系统的安全性能，无法动态添加安全策略和安全模型。而NS2、OpenNet和OMNET虽然可以仿真安全协议，但使用复杂，不易掌握，无法进行多安全机制对比，无法接入实体设备。而且，它们仿真的物理层是理想状态，造成仿真结果与实际存在较大的差异。

Ø BinGo内嵌式服务器安全防护系统面向网络服务器，旨在帮助服务器管理员以更有效的方式实现安全防护。系统普适于Windows、Linux两大主流服务器，无缝内嵌于服务器架设软件之中，以简单便捷的操作，精确智能的分析，行之有效的方式实现对服务器全方位、系统化的安全防护，创造性地提出了恶意攻击的主动分析检测技术，通过SQL语句的树形结构比对，DDOS攻击的智能辨识等独具特色的手段完成对攻击行为的精确定位和高效处理，利用对用户行为的智能分析，从原理上、根本上杜绝了恶意攻击的可能性。本项目由学生

信息系统其安全要求也日益提高。软件漏洞、数据代码完整性破坏等，已成为难以防范的威胁。本成果针对通信系统，采用一种新型可编程硬件模块，来增强系统通信硬件加解密及嵌入式处理器运行安全，并优化设计程序恢复机制，确保系统遭到攻击时程序的正常执行。此成果的优势为：硬件模块与处理器间属物理隔离，本身不易被攻击；模块本身几乎不占用处理器的运算消耗；具有低资源开销特点；可适用于其它信息系统。

本技术通过交通系统宏观及微观两个层面，即不仅考虑交通设施的空间布局形式，同时还考虑交通参与者（驾驶员、骑行者、行人等）在这些交通设施的使用特性，综合评估该系统的使用效果。在国内首次提出了同时应用复杂度以及通行效率两个指标综合评价交通设施的效率与安全性，不仅可对新建交通设施建成之后其使用效果与工作性能提出预评估，还可对改建设施存在的问题与安全隐患提出有针对性的诊断方法，从而在交通系统出现拥堵及发生交通事故之前做到有效地预防，最终提高交通系统的效率与安全性， 降低该系统的能耗与尾气排放，促进整个城市交通

成果完成年份：2010年7月 成果简介：BinGo内嵌式服务器安全防护系统面向网络服务器，旨在帮助服务器管理员以更有效的方式实现安全防护。系统普适于Windows、Linux两大主流服务器，无缝内嵌于服务器架设软件之中，以简单便捷的操作，精确智能的分析，行之有效的方式实现对服务器全方位、系统化的安全防护，创造性地提出了恶意攻击的主动分析检测技术，通过SQL语句的树形结构比对，DDOS攻击的智能辨识等独具特色的手段完成对攻击行为的精确定位和高效处理，利用对用户行为的智能分析，从原理上

本项目搭建一套基于深度学习技术的列车轨道安全自主感知系统，利用摄像头，激光雷达毫米波雷达等多传感器，通过多传感器融合和物体检测技术，对轨道安全进行监测感知。通过视觉目标检测，实现激光雷达点云数据处理和多传感器数据整合。

1.痛点问题 工业控制系统广泛应用于能源电力、智能制造、轨道交通、石油石化及市政等行业，是国计民生及国家安全关键信息基础设施的核心系统，一旦遭受网络攻击会带来巨大的损失。近年来，国内外标志性事件的惨痛教训历历在目。 传统的硬件外挂防护模式，很难根本性解决工业网络场景碎片化、技术手段响应被动性等系列安全困境，亟需研究软件定义内生安全新范式，开发高强度大规模安全对抗综保系统，提高工控网络安防水平。 2.解决方案 本项目以安全知识计算引擎为核心支撑，通过“软件定义安全、安全嵌入赋能”方式使工控系统获得智能“免疫力”。 安全知识计算引擎多形式、多维度、多层次地将各类工业网络安全知识转化为可求解的模型算法，构建内生安全内核，实现“业务+安全”一体化模式。主要技术要点如下： 1)全息式安全数据采集，全面性感知、全方位获取、全网络汇聚、全维度整合网络安全数据； 2)全栈式安全知识分析，从采集、传输、治理、计算、应用等环节进行全生命周期式安全解读； 3)全新式安全引擎计算，凭借强大的安全知识计算功能，快速精准地发现网络高级威胁与异常行为； 4)全景式安全态势呈现，多视角整体提升安全发现识别、理解分析、响应处置等解构调度能力。 3.合作需求 拟成立公司推动该项目成果的产业化进程，对接需求如下: 1）合作团队要求：深刻理解工控系统内生安全模式，有较强的市场化产品落地能力； 2）资源要求：关键基础设施行业资源； 3）办公场地需求：研发实验环境和办公场地。

项目利用新一代的大数据 深度学习技术，实现了加油站现场智能监管系统，具有卸油区智能管控、财务室智能管控、加油区智能管控、现场智能管控、智能分析以及智能考核管理功能，对人员操作合规性进行智能检测与识别 一、项目分类 关键核心技术突破 二、成果简介 项目利用新一代的大数据 深度学习技术，实现了加油站现场智能监管系统，具有卸油区智能管控、财务室智能管控、加油区智能管控、现场智能管控、智能分析以及智能考核管理功能，对人员操作合规性进行智能检测与识别，将以查视频回放的结果型安全管控模式，转变为控制关键作业环节的过程型管控模式，实现了安全关口前移 服务规范管理 智能数字化分析，提高了全站精细化管控能力以及管理层科学决策、信息决策能力。可应用于能源、电力、制造业等与人员安全以及操作流程合规性密切相关的行业。

高支模是工程结构施工中危险性较大的分部分项工程之一，尽管出台了多项管理文件，高支模垮塌事故仍时有发生（2019年发生了5起），造成人员伤亡，因此，研发高支模的施工安全监测设备及系统极为重要，一方面可以对整个施工过程的安全状态予以把控，另一方面可以通过多个工程的监测为模板支撑体系规范编制提供数据支撑。研究团队于2019年3月研发了高支模施工安全监测设备及在线釆集与分析系统，已在多个工程项目中进行试验测试。