利用JAVA开发铁路实名购票智能监测系统

摘 要

　　一切皆数字是数字化世界的本质，数字化信息办公除了高效、节约成本等显着特征外，还有一个非常重要的特点是统计。社会稳定是国家繁荣昌盛的必要前提，如何在信息化世界里充分利用数据提供的信息以及挖掘更深一层的信息再加以统计与分析来发现潜在可能的危险以保障社会稳定是一个非常有必要值得研究与探索的领域。铁路部门自 2012 开始实行实名购票制，购票者需要通过实名登记才能在网上进行购票，系统产生的数据绝对真实可靠，同时也暗示了铁路实名制所提供的数据非常宝贵，如何从实名制购票数据中提取关键信息帮助公安人员维护社会和平是一项值得探索的研究，但目前我国还并没有成熟的系统或者体系对这些数据进行分析、利用。在此背景下，本论文结合自身工作基于 Java EE 设计与实现了一个铁路实名购票监测系统，为实名制购票系统数据的利用提供初步、探索性的工作。本文主要工作如下：

　　1、基础平台建设。本文搭建了一个以 SSH 为框架的基础平台，该平台的特点是系统功能与平台独立，系统功能通过配置项实现，体现低耦合性，灵活多变的特点。

　　2、分布式系统查询。面对铁路部门产生的庞大数据量，本文提出了一个分布式处理平台，该平台将被查询数据按身份证信息进行分布式并行查询，降低大量数据集中处理时的延迟时间，同时还能方便系统的扩展。

　　3、用户地址定位。根据用户购票时的终端的 IP 地址，通过查询多个 IP 地址信息数据库综合其结果，提供对可疑用户的地址定位。

　　4、基于贝叶斯理论的潜在危险性分析。本文利用大量的公安办案经验数据提供先验概率，再利用贝叶斯理论求后验概率，求得被关注用户在一次购票事件上有可能会去做违法事情的概率的大小。并且还提供了多人关联分析模型，提供多个相关联人员购票可能会发生违法事情的概率，帮助提醒公安人员以防患于未然。

　　5、地图展示。本文在 google Maps 的基础上根据 Google maps 提供的 API进行二次开发，通过图形的方式展示人员流通示意图，帮助公安人员进行分析。

　　本文遵循按软件工程项目开发次序进行设计，先对开发项目进行需求分析明确项目功能，再对项目中的具体功能进行详细设计，最后在前面的基础上对项目进行实现。

　　关键词：实名制；火车票；Java EE；贝叶斯；SSH

Abstract

　　Data is the essence of the digitized world. The characteristics of digital information are efficient and convenient for works, and another one is that we can obtain a lot of valuable statics information. The Social stability is a prerequisite for national prosperity. It is worth us to study how to use and analysis information existing in digital to help people to find potential dangers and protect the social stability. The railway sector began to implement real name ticket system since 2012 .

　　Buyers buy tickets online with the real name registration system. Hence the data generated by the system are absolutely reality and reliable. Meanwhile, it implies that data provided by the railway real name system are very valuable. So it is a valuable research about how to extract the key information from the real name ticket data to help the public security personnel to maintain social peace . But at present our country has no mature system to analyze these data. Under this background, we use Java EE to design and realize a railway ticket real name monitoring system based on the real data generated by railway system. Our paper provides preliminary and exploratory work for using railway data. The contributions of this paper are as follows.

　　Building out a basic platform. We building out a framework based on SSH platform. The platform is characterized by the function of the system and platform independent. System functions are realized through configuration items that can reflect the features of low coupling and agility. Distributed query system. In order to deal with the huge amount of data produced by the railway department, this paper presents a distributed processing platform which can be employed to query information by using identity number, in a way of distributed and parallel. This can reduce large amount of data processing time and extend system conveniently Locate the user address. According to IP address provided by the computer when a user using it to buy a ticket on Internet, provide the address location of suspicious users.

　　Analysis of potential risk based on Bayesian theory. In this paper, we use a large number of police handling experience data to provide a priori probability, and then use Bayesian posterior probability to calculate. The target is to obtain a probability of an event that a person who has an experience of crime buys a ticket and plan to commit a crime again. We also provide a multi correlation model. These models ca help remind the public security personnel to nip in the bud. Map display. Using the API provide by Google to develop an exhibition function help for the public security personnel to analyze information. This paper follows the order to be written which is a software engineering project development order. We analyze the requirement of the project at first, and then，we give a detailed design for the project. At last we give out some realized process.

　　Keywords: real-name system; train ticket; Java EE; Bayes theory; SSH

　　互联网的高速发展促进许多传统手工作业方式向数字化、网络化、无纸化转变，在潜移默化的变化中，信息化已开始融入人们的生活，如各类办公 OA 系统、网络订票系统、网络学习平台等。依托互联网的数字信息工业给人们生活带来了巨大的便利，一切皆数字是数字化世界的本质，因此，数字信息工业除了高效、节约社会成本等显着特征外，还有一个非常重要的特点是便于统计。社会稳定是国家繁荣昌盛的必要前提，如何在信息化世界里充分利用数据提供的信息以及挖掘更深一层的信息再加以统计与分析来排除潜在可能的危险以保障社会稳定是一个非常有必要值得研究与探索的领域。

　　目前，为管理规范化防止各类违法事迹调查困难，很多场合甚至个人网络平台都必须采用实名制。到银行开户、到网吧上网、上微博发言、上医院看病、买手机卡、买火车票……我们的生存已经越来越紧密地和“实名制”制度捆绑在一起[1]。火车票实名制自 2012 年 1 月 1 日起在全国范围内开始实施，包括此前已实行实名制的高铁（G 字头）和动车（D 字头）列车的所有铁路列车都加入实名制购票的行列。至此，覆盖全国所有车次的实名制全面“落实”[2]。铁路车票实名制是指乘客购买火午票和乘坐火车时，需要径记、核查个人的真突姓名和身份的一种制度[3]。对火车购票，实名制在一定程度上防止黄牛党揽票、倒票等违法行为，实行一人一票的保障手段尽量保证更多人买到车票。从铁路安全的角度分析，铁路车票实名制也具有重大意义[4]。据统计，2012 年春运期间，火车票实名制不仅有效遏制了倒票活动，而且对网上追逃、打击流窜犯罪专项行动起到了积极作用。

　　从铁道部公安局获悉，2012 年 1 月 1 日—2 月 10 日，全国铁路公安机关通过旅客实名购票查获伏案在逃人员 375 名，占抓获在逃犯案人员总数的 56%[5]。由此可见实名制购票所提供的数据确实能为公安人员破案提供有利信息。但目前利用铁路数字资源进行安全维稳工作还处于初步阶段，完全没有充分利用这些宝贵的信息资源。经研究分析，现有工作至少存在以下 2 个重要弊端。

　　其一、并没有使用中的成型系统对采集到铁路投票数据进行分析统计，且现有雏形系统也仅限于具备一定计算机专业知识的警员直接在后台数据库进行比对，对于大多数警员不具广泛的可操作性，严重降低了办案效率，且极有可能由于由于人员不可控因素造成的信息忽略而滞缓破案速度。

　　其二、目前工作主要是对数据进行比较、排查然后获取疑犯人员信息再进行下一步工作，但并没有危险预测功能，疑犯追踪等一些进一步工作，不能从数据中分析是否将有危险事件的发生。因此从某种程度上而言，现有工作还不能起到防范于未然的效果，离我们的想象中的安全标准还有很大的距离。

　　综上所述可知目前铁道实名制购票平台是一个可提宝贵数据的资源的平台，但由于实施时间短，以及国内安全工作在大数据时代信息挖掘发展不够完善等多方面的因素导致目前对这些数据的利用仅处于初步发展阶段，不仅没有成熟、稳定、可用性强的的数据分析平台，而且也没有充分利用这部分数据从中挖掘更多有价值的信息，从而排除隐患提高社会的安全性。由此看来，开发一个直观有效、界面友好的实名购票智能监测系统，对争取宝贵的出警时间，提高案件侦办准确性起，有效排除潜在安全隐患，降低犯罪率有着相当重要的作用。

　　通过监控网络数据从数据中发现违法事迹是公安破案方法中一个新的手段，它随着信息产业高速发展而产生。越来越来多的人使用互联网，提供了大量的数据，计算机的计算能力按照摩尔定律的发展目前已经可以对 TB 级甚至 PB 的数据进行处理，如我国制造的天河超级计算机其运算速度可达到 1000 万亿次每秒，连续六次获取世界超级计算机 Top500 冠军，为大量数据的分析提供了有力的计算保证。信息化的发展给人们的生活带来巨大的便利，人们的生多日常生活交易都可以通过网络进行，但从哲学的角度知任何事情都有其双刃性有利则有其弊，网络的发达也会让一部分人利用法律的漏洞、技术的空缺等进行非法活动甚至恐怖袭击。如 2015 年 11 月 13 日，巴黎发生连环恐怖事件，造成的至少百人死亡，就有信息行业人员怀疑此次恐怖事件可能与比利时内政部长 Jan Jambon 在欧洲网络安全漏洞的一次会议上提及相比 WhatsAPP, PS4 更难监管相关。据分析 PS4 可能是恐怖分子发动袭击的重要工具，他们有可能利用 PS4 进行私人聊天以及网络电话功能长期处于安全监管的真空地带作为漏洞从而策划此次恐怖事件。虽然此猜测目前还是只是从技术角度以及政策漏洞可能性角度进行预判并未完全证实，但不可否认的事实是目前对网络犯罪确实还处于起步阶段，不论从政策、技术、法律等方法都亟待完善。

　　国外相关技术相比国内发展要领先，我国网络技术虽然已开始从 3G、4G,走向 5G 等高端通讯，我国超算也领跑世界顶级计算机，但总体而言我国计算机的发展水平、网络监控水平还滞后于发达国家，且主要体现在软件发展水平，网络监管技术、硬件制造水平等多个方面。特别是对于网络数据的监控与犯罪分析技术和欧美发达国家相比还相距甚远。美国最近通过线上犯罪监控利用计算机与网络协议地址确认书（CIPAV）成功破获一起电子炸弹攻击西雅图附近的泰伯来高中的校园网络事件。CIPAV 被设置在一个包含信息的电子程序中，通过该程序可以捕获发送或接受 CIPAV 数据，这些数据被美国联邦调查局监控。该程序能够收集大量信息，其中包括计算机 IP 地址、物理地址（MAC 地址）、开路端口、进程列表、操作系统、版本序列号、浏览器型号、计算机注册账号、正在登录账号、最近浏览网址等信息。不仅如此，CIPAV 会设置一个登录着追踪命令，此命令潜伏在目标计算机中并实时对其网络使用进行监控，凡是 2 个月之内与该计算机通信的计算机的 IP 都会被记录以供后续查询提供线索。另一个典型的实例是美国纽约市警察局与微软公司合作，部署了一个 Domain Awareness System( 领域感知系统)的罪犯监控预防系统，其目的是为打击犯罪与恐怖活动，时时对相关数据进行收集与分析。该系统在曼哈顿中城区架设 3000 台摄像机，这些相机所采集数据通过网络可被传送到警方的车牌识别系统、犯罪记录中心数据库、视频存储系统、911 报警系统、等多个警务系统中。因此警员一旦获得罪犯信息即可根据实况快速定位其物理位置，从而提高警方打击与预防犯罪率，提升社会安全。对该系统所取得的实际工作效果，纽约政府人员在发布会上表示该系统确实能在很大程度上帮助纽约警察的侦查工作，对有效发现可疑物件或汽车，对追踪犯罪嫌疑人有很好的辅助效果。相关的工作美国政府也一直在进行，2013 年 6 月轰动一时的棱镜计划（PRISM）曝光[ 6]，该事件指出美国国家安全局自 2007 年实时的绝密电子监听计划（US-984XN），PRISM 计划能够对即使通信和已保存资料进行深度监听，监听对象包括美国以外地区使用与参与公司服务的客服，或者是任何可能与美国以外人士有通信的美国本土公民。PRISM 计划监控类型包括电子邮件、视频、照片、影片、对话内容、档案文件以及一些社交网络的细节，涉及的公司主要为一些大的互联网公司包括 Facebook,谷歌、微软、苹果、雅虎。通过对这些互联网公司每天产生的数据进行挖掘，分析其个人信息、爱好甚至社交关系网，从而掌控监控人的行为动向。虽然美国政府此举带有一定的负面影响，但从侧面证明了行为数据确实包含大量信息，从这些信息里能分析出一些个人行为。从正确的目的出发利用这些数据能利于社会治安的维护，提高破案率以及取得防患于未然之效。

　　相对于国外，国内对网络数据的驾驭能力相对较弱，还处于探索阶段。但也有不少已有工作。从铁路开始实名制开始，2012 通过获取网络信息成功抓捕罪犯375 名占在逃罪犯人数比例的 57%[7]。其中相关理论工作研究也不少，文献[8]从大数据的角度分析了信息化背景下大数据与公安工作的相关性，文章结合公安工作内容提出可利用大数据进行犯罪预测、案件侦破、社会管理，文章同时也提出利用这些数据的同时也要充分尊重公民的个人隐私，对个人信息数据进行保护，保证公民的合法权利。文献[9]对大数据背景下侦察模式的变革进行了研究，文章首先分析当前局势下复杂的犯罪态势与大数据时代犯罪的数据化生态的内在联系从而引出大数据驱动的侦察模式是时代的必然选择，进而提出在大数据、信息化背景下需要对侦察模式的理念进行变革，指出信息化时代，数字信息丰富的时态下侦察模式的特点。最后列举出相关实例证明改革的必要性以及在一些发达国家取得的成就。文献[10]关于对于 Web 产生的数据设计一个公安舆情监控系统，利用网络爬虫技术、信息过滤技术、中文技术、Web 信息挖掘技术等一系列机器学习和数据挖掘相关技术对系统进行了设计与实现。文献[11]也进行了基于大数据的公安情况研究，文章主要指出基于大数据的公安情报研究策略的一些研究思维的改革。国内其他关于大数据对公安工作建设的相关研究见[12-15]。

　　总体而言，目前国内外都有关于信息背景下如何利用信息数字背景挖掘可利用信息维护国家的安全，国外的水平由于其发展早、数据量丰富、信息技术发达等原因目前暂时领先于国内，但国内也有不少相关研究。然而专门对于铁路购票数据的研究目前还少有工作涉及，而它所涉及的数据却又非常真实、集中且规则化，因此直接对铁路购票数据的研究具有非常直观、重大的意义。

　　从 2012 开始，大数据一词越来越来多地被提及，人们用它来描述信息时代产生的海量数据，并命名相关的技术发展与创新。各行各业也都引入大数据一词建设自己的专业，每个行业从自身的角度对大数据的理解并不一样，从计算机的角度理解大数据应该从数据的存储与数据的处理等方面进行考虑，但前提是必须能够获得足够多的数据。从前面介绍可知本系统所处理数据是来原于铁道实名购买系统，因此丰富数据来源的前提条件可以满足，因此将关键业务放在数据的挖掘以及系统的开发上。大数据一词只是对数据的描述其特点有主要包含 4 个V(Volume、Variety、Value、Velocity)。第一个 V(Volume 是指数据量巨大)人类通过互联交互每天产生的数据以 PB 级为单位，增长曲线逼近指数级。第二个V(Varity)是指数据的多样化，类型繁多。总体上可将数据分为结构化数据和非结构化数据，非结构化数据包括网络日志、音频、视频、图像、地理位置信息等。

　　第三个 V(value)是指数据的价值密度，虽然大数据里包含大量信息，但是由于数据总体量大所以导致价值密度低。第四个 V (Veloctiy)是指对数据的处理速度，通常有些数据具有时效性，如果在规定时间内未处理可能导致信息丢失。因此，大数据的研究主要是要在有效的时间内从稀疏的价值密度中提取出所关注的价值信息。本文所研究内容是基于铁路实名购票数据，该数据的特点是真实、集中且规则化。

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目 录

　　学位论文原创性声明和学位论文版权使用授权书
　　摘 要
　　Abstract
　　插图索引
　　附表索引
　　算法索引
　　第 1 章 绪 论
　　　　1.1 研究背景及意义
　　　　1.2 国内外研究现状
　　　　1.3 研究目的和内容
　　　　1.4 论文结构
　　第 2 章 相关技术
　　　　2.1 体系架构
　　　　2.2 MVC 设计理念
　　　　　　2.2.1 MVC 基本工作原理
　　　　　　2.2.2 MVC 框架优点
　　　　2.3 SSH 架构
　　　　2.4 设计模式
　　　　2.5 本章小结
　　第 3 章 系统需求分析
　　　　3.1 系统角色
　　　　3.2 系统功能需求
　　　　3.3 非功能性需求
　　　　　　3.3.1 性能需求
　　　　　　3.3.2 输入输出需求
　　　　　　3.3.3 数据管理需求
　　　　　　3.3.4 故障处理需求
　　　　　　3.3.5 界面需求
　　　　3.4 安全性分析
　　　　3.5 小结
　　第 4 章 系统详细设计
　　　　4.1 系统设计目标
　　　　4.2 系统总体结构
　　　　4.3 功能设计
　　　　　　4.3.1 系统基础管理
　　　　　　4.3.2 访问拦截
　　　　　　4.3.3 信息查询
　　　　　　4.3.4 地址定位
　　　　　　4.3.5 潜在危险评估
　　　　　　4.3.6 地图展示
　　　　4.4 系统数据库设计
　　　　　　4.4.1 数据库表设计
　　　　　　4.4.2 数据库表结构图
　　　　4.5 小结
　　第 5 章 系统实现
　　　　5.1 运行环境
　　　　5.2 开发工具
　　　　5.3 平台搭建
　　　　　　5.3.1 工具安装
　　　　　　5.3.2 SSH 集成框架实现
　　　　5.4 功能实现
　　　　　　5.4.1 系统基础管理
　　　　　　5.4.2 系统的拦截
　　　　　　5.4.3 信息查询
　　　　　　5.4.4 地址确定
　　　　　　5.4.5 潜在危险评估
　　　　　　5.4.6 地图展示
　　　　5.5 性能测试
　　　　　　5.5.1 响应时间测试
　　　　　　5.5.2 并发测试
　　　　　　5.5.3 测试结论
　　　　5.6 小结
　　结 论
　　参考文献
　　致 谢

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