作为现代化建设关键要点，信息化建设是保证铁路现代化建设模式落实质量的关键与核心。铁路信息化加大了对各种现代通讯技术以及信息技术的利用力度，构建起了极具中国特色的铁路信息系统，为现代经营管理以及客户营销等工作开展都带来了极大的便利，资源配置更加合理，运输能力也得到了切实提升，都为我国铁路高质量服务输出创造出了更多的有利条件。
1 BIM技术在铁路安全系统规划中的应用
（1）数据获取。原始数据的获取是BIM技术运用的关键，原始数据的可靠性是BIM技术能否规划的依据。因此，有效可靠的数据对于BIM技术是十分必要的。数据获取是一项重要的任务，一般的建筑物数据可利用激光扫描获取。二维的数据一般采用实地勘测获取等，可利用二维图纸建立三维立体模型。一些重要的数据例如：铁路线路、管道线路、车站站场等可通过实地影像拍摄、精密测量等方法获取。为了使BIM三维模型更加逼真，可采用遥感影像、高精度相机拍摄等方式获取数据。（2） 模型构建。有可靠的原始数据为依据后，就可利用BIM技术进行三维模型的构建。建立模型时需要用到专业的建模软件，例如Revit软件、ProSig软件等。Revit软件是目前使用的最为广泛的BIM技术软件之一，该软件建模包括多个步骤：加载模型范例、构建模型库、布局模型受力、模型分析等，而且该软件的数据可实现实时共享，大大提高工作人员的协同分工协作效率和质量。设计人员还可通过数据图进行及时修正，还可自动更新生成三维可视图和图纸。
2铁路关键信息基础设施安全保护框架的整体结构
我国所生成的铁路关键信息基础设施安全框架是在满足国家现行政策的标准下完成，其已经树立了以国铁为重点防控对象的基本结构，将出发点落于风险防控上，并且依据铁路运行的基本特定，构建的框架具备着主动防御和纵深防护的优势，能够在一定程度上提升网络安全基础保护的能力。对于整体结构而言，其根据国家政策标准和国铁相关规章制度要求，分析此结构需要具备的基本能力，经过分析，其要具备情报预测、应急响应、检测评估和综合防御的功能，所设定的保护环节涵盖识别认定、强化保护、检测评估、监测预警和事件处理的几个突出保护举措，并且在识别认定中包括设计认定规则、识别业务、资产等多个部分，强化保护要从合规、供应链和数据安全三个角度入手，检测评估要囊括制度流程、风险评估和监督检查，监测预警需要提供事态分析、情报预判和场景推演的功能，最后事件处理要包括响应处置、审计取证和攻防演练。由此可见，国铁集团所设计的安全保护框架能够起到相应的作用，需要继续深入研究。
3合理选择通信传输方式
站在通信传输技术现代化发展的视角，铁路通信传输过程中可供选择的方式主要有 2 种：一是无线传输，二是有线传输，2 种方式各有利弊，实践中应酌情选用。（1）无线传输。这种传输方式主要是基于无线中断实现的，其最大的特征是能在较短的时间内提供较大的信息容量，较好地满足信号与数据的远程传输需求。我国无线传输系统的建设速度较快，后期运维管理过程也不是很复杂，从经济性角度分析其具备一定优势。但无线传输方法的抗干扰能力偏差、气候等客观因素对其形成的影响较大，在现实应用中的保密性与稳定性不足。（2）有线传输。有线传输能传输大量的信号数据，特别是远程传输阶段在稳定性与保密性方面占据优势。但是引进有线传输设备时投资较高，系统建设过程中耗用的时间成本也显著高于无线传输，并且系统建设阶段需要认真做好传播介质的材料选择工作。既往有线通信传输系统内选用电缆作为传播介质，这种传输方式的成熟度较高，但抗干扰能力较弱。以光纤为传输介质的有线传输方法有效弥补了以上不足，能实现远程传输、带宽大及抗干扰能力强，且信号的传输质量也偏高。鉴此，为提升铁路系统运行过程的安全性，推荐选用有线传输方式。
4数据综合管理模块
数据综合管理模块按照大数据处理顺序分为数据集成层、数据湖、数据分析层和数据应用层。（1）数据集成层的主要功能是数据采集，通过前端服务器，实现数据的统一读写控制，该层使用Sqoop、Flume、Kafka 等，从物理和逻辑层次上把来自各项铁路业务中具有不同性质、不同格式的数据有机集中起来，为上层大数据应用开发提供数据支持。（2）数据湖用于存储和管理由数据集成层采集的全量数据，包括铁路各业务领域信息系统所产生的原始数据，及各类转换数据。数据湖实现了结构化数据、半结构化数据和非结构化数据的统一存储和管理。（3）数据分析层通过人工智能技术（算法预测、机器学习等）对铁路大数据进行分析和处理，充分挖掘铁路大数据的潜在价值，分析结果可为数据应用层提供理论依据。（4）数据应用层基于数据分析层对铁路各业务和管理部门的数据的分析结果，对铁路运营进行科学合理的管理和规范，在管理、决策中充分发挥铁路大数据的价值。
5做好客户管理与分析
由于大数据应用主要以服务为主，所以在进行平台建设以及技术应用过程中，均需要加大对客户管理以及分析工作的关注力度。应以保护数据安全以及保障客户隐私为核心，通过对大数据技术的运用，对客户群体消费特征展开分析，明确各群体客户需求特点，并制定出配套服务策略，以便为用户带来更加优质的服务。同时，因为大数据分析系统自身存在着一定安全风险，可能会对用户隐私形成威胁，所以为最大限度保护用户合法权益，需要对用户数据存储机制以及访问规则等展开严格限制，防止出现用户隐私泄露问题。
6网络流量行为模拟技术
铁路网络安全靶场需要开展各项试验任务，模拟多形式、多类别网络流量和用户行为，因此，要充分考虑网络用户行为的时间特性和分布特性，以解决网络靶场流量模拟的真实性和可靠性问题。铁路网络安全靶场采用多层级融合网络流量和行为模拟技术，将网络战中蓝方流量、红方流量与真实用户行为绑定，进行流量叠加和拼接，生成混合背景流量，从而产生与真实的用户行为高度相似的网络流量行为，实现逼真的模拟效果。
结语
通过不断进行经验总结与分析的方式，达到有效提高信息化应用水平以及质量的目标，确保铁路信息化发展能够得到有效推动，从而为智能型铁路建设与应用奠定良好基础。
参考文献
[1]何欣玲，刘 宇，赵 天，等. 铁路数据中心基础设施管理系统的研究 [J]. 铁路计算机应用，2020，29（10）：21-25.
[2]郑瑞银. 云计算中服务器虚拟化技术探究 [J]. 无线互联科技，2020，17（24）：114-115.
[3]岳 阳，刘 洋，刘天宇. 基于铁路主数据中心建设的灾备管理系统框架研究 [J]. 铁路计算机应用，2020，29（7）：53-57.
[4]陆文星，涂竹松，梁 焱. 基于HBase的数据共享模型研究 [J]. 计算机技术与发展，2016，26（4）：36-40, 45.
[5]苏靖棋.BIM技术在铁路信号和安全系统规划中的应用[J].现代城市轨道交通,2020(3):116-118.