吳均勻 張艷菲 馮波波

（國網(wǎng)晉城供電公司，山西 晉城 048000）

一、國內(nèi)外信息通信數(shù)據(jù)智能分析技術研究現(xiàn)狀

在學術界，近年來信息通信數(shù)據(jù)智能分析方面已有很多相關研究成果。本文主要對電力信息通信網(wǎng)絡風險、預警技術進行研究，結合先進的大數(shù)據(jù)相關技術，設計了一套大數(shù)據(jù)信息通信預警平臺、風險預警和數(shù)據(jù)處理架構，并利用電力行業(yè)各單位之間的通信流量數(shù)據(jù)進行危險預警架構合理性及算法有效性驗證。在應用界，國外對信息通信數(shù)據(jù)智能分析的研究起步較早，包括很多行業(yè)規(guī)范和技術都是起源于各廠商。國內(nèi)雖然對信息通信技術的研究起步較晚，但是由于國內(nèi)軟件技術水平的飛速發(fā)展和技術資源的開放性越來越高，為國內(nèi)的信息通信數(shù)據(jù)管理技術發(fā)展帶來了生機和活力?；诂F(xiàn)代大數(shù)據(jù)分析技術、自動測量技術、自動控制技術、計算機應用技術及相關的專用分析軟件形成的信息管理技術已經(jīng)廣泛應用于各行各業(yè)。目前國內(nèi)比較成熟的產(chǎn)品包括北塔、東華、神州泰岳、摩卡、泰豪等公司的IT運維監(jiān)控管理系統(tǒng)，其對數(shù)據(jù)中心涉及的應用服務器等設備進行數(shù)據(jù)采集和監(jiān)控，結合一些安全閾值實現(xiàn)故障的告警。不足之處是均為被動的告警運維，缺乏主動預警效果，不滿足智能電網(wǎng)的發(fā)展需求。

二、基于大數(shù)據(jù)的電力信息通信風險預警架構研究

（一）基于大數(shù)據(jù)電力信息通信風險分析及預警架構

預警系統(tǒng)的工作過程中主要涉及對電網(wǎng)數(shù)據(jù)的采集和分析以及結論驗證等具體的環(huán)節(jié)和步驟，這樣能夠有效的保障電力系統(tǒng)的管理人員對各種設備的運行情況和線路情況進行及時的了解和掌握，并使預警信息的準確性得到了有效的保證，預警信息發(fā)布具有了可靠的數(shù)據(jù)。Hadoop和Spark是大數(shù)據(jù)處理的重要開源平臺，并隨著電力系統(tǒng)的發(fā)展也得到了較快的發(fā)展，并呈現(xiàn)出了多樣的相關應用和解決的具體方案，Hadoop主要支持的是電力系統(tǒng)中重要的集群操作，并可以在集群上增加千個節(jié)點并進行詳細和準確的計算，并且計算的速度會隨著集群數(shù)量的變化也隨之變化，這樣能夠有效的解決在電力系統(tǒng)中海量日志信息無法進行處理的問題。但是Hadoop并不能對電力系統(tǒng)中的實時應用進行處理。

Spark與Hadoop具有相似的計算框架，并且作為其重要的補充，能夠?qū)崿F(xiàn)系統(tǒng)中實時應用系統(tǒng)的處理。

（二）基于大數(shù)據(jù)的電力信息通信數(shù)據(jù)處理

在數(shù)據(jù)處理框架中完成對各類日志的匯聚、處理和集中管理，其中日志收集模塊采集各自不同系統(tǒng)的日志、網(wǎng)絡日志、防火墻日志等，采用Hive建立業(yè)務分析模型，實現(xiàn)日志的智能多維度查詢，完成對數(shù)據(jù)的初步清洗。在數(shù)據(jù)存儲層完成對數(shù)據(jù)的進一步清洗和轉(zhuǎn)換，將數(shù)據(jù)分類存儲于HDFS中，利用Sqoop工具將數(shù)據(jù)從HDFS中導出到Oracle中。最后按照業(yè)務技術完成相關數(shù)據(jù)的關聯(lián)分析和模式挖掘，采用數(shù)據(jù)清洗和壓縮歸并等手段對系統(tǒng)指標、安全狀況以及運行狀態(tài)的實時動態(tài)預警信息進行判定，最終在對預警信息進行深入分析的基礎上實現(xiàn)電網(wǎng)信息通信系統(tǒng)的主動預警。

另外，為了實現(xiàn)對客服工單數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析、文本挖掘、聚類分析，進一步輔助用戶決策，采用了大數(shù)據(jù)可視化工具Tableau進行數(shù)據(jù)分析，并對信息通信系統(tǒng)設計相應的數(shù)據(jù)分析頁面，實現(xiàn)數(shù)據(jù)分析結果的可視化展示，對項目數(shù)據(jù)進行全方位的科學分析來評估信息通信運維效果，為領導決策提供科學、嚴謹?shù)囊罁?jù)，降低決策失敗的風險。

三、電力系統(tǒng)信息安全防護工作中大數(shù)據(jù)技術的運用方向

當前，大數(shù)據(jù)技術背景下，使得人們對于大量的數(shù)據(jù)可實行深入分析，能及早明確安全防護中的隱患問題，并通過相關的防范措施進行處理。大數(shù)據(jù)技術，主要經(jīng)對所有數(shù)據(jù)的整理、挖掘和分析，找到數(shù)據(jù)間的聯(lián)系，進而構建相類似的數(shù)據(jù)模型，對日后可能會出現(xiàn)的數(shù)據(jù)進行預測，可在較短的時間內(nèi)明確電力系統(tǒng)信息安全防護工作中可能會遇到的惡意攻擊情況。受到APT類攻擊時，經(jīng)以往的安全防護方法防護，難以在第一時間進行反應。在大數(shù)據(jù)技術下，可在發(fā)生安全隱患前/中，明確APT類攻擊情況。如：經(jīng)大數(shù)據(jù)進行分析，能及時了解到職工登錄企業(yè)業(yè)務系統(tǒng)的狀況，其中職工瀏覽與業(yè)務無關的文件時，受到APT類攻擊的幾率較大。為此，企業(yè)應結合實際情況，找到受攻擊的設備、受攻擊的原因、受攻擊渠道，以此降低對企業(yè)的不良影響。惡意攻擊的出現(xiàn)，主要經(jīng)不同系統(tǒng)、應用漏洞發(fā)起。大量的移動應用，使得漏洞量較大，通過大數(shù)據(jù)預警系統(tǒng)，客觀的對用戶上網(wǎng)情況、移動惡意攻擊趨勢數(shù)據(jù)加以有效分析，幫助用戶及時明確是否受到惡意攻擊。如：用戶在下載資料時，易于產(chǎn)生不知名的網(wǎng)站下載應用，這時用戶就處于惡意攻擊的風險中。若用戶涉及到相關金錢方面的操作，就會立即出現(xiàn)提出窗口，給予用戶相關的提示，降低用戶的損失。所有的應用，均存在不同程度的安全漏洞問題，其相互間的差異在于哪個應用能更早的發(fā)現(xiàn)漏洞。大數(shù)據(jù)技術下，可有效規(guī)避上述不可控制問題，并降低用戶的損失。

結束語：

在電網(wǎng)未來的發(fā)展的過程中應該運用大數(shù)據(jù)分析技術對電網(wǎng)運行中的數(shù)據(jù)進行科學合理的分析，這樣才能夠有效的提高電網(wǎng)運行的安全性以及應急問題處理的能力。在電網(wǎng)預警系統(tǒng)中充分的利用大數(shù)據(jù)的技術，能夠有效的分析電網(wǎng)運行中對安全性的影響因素，提高電網(wǎng)運行的預警能力，提高電力系統(tǒng)管理人員的工作效率。