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        基于深度學習的電力系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢感知與風險評估研究

        2023-12-21 07:50:00國網(wǎng)寧夏電力有限公司吳忠供電公司魏晶平杜夢迪李澤旭高文靜
        電力設(shè)備管理 2023年21期
        關(guān)鍵詞:防范措施威脅網(wǎng)絡(luò)安全

        國網(wǎng)寧夏電力有限公司吳忠供電公司 魏晶平 杜夢迪 王 闊 李澤旭 高文靜

        華信咨詢設(shè)計研究院有限公司 王園園

        1 引言

        電力系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)是現(xiàn)代社會的重要基礎(chǔ)設(shè)施之一,負責電力的生產(chǎn)、傳輸和分配等任務(wù)。隨著電力系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)的普及,網(wǎng)絡(luò)安全問題越來越受到人們的關(guān)注。電力系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜性和規(guī)模使得其面臨著各種安全威脅,如黑客攻擊、惡意軟件和病毒等。因此,電力系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)的安全性問題亟待解決。目前,傳統(tǒng)的電力系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)安全解決方案主要采用規(guī)則或基于特征的方法進行攻擊檢測和防御。然而,這些方法需要大量的人工參與和更新,且難以適應(yīng)快速變化的安全威脅。隨著深度學習技術(shù)的發(fā)展,利用該技術(shù)進行電力系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢感知和風險評估已經(jīng)成為一個熱門研究領(lǐng)域。

        本文旨在研究基于深度學習的電力系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢感知和風險評估方法,為電力系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)的安全提供一種新的解決方案。本文首先介紹了電力系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和特點,分析了電力系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)面臨的安全威脅。其次,提出了一種基于深度學習的電力系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢感知方法,通過監(jiān)控電力系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)流量和數(shù)據(jù)包信息,對網(wǎng)絡(luò)中的異常行為進行檢測和預(yù)警。最后,對電力系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)的風險進行評估,并提出相應(yīng)的防范措施。

        2 電力系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和特點

        電力系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)是由多個電力設(shè)施和電力通信設(shè)備構(gòu)成的復(fù)雜系統(tǒng),主要包括電力發(fā)電設(shè)施、輸電和配電系統(tǒng)、通信網(wǎng)絡(luò)和監(jiān)測設(shè)備等。其中,通信網(wǎng)絡(luò)是電力系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)鍵組成部分,負責電力設(shè)施之間的數(shù)據(jù)傳輸和通信。

        BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種前向分層網(wǎng)絡(luò),其內(nèi)部結(jié)構(gòu)由多個感知器組成。典型的三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖1所示,其通過權(quán)值和閾值連接每層神經(jīng)元,實現(xiàn)正向傳播訓練和反向修正學習。由于其簡單的結(jié)構(gòu)和良好的自主學習、容錯能力等特點,BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在模式識別、智能控制等各個領(lǐng)域被廣泛應(yīng)用[1]。

        圖1 典型三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

        電力系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)作為現(xiàn)代電力系統(tǒng)的核心組成部分,具有以下特點。

        一是大規(guī)模性:電力系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)的規(guī)模龐大,包括數(shù)千個電力設(shè)施和電力通信設(shè)備,數(shù)據(jù)量龐大,網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)復(fù)雜。電力系統(tǒng)的設(shè)施分布在不同的地理位置,網(wǎng)絡(luò)規(guī)模巨大,同時需要滿足不同地區(qū)的供電需求。因此,對于電力系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)的安全防護需要考慮到整個網(wǎng)絡(luò)的規(guī)模和復(fù)雜性。

        二是高可靠性:電力系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)對可靠性要求極高,一旦出現(xiàn)故障,將會對電力系統(tǒng)的正常運行造成嚴重影響。電力系統(tǒng)的穩(wěn)定運行對于整個社會具有重要意義,一旦電力系統(tǒng)出現(xiàn)故障,將會給人們的生產(chǎn)和生活帶來影響[2]。因此,電力系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)需要采取多種措施確保系統(tǒng)的高可靠性。

        三是實時性:電力系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)需要實時監(jiān)測和控制,保證電力設(shè)施的穩(wěn)定運行。電力設(shè)施的運行需要保證高水平的實時性,否則將會對電力系統(tǒng)的穩(wěn)定性造成影響。因此,對于電力系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)的安全防護需要具備高度的實時性和響應(yīng)性。

        四是多樣性:電力系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)施類型和通信協(xié)議多樣,需要針對不同類型的設(shè)施和協(xié)議進行安全保護。電力系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)中的設(shè)施類型包括發(fā)電設(shè)施、輸電設(shè)施、變電設(shè)施等,不同設(shè)施的安全特點不同,需要采用不同的安全保護措施。同時,電力系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)使用的通信協(xié)議也非常多樣,需要針對不同類型的協(xié)議進行安全保護[3]。

        總之,電力系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)具有大規(guī)模性、高可靠性、實時性和多樣性等特點。針對這些特點,需要采用專業(yè)的技術(shù)手段和措施,保障電力系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)的安全。

        3 基于深度學習的電力系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢感知方法

        深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Deep Neural Network,DNN)是一種在電力系統(tǒng)各個領(lǐng)域廣泛應(yīng)用的技術(shù)。其具有優(yōu)秀的非線性映射能力,能夠通過構(gòu)建含有多個隱層的網(wǎng)絡(luò)模型對大量樣本進行訓練,并對測試樣本具有高分類準確率。本文探索將DNN應(yīng)用于電力系統(tǒng)暫態(tài)穩(wěn)定評估,以提高評估效果。DNN 模型采用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),其結(jié)構(gòu)如圖2所示。

        圖2 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

        基于深度學習的電力系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢感知方法是一種全新的安全防御手段,主要包括以下幾個步驟。

        一是據(jù)采集:在電力系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)中安裝網(wǎng)絡(luò)流量監(jiān)測工具和數(shù)據(jù)包捕獲工具,收集網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)流量和數(shù)據(jù)包信息,包括源IP 地址、目的IP 地址、協(xié)議類型等信息。這些信息可以為后續(xù)的特征提取和異常檢測提供必要的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

        二是特征提?。夯谏疃葘W習技術(shù),如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)和遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)等,對采集到的數(shù)據(jù)進行特征提取,得到網(wǎng)絡(luò)中的異常行為特征。通過學習大量的數(shù)據(jù),深度學習模型可以自動地發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)中的正常和異常行為,從而為后續(xù)的異常檢測提供有力的支持。

        三是異常檢測:將提取到的異常行為特征輸入到分類器中進行分類,判斷是否存在安全威脅。分類器可以采用監(jiān)督學習、半監(jiān)督學習和無監(jiān)督學習等方法進行訓練,以適應(yīng)不同的安全威脅場景。異常檢測可以采用多種技術(shù),如基于規(guī)則的方法、基于機器學習的方法和基于深度學習的方法等,以提高檢測準確率和效率。

        臨床試驗的高風險及不確定性使受試者常暴露于高風險中,應(yīng)提高對臨床試驗的風險管理認識,當受試者承擔的風險高于最小風險時,應(yīng)采取措施降低風險等級保護受試者。臨床試驗風險是客觀存在的,且不以人的意志為轉(zhuǎn)移,受試者管理風險大部分是可控的,因此,研究各責任方應(yīng)在遵守和完成各自職責的前提下,鼎力合作,提高受試者管理中風險識別水平,通過人為干預(yù)、受試者風險管理、科學化的決策來制定相關(guān)管理措施,盡可能地規(guī)避風險,實現(xiàn)風險最小化,保護受試者權(quán)益。

        四是預(yù)警與防御:對檢測到的安全威脅進行預(yù)警,并采取相應(yīng)的防御措施,包括封堵攻擊源、限制數(shù)據(jù)流量等。預(yù)警可以采用郵件、短信等方式通知管理員或安全團隊,以便及時采取措施。防御措施可以根據(jù)威脅的類型和嚴重程度制定,可以是主動的、被動的或組合的。

        綜上所述,基于深度學習的電力系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢感知方法是一種高效、準確和自適應(yīng)的安全防御手段。通過采集數(shù)據(jù)、特征提取、異常檢測和防御等步驟,可以及時發(fā)現(xiàn)并處理各種網(wǎng)絡(luò)攻擊事件,從而保障電力系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)的安全。

        4 電力系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)風險評估

        電力系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)風險評估是保障電力系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)安全的重要環(huán)節(jié),主要包括以下幾個方面。

        一是風險識別:通過對電力系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)中的安全威脅進行分析和評估,識別可能造成損失的風險。為了做好風險識別工作,需要對電力系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)中的所有設(shè)備進行調(diào)查和排查,包括網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)、設(shè)施類型、通信協(xié)議等。通過分析電力系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)成和運行特點,可以預(yù)測可能存在的安全威脅,并確定安全風險的嚴重程度和影響范圍。

        二是風險評估:對電力系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)中的風險進行評估,確定風險的嚴重程度和影響范圍。風險評估的目的是量化安全威脅對電力系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)的潛在影響,評估可能發(fā)生的損失和風險成本,從而為制定相應(yīng)的防范措施提供依據(jù)。評估方法可以采用多種方法,如定性評估、定量評估、模型仿真評估等。

        三是風險應(yīng)對:根據(jù)風險評估結(jié)果,制定相應(yīng)的防范措施,包括加強網(wǎng)絡(luò)安全培訓、完善網(wǎng)絡(luò)安全設(shè)施等。風險應(yīng)對的目的是通過采取各種措施降低風險的發(fā)生概率和影響程度,盡可能地保障電力系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)的安全。在應(yīng)對過程中,需要根據(jù)實際情況采取不同的防范措施,包括主動的、被動的或組合的防范措施。

        總之,電力系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)風險評估是電力系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)安全的重要保障措施。通過對電力系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)中存在的安全威脅進行評估和分析,制定相應(yīng)的防范措施,可以在一定程度上保障電力系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)的安全,保障電力系統(tǒng)的穩(wěn)定運行。

        5 案例分析

        該電力系統(tǒng)公司在實施基于深度學習的電力系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢感知和風險評估方法后,能夠更加準確地發(fā)現(xiàn)并處理各種網(wǎng)絡(luò)攻擊事件,有效地提高了電力系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)的安全性。具體實施步驟如下。

        首先,該公司使用網(wǎng)絡(luò)流量監(jiān)測工具和數(shù)據(jù)包捕獲工具對電力系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)流量和數(shù)據(jù)包信息進行采集,包括源IP 地址、目的IP 地址、協(xié)議類型等信息。然后,利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行特征提取,將采集到的數(shù)據(jù)輸入到模型中,提取網(wǎng)絡(luò)中的異常行為特征。接著,將提取到的異常行為特征輸入到分類器中進行分類,判斷是否存在安全威脅。最后,對檢測到的安全威脅進行預(yù)警,并采取相應(yīng)的防御措施,包括封堵攻擊源、限制數(shù)據(jù)流量等。

        在實際應(yīng)用中,該安全防御系統(tǒng)能夠及時發(fā)現(xiàn)并處理各種網(wǎng)絡(luò)攻擊事件,包括端口掃描、惡意軟件攻擊、拒絕服務(wù)攻擊等。同時,該公司還對電力系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)的風險進行評估,制定相應(yīng)的防范措施,包括加強網(wǎng)絡(luò)安全培訓、完善網(wǎng)絡(luò)安全設(shè)施等,有效地提高了電力系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)的安全性。

        通過該案例可以看出,基于深度學習的電力系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢感知和風險評估方法在電力系統(tǒng)領(lǐng)域的應(yīng)用前景非常廣闊。未來,該方法還有待不斷優(yōu)化和完善,以更好地保障電力系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)的安全。

        6 結(jié)語

        本文研究了基于深度學習的電力系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢感知和風險評估方法。通過對電力系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)流量和數(shù)據(jù)包信息進行監(jiān)控和檢測,采用深度學習技術(shù)進行特征提取和異常檢測,能夠有效地提高電力系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)的安全性。同時,對電力系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)中存在的安全威脅進行風險評估,制定相應(yīng)的防范措施,可以更好地保障電力系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)的安全。

        未來,隨著深度學習技術(shù)的不斷發(fā)展和完善,基于深度學習的電力系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢感知和風險評估方法將會得到更加廣泛地應(yīng)用和推廣。同時,需要對電力系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)中的安全威脅進行更深入的研究,開發(fā)更加高效和精準的安全防范措施,從而更好地保障電力系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)的安全。

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