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電力系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)是現(xiàn)代社會(huì)的重要基礎(chǔ)設(shè)施之一,負(fù)責(zé)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(wèn)題越來(lái)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(wèn)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(jìn)行攻擊檢測(cè)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(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展,利用該技術(shù)進(jìn)行電力系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)感知和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估已經(jīng)成為一個(gè)熱門研究領(lǐng)域。
本文旨在研究基于深度學(xué)習(xí)的電力系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)感知和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)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(diǎn),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(xué)習(xí)的電力系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)感知方法,通過(guò)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(duì)網(wǎng)絡(luò)中的異常行為進(jìn)行檢測(cè)和預(yù)警。最后,對(duì)電力系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)估,并提出相應(yīng)的防范措施。
電力系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)是由多個(gè)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(cè)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(fù)責(zé)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(gè)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(guò)權(quán)值和閾值連接每層神經(jīng)元,實(shí)現(xiàn)正向傳播訓(xùn)練和反向修正學(xué)習(xí)。由于其簡(jiǎn)單的結(jié)構(gòu)和良好的自主學(xué)習(xí)、容錯(cuò)能力等特點(diǎn),BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在模式識(shí)別、智能控制等各個(gè)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(diǎn)。
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(gè)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(shí)需要滿足不同地區(qū)的供電需求。因此,對(duì)于電力系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)的安全防護(hù)需要考慮到整個(gè)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(duì)可靠性要求極高,一旦出現(xiàn)故障,將會(huì)對(duì)電力系統(tǒng)的正常運(yùn)行造成嚴(yán)重影響。電力系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行對(duì)于整個(gè)社會(huì)具有重要意義,一旦電力系統(tǒng)出現(xiàn)故障,將會(huì)給人們的生產(chǎn)和生活帶來(lái)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(shí)時(shí)性:電力系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)需要實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和控制,保證電力設(shè)施的穩(wěn)定運(yùn)行。電力設(shè)施的運(yùn)行需要保證高水平的實(shí)時(shí)性,否則將會(huì)對(duì)電力系統(tǒng)的穩(wěn)定性造成影響。因此,對(duì)于電力系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)的安全防護(hù)需要具備高度的實(shí)時(shí)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(duì)不同類型的設(shè)施和協(xié)議進(jìn)行安全保護(hù)。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(diǎn)不同,需要采用不同的安全保護(hù)措施。同時(shí),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(duì)不同類型的協(xié)議進(jìn)行安全保護(hù)[3]。
總之,電力系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)具有大規(guī)模性、高可靠性、實(shí)時(shí)性和多樣性等特點(diǎn)。針對(duì)這些特點(diǎn),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。
深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Deep Neural Network,DNN)是一種在電力系統(tǒng)各個(gè)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(guò)構(gòu)建含有多個(gè)隱層的網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)大量樣本進(jìn)行訓(xùn)練,并對(duì)測(cè)試樣本具有高分類準(zhǔn)確率。本文探索將DNN應(yīng)用于電力系統(tǒng)暫態(tài)穩(wěn)定評(píng)估,以提高評(píng)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(xué)習(xí)的電力系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)感知方法是一種全新的安全防御手段,主要包括以下幾個(gè)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(cè)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(cè)提供必要的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。
二是特征提?。夯谏疃葘W(xué)習(xí)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(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取,得到網(wǎng)絡(luò)中的異常行為特征。通過(guò)學(xué)習(xí)大量的數(shù)據(jù),深度學(xué)習(xí)模型可以自動(dòng)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(cè)提供有力的支持。
三是異常檢測(cè):將提取到的異常行為特征輸入到分類器中進(jìn)行分類,判斷是否存在安全威脅。分類器可以采用監(jiān)督學(xué)習(xí)、半監(jiān)督學(xué)習(xí)和無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)等方法進(jìn)行訓(xùn)練,以適應(yīng)不同的安全威脅場(chǎng)景。異常檢測(cè)可以采用多種技術(shù),如基于規(guī)則的方法、基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法和基于深度學(xué)習(xí)的方法等,以提高檢測(cè)準(zhǔn)確率和效率。
臨床試驗(yàn)的高風(fēng)險(xiǎn)及不確定性使受試者常暴露于高風(fēng)險(xiǎn)中,應(yīng)提高對(duì)臨床試驗(yàn)的風(fēng)險(xiǎn)管理認(rèn)識(shí),當(dāng)受試者承擔(dān)的風(fēng)險(xiǎn)高于最小風(fēng)險(xiǎn)時(shí),應(yīng)采取措施降低風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)保護(hù)受試者。臨床試驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)是客觀存在的,且不以人的意志為轉(zhuǎn)移,受試者管理風(fēng)險(xiǎn)大部分是可控的,因此,研究各責(zé)任方應(yīng)在遵守和完成各自職責(zé)的前提下,鼎力合作,提高受試者管理中風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別水平,通過(guò)人為干預(yù)、受試者風(fēng)險(xiǎn)管理、科學(xué)化的決策來(lái)制定相關(guān)管理措施,盡可能地規(guī)避風(fēng)險(xiǎn),實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)最小化,保護(hù)受試者權(quán)益。
四是預(yù)警與防御:對(duì)檢測(cè)到的安全威脅進(jìn)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(tuán)隊(duì),以便及時(shí)采取措施。防御措施可以根據(jù)威脅的類型和嚴(yán)重程度制定,可以是主動(dòng)的、被動(dòng)的或組合的。
綜上所述,基于深度學(xué)習(xí)的電力系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)感知方法是一種高效、準(zhǔn)確和自適應(yīng)的安全防御手段。通過(guò)采集數(shù)據(jù)、特征提取、異常檢測(cè)和防御等步驟,可以及時(shí)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。
電力系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)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(gè)方面。
一是風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別:通過(guò)對(duì)電力系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)中的安全威脅進(jìn)行分析和評(píng)估,識(shí)別可能造成損失的風(fēng)險(xiǎn)。為了做好風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別工作,需要對(duì)電力系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)中的所有設(shè)備進(jìn)行調(diào)查和排查,包括網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、設(shè)施類型、通信協(xié)議等。通過(guò)分析電力系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)成和運(yùn)行特點(diǎn),可以預(yù)測(cè)可能存在的安全威脅,并確定安全風(fēng)險(xiǎn)的嚴(yán)重程度和影響范圍。
二是風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估:對(duì)電力系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)中的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)估,確定風(fēng)險(xiǎn)的嚴(yán)重程度和影響范圍。風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的目的是量化安全威脅對(duì)電力系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)的潛在影響,評(píng)估可能發(fā)生的損失和風(fēng)險(xiǎn)成本,從而為制定相應(yīng)的防范措施提供依據(jù)。評(píng)估方法可以采用多種方法,如定性評(píng)估、定量評(píng)估、模型仿真評(píng)估等。
三是風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì):根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果,制定相應(yīng)的防范措施,包括加強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)安全培訓(xùn)、完善網(wǎng)絡(luò)安全設(shè)施等。風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)的目的是通過(guò)采取各種措施降低風(fēng)險(xiǎn)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(duì)過(guò)程中,需要根據(jù)實(shí)際情況采取不同的防范措施,包括主動(dòng)的、被動(dòng)的或組合的防范措施。
總之,電力系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估是電力系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)安全的重要保障措施。通過(guò)對(duì)電力系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)中存在的安全威脅進(jìn)行評(píng)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(yùn)行。
該電力系統(tǒng)公司在實(shí)施基于深度學(xué)習(xí)的電力系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)感知和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法后,能夠更加準(zhǔn)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(shí)施步驟如下。
首先,該公司使用網(wǎng)絡(luò)流量監(jiān)測(cè)工具和數(shù)據(jù)包捕獲工具對(duì)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(jìn)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(jìn)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(jìn)行分類,判斷是否存在安全威脅。最后,對(duì)檢測(cè)到的安全威脅進(jìn)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(shí)際應(yīng)用中,該安全防御系統(tǒng)能夠及時(shí)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(shí),該公司還對(duì)電力系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)估,制定相應(yīng)的防范措施,包括加強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)安全培訓(xùn)、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(guò)該案例可以看出,基于深度學(xué)習(xí)的電力系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)感知和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法在電力系統(tǒng)領(lǐng)域的應(yīng)用前景非常廣闊。未來(lái),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。
本文研究了基于深度學(xué)習(xí)的電力系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)感知和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法。通過(guò)對(duì)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(jìn)行監(jiān)控和檢測(cè),采用深度學(xué)習(xí)技術(shù)進(jìn)行特征提取和異常檢測(cè),能夠有效地提高電力系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)的安全性。同時(shí),對(duì)電力系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)中存在的安全威脅進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)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(lái),隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷發(fā)展和完善,基于深度學(xué)習(xí)的電力系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)感知和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法將會(huì)得到更加廣泛地應(yīng)用和推廣。同時(shí),需要對(duì)電力系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)中的安全威脅進(jìn)行更深入的研究,開發(fā)更加高效和精準(zhǔn)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。