摘 要：本研究聚焦電力行業(yè)關(guān)鍵信息基礎(chǔ)設(shè)施的威脅告警識別，通過構(gòu)建專門的語言模型，旨在提升對電力行業(yè)特定場景下的威脅識別與響應(yīng)能力。研究采用數(shù)據(jù)預(yù)處理、語言模型構(gòu)建及特征提取融合等關(guān)鍵技術(shù)，深入結(jié)合電力行業(yè)的海量運(yùn)維數(shù)據(jù)、設(shè)備狀態(tài)報(bào)告及告警日志，實(shí)現(xiàn)威脅告警信息的自動識別、深度分析與智能響應(yīng)。通過綜合評估模型性能，確保其在準(zhǔn)確率、響應(yīng)時間及誤報(bào)漏報(bào)率等方面表現(xiàn)優(yōu)異。此研究不僅增強(qiáng)了電力行業(yè)對潛在安全威脅的防御能力，特別在電力安全威脅分析、安全運(yùn)營的智能化支持以及針對新的安全攻擊行為的快速分析和響應(yīng)方面提供了強(qiáng)有力的技術(shù)能力支持，為智能電網(wǎng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行提供了重要的技術(shù)保障，具有顯著的理論與實(shí)踐價值。

關(guān)鍵詞：電力行業(yè)；關(guān)鍵信息基礎(chǔ)設(shè)施；威脅告警；語言模型

1 概述

電力行業(yè)作為現(xiàn)代社會的基石，其關(guān)鍵信息基礎(chǔ)設(shè)施的安全穩(wěn)定運(yùn)行至關(guān)重要。當(dāng)前，國內(nèi)外在利用語言模型提升威脅告警識別能力方面已取得一定成果，但多數(shù)研究聚焦于通用領(lǐng)域，針對電力行業(yè)特定場景的優(yōu)化不足。本研究聚焦于電力行業(yè)，采用專門的語言模型，通過數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型構(gòu)建及特征提取融合等關(guān)鍵技術(shù)，實(shí)現(xiàn)威脅告警信息的自動識別、深度分析與智能響應(yīng)。相較于已有研究，本研究更貼合電力行業(yè)特色，旨在提升電力行業(yè)對潛在威脅的防御能力，為智能電網(wǎng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行提供重要技術(shù)支撐。

2 語言模型在電力行業(yè)的應(yīng)用背景

隨著自然語言處理技術(shù)的飛速發(fā)展，語言模型已成為電力行業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的重要工具。鑒于電力行業(yè)海量文本數(shù)據(jù)的積累，如設(shè)備狀態(tài)報(bào)告、告警日志及運(yùn)維記錄，為語言模型的應(yīng)用奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。當(dāng)前，深度學(xué)習(xí)驅(qū)動的語言模型，尤其是基于Transformer架構(gòu)的模型（如BERT、GPT系列），因其出色的文本理解和生成能力，預(yù)計(jì)將成為電力行業(yè)語言處理的首選。針對電力行業(yè)特有的安全挑戰(zhàn)，如網(wǎng)絡(luò)攻擊預(yù)警、數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險(xiǎn)提示及設(shè)備故障告警，計(jì)劃采用預(yù)訓(xùn)練—微調(diào)策略定制化語言模型。具體而言，先利用大規(guī)模通用文本數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，使模型具備基本的語言理解能力；隨后，使用電力行業(yè)特定的告警信息數(shù)據(jù)集進(jìn)行微調(diào)，使模型更加精準(zhǔn)地識別電力相關(guān)威脅。在實(shí)際應(yīng)用中，該模型能自動分析告警信息，快速分類并識別潛在風(fēng)險(xiǎn)，實(shí)現(xiàn)即時響應(yīng)與預(yù)警，有效縮短威脅處理時間。

3 模型構(gòu)建的關(guān)鍵技術(shù)

在構(gòu)建面向電力行業(yè)的語言模型時，需綜合考慮數(shù)據(jù)特性、模型架構(gòu)及特征處理等多方面因素，以確保模型能夠有效捕捉電力行業(yè)文本的復(fù)雜語義與專業(yè)知識。

3.1 基于電力行業(yè)安全運(yùn)營的安全數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)

數(shù)據(jù)預(yù)處理作為構(gòu)建語言模型的前置環(huán)節(jié)，其重要性不言而喻，尤其是在電力行業(yè)安全運(yùn)營背景下，面對復(fù)雜多變的文本數(shù)據(jù)，預(yù)處理技術(shù)更是顯得尤為重要。本研究聚焦于電力行業(yè)安全運(yùn)營中的安全數(shù)據(jù)預(yù)處理，旨在通過一系列精細(xì)化的處理步驟，提升數(shù)據(jù)質(zhì)量和模型訓(xùn)練效果。

3.1.1 數(shù)據(jù)清洗

首先，針對原始安全數(shù)據(jù)，需進(jìn)行徹底的清洗操作。這不僅包括剔除無關(guān)信息和噪聲數(shù)據(jù)，還應(yīng)考慮對缺失數(shù)據(jù)進(jìn)行合理填補(bǔ)。例如，對于缺失的告警時間或設(shè)備編號，可以通過插值或基于上下文的推理進(jìn)行填補(bǔ)。其次，還需處理文本中的特殊字符和編碼問題，確保數(shù)據(jù)的一致性和完整性。例如，統(tǒng)一時間格式、刪除多余的空格和標(biāo)點(diǎn)符號等。

3.1.2 分詞處理

分詞處理是數(shù)據(jù)預(yù)處理中不可或缺的一步。在電力行業(yè)中，分詞不僅要處理常見的詞匯，還需針對特定的復(fù)合詞和專業(yè)術(shù)語進(jìn)行細(xì)致劃分。例如，將“斷路器”“變壓器”等專業(yè)術(shù)語準(zhǔn)確切分，以提高分詞的準(zhǔn)確性。這有助于模型更好地理解和處理電力行業(yè)特有的文本數(shù)據(jù)。

3.1.3 詞性標(biāo)注與命名實(shí)體識別

詞性標(biāo)注和命名實(shí)體識別等高級處理技術(shù)對于深入挖掘文本數(shù)據(jù)的語義層次至關(guān)重要。通過詞性標(biāo)注，可以區(qū)分名詞、動詞、形容詞等，幫助模型更好地理解句子結(jié)構(gòu)。命名實(shí)體識別則能夠識別出設(shè)備名稱、故障類型、攻擊源等關(guān)鍵信息。例如，識別出“1號發(fā)電機(jī)”“短路故障”等，這些信息對于威脅告警的準(zhǔn)確識別和分析具有重要意義。

3.1.4 時間歸一化處理

電力行業(yè)文本數(shù)據(jù)中常常包含大量的時間信息，如告警時間、操作時間等。為了消除時間格式差異對模型訓(xùn)練的影響，需進(jìn)行時間歸一化處理。具體做法包括將不同格式的時間（如“20241113 17：04”和“11/13/2024 5：04 PM”）統(tǒng)一轉(zhuǎn)換為標(biāo)準(zhǔn)格式（如ISO 8601格式）。此外，還可以將時間信息轉(zhuǎn)化為相對時間（如“距今1小時”），以便模型更好地理解和處理時間相關(guān)的特征。

3.2 語言模型構(gòu)建技術(shù)

語言模型構(gòu)建的核心在于準(zhǔn)確捕捉文本數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)文本的預(yù)測與生成。在電力行業(yè)，由于文本數(shù)據(jù)具有專業(yè)性強(qiáng)、語境復(fù)雜等特點(diǎn)，構(gòu)建專門化的語言模型顯得尤為關(guān)鍵。當(dāng)前，深度學(xué)習(xí)因其強(qiáng)大的表征學(xué)習(xí)能力，在電力行業(yè)語言模型構(gòu)建中占據(jù)主導(dǎo)地位。除了傳統(tǒng)的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）、長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）外，還可以探索使用門控循環(huán)單元（GRU）等變體，以進(jìn)一步優(yōu)化模型性能。在模型構(gòu)建過程中，還可以考慮引入遷移學(xué)習(xí)策略，利用在其他領(lǐng)域已訓(xùn)練好的模型進(jìn)行微調(diào)，以加快模型收斂速度并提升性能。此外，針對電力行業(yè)文本中的專業(yè)術(shù)語和特殊語境，還可以通過設(shè)計(jì)特定的嵌入層或注意力機(jī)制來增強(qiáng)模型對這些信息的捕捉能力。這些技術(shù)的綜合運(yùn)用，將顯著提升電力行業(yè)語言模型的預(yù)測與生成能力。

4 模型在威脅告警中的應(yīng)用實(shí)踐

4.1 威脅告警信息的精準(zhǔn)捕獲

在電力行業(yè)，威脅告警信息的自動識別是確保系統(tǒng)安全穩(wěn)定運(yùn)行的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。為實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，需構(gòu)建一套高效且精準(zhǔn)的信息捕獲機(jī)制。該機(jī)制依托于先進(jìn)的語言模型技術(shù)，能夠深入理解電力行業(yè)文本的復(fù)雜語義與專業(yè)知識，從而有效識別出潛在的安全威脅。在具體實(shí)踐中，模型首先通過對海量歷史告警數(shù)據(jù)進(jìn)行深度學(xué)習(xí)，挖掘出其中蘊(yùn)含的特征模式與規(guī)律。隨后，在實(shí)時監(jiān)控過程中，模型能夠迅速捕捉到與已知威脅模式相匹配的文本信息，實(shí)現(xiàn)威脅告警的即時識別。

4.2 威脅告警信息的深度剖析與決策支持

威脅告警信息的深度分析是電力行業(yè)安全防護(hù)體系中的重要組成部分。在自動識別的基礎(chǔ)上，需進(jìn)一步對告警信息進(jìn)行細(xì)致剖析，以揭示其背后的潛在風(fēng)險(xiǎn)與攻擊意圖。為此，可借助復(fù)雜的自然語言處理技術(shù)與深度學(xué)習(xí)算法，對告警文本進(jìn)行多層次、多維度的分析。具體而言，模型能夠解析出告警信息中的關(guān)鍵要素，如攻擊類型、目標(biāo)設(shè)備、影響范圍等，并通過關(guān)聯(lián)分析、趨勢預(yù)測等手段，揭示出潛在的安全隱患與發(fā)展趨勢。

5 模型性能的綜合評估

5.1 評估指標(biāo)的選擇

5.1.1 基礎(chǔ)評估指標(biāo)的考量

基礎(chǔ)評估指標(biāo)的精細(xì)算法與考量標(biāo)準(zhǔn)。在針對電力行業(yè)關(guān)鍵信息基礎(chǔ)設(shè)施的威脅告警語言模型進(jìn)行性能評估時，選擇精確且全面的評估指標(biāo)是確保評估結(jié)果準(zhǔn)確性的關(guān)鍵。其中，準(zhǔn)確率、召回率與F1值作為衡量模型識別威脅告警信息能力的核心指標(biāo)，其計(jì)算算法與考量標(biāo)準(zhǔn)需進(jìn)行細(xì)致闡述。

準(zhǔn)確率，作為評估模型整體預(yù)測精度的關(guān)鍵指標(biāo)，其算法基于模型預(yù)測結(jié)果與實(shí)際結(jié)果的對比。具體而言，準(zhǔn)確率等于模型正確預(yù)測的事件數(shù)量除以總預(yù)測事件數(shù)量。在此算法中，“正確預(yù)測的事件”指的是模型預(yù)測結(jié)果與實(shí)際結(jié)果完全一致的事件，而“總預(yù)測事件”則包括所有模型給出預(yù)測的事件。準(zhǔn)確率的考量標(biāo)準(zhǔn)在于，它直接反映了模型在整體上對事件的預(yù)測能力，是評估模型性能的基礎(chǔ)性指標(biāo)。

召回率，則側(cè)重于評估模型在識別真正威脅方面的能力。其算法為模型正確預(yù)測出的正例數(shù)量除以所有實(shí)際正例的數(shù)量。在這里，“正例”指的是實(shí)際為威脅告警的事件，而“模型正確預(yù)測出的正例”則是指模型將這些實(shí)際為威脅的事件正確識別出來的數(shù)量。召回率的考量標(biāo)準(zhǔn)在于它體現(xiàn)了模型對潛在威脅的敏感度和識別能力，是確保模型能夠全面識別所有威脅的重要指標(biāo)。

F1值，作為準(zhǔn)確率與召回率的調(diào)和平均數(shù)，其算法綜合考慮了這兩項(xiàng)指標(biāo)之間的平衡關(guān)系。F1值的計(jì)算依賴于準(zhǔn)確率和召回率的具體數(shù)值，通過特定的數(shù)學(xué)公式進(jìn)行計(jì)算。F1值的考量標(biāo)準(zhǔn)在于，它能夠在確保模型準(zhǔn)確識別威脅的同時，避免過度犧牲其他重要性能指標(biāo)，如準(zhǔn)確率或召回率。因此，F(xiàn)1值被視為衡量模型綜合性能的重要指標(biāo)，能夠全面反映模型在威脅告警信息識別方面的能力。

5.1.2 高級評估指標(biāo)的應(yīng)用

5.1.2.1 高級評估指標(biāo)的應(yīng)用：變量調(diào)節(jié)與優(yōu)化

除了上述基礎(chǔ)評估指標(biāo)之外，響應(yīng)時間、誤報(bào)率以及漏報(bào)率等高級評估指標(biāo)在模型性能評估中同樣不可忽視。這些高級指標(biāo)不僅反映了模型在實(shí)際應(yīng)用場景中的性能，還為模型的優(yōu)化提供了重要依據(jù)。通過變量調(diào)節(jié)和優(yōu)化，可以進(jìn)一步提升模型的整體性能和可靠性。

5.1.2.2 響應(yīng)時間的優(yōu)化

響應(yīng)時間作為衡量模型處理單次請求所需時間長度的指標(biāo)，直接關(guān)系到實(shí)際部署環(huán)境中系統(tǒng)的反應(yīng)速度，對于電力行業(yè)這樣對實(shí)時性要求極高的應(yīng)用場景而言尤為重要。通過以下變量調(diào)節(jié)，可以優(yōu)化響應(yīng)時間。

硬件加速：利用高性能計(jì)算資源（如GPU、TPU）加速模型推理過程。

模型剪枝與量化：通過模型剪枝減少冗余參數(shù)，量化降低模型精度損失，從而減少計(jì)算量和內(nèi)存占用。

批處理優(yōu)化：合理設(shè)置批處理大小，平衡計(jì)算效率和響應(yīng)時間。

5.1.2.3 誤報(bào)率的控制

誤報(bào)率是指錯誤地將非威脅判定為威脅的情況頻率。較高的誤報(bào)率可能導(dǎo)致頻繁的虛假警報(bào)，消耗不必要的資源與注意力。通過以下變量調(diào)節(jié)，可以有效控制誤報(bào)率。

閾值調(diào)整：通過調(diào)整模型輸出的概率閾值，平衡誤報(bào)率和召回率。較低的閾值會增加誤報(bào)率，但提高召回率；反之亦然。

特征選擇：選擇更具區(qū)分性的特征，減少噪聲特征對模型判斷的影響。

多模型融合：結(jié)合多個模型的預(yù)測結(jié)果，通過投票或加權(quán)平均等方式，降低單一模型的誤報(bào)率。

5.1.2.4 漏報(bào)率的降低

漏報(bào)率是指未能識別實(shí)際存在威脅的情況頻率。較高的漏報(bào)率意味著真正的威脅可能被忽略，從而給系統(tǒng)帶來潛在風(fēng)險(xiǎn)。通過以下變量調(diào)節(jié)，可以有效降低漏報(bào)率。

數(shù)據(jù)增強(qiáng)：通過數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)（如合成少數(shù)類過采樣技術(shù)SMOTE）增加威脅樣本的數(shù)量和多樣性，提高模型對罕見威脅的識別能力。

模型結(jié)構(gòu)優(yōu)化：采用更復(fù)雜的模型結(jié)構(gòu)（如多層Transformer、深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）提升模型的表達(dá)能力。

在線學(xué)習(xí)：通過在線學(xué)習(xí)機(jī)制，實(shí)時更新模型參數(shù)，使其能夠快速適應(yīng)新的威脅模式。

5.1.2.5 綜合評估與迭代優(yōu)化

在實(shí)際評估過程中，需綜合考慮響應(yīng)時間、誤報(bào)率和漏報(bào)率等高級評估指標(biāo)，確保模型在各個方面的性能均達(dá)到最優(yōu)，通過以下步驟進(jìn)行綜合評估與迭代優(yōu)化。

多輪測試：在不同的數(shù)據(jù)集和場景下進(jìn)行多輪測試，確保模型的魯棒性和泛化能力。

性能監(jiān)控：在實(shí)際部署環(huán)境中持續(xù)監(jiān)控模型性能，及時發(fā)現(xiàn)并解決潛在問題。

用戶反饋：收集用戶反饋，了解模型在實(shí)際應(yīng)用中的表現(xiàn)，為后續(xù)優(yōu)化提供參考。

通過這些變量調(diào)節(jié)和優(yōu)化措施，可以顯著提升模型在威脅告警識別和響應(yīng)方面的性能，確保電力行業(yè)關(guān)鍵信息基礎(chǔ)設(shè)施的安全性和穩(wěn)定性。

5.2 評估方法的實(shí)施

5.2.1 測試數(shù)據(jù)集的選擇

評估方法的實(shí)施構(gòu)成了確保評估結(jié)果準(zhǔn)確性不可或缺的一環(huán)，鑒于此，測試數(shù)據(jù)集的選擇成為首要考量因素。在構(gòu)建數(shù)據(jù)集時，需確保所選樣本不僅廣泛覆蓋多種數(shù)據(jù)類型，而且具備高度代表性，如此方能全面驗(yàn)證模型在不同情境下表現(xiàn)的一致性。具體來說，數(shù)據(jù)集應(yīng)包含正常操作記錄與已知攻擊模式示例，以評估模型在面臨各種威脅時的響應(yīng)能力。此外，為提高數(shù)據(jù)集的通用性與實(shí)用性，應(yīng)考慮從多個電力企業(yè)采集數(shù)據(jù)，涵蓋不同類型電力設(shè)施的運(yùn)行日志，確保數(shù)據(jù)來源的多樣性和真實(shí)性。通過這種方式，所構(gòu)建的數(shù)據(jù)集不僅能夠反映電力系統(tǒng)日常運(yùn)行中的常見情況，也能模擬極端條件下系統(tǒng)面臨的安全挑戰(zhàn)，從而為模型評估提供堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

5.2.2 科學(xué)評估策略在電力行業(yè)的精準(zhǔn)應(yīng)用

為提升電力行業(yè)關(guān)鍵信息基礎(chǔ)設(shè)施威脅告警語言模型評估的科學(xué)性與準(zhǔn)確性，科學(xué)評估策略的應(yīng)用顯得尤為重要。交叉驗(yàn)證策略通過精心劃分?jǐn)?shù)據(jù)集為多個子集，并輪流作為測試與訓(xùn)練數(shù)據(jù)，確保模型性能的全面評估，避免了因數(shù)據(jù)劃分不當(dāng)導(dǎo)致的評估偏差。同時，A/B測試策略在電力行業(yè)中得以巧妙應(yīng)用，通過隨機(jī)分配數(shù)據(jù)樣本至不同模型版本，確保在相同條件下對比各模型的表現(xiàn)，進(jìn)而通過嚴(yán)謹(jǐn)?shù)慕y(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)，科學(xué)判定模型版本的優(yōu)劣。這兩種策略均基于系統(tǒng)性、可重復(fù)性的測試原則，有效排除了隨機(jī)因素及外界干擾，確保了評估結(jié)果的客觀公正，為電力行業(yè)關(guān)鍵信息基礎(chǔ)設(shè)施的安全防護(hù)提供了科學(xué)依據(jù)。

結(jié)語

通過面向電力行業(yè)關(guān)鍵信息基礎(chǔ)設(shè)施的威脅告警語言模型研究，展現(xiàn)出深厚的科學(xué)底蘊(yùn)與先進(jìn)技術(shù)實(shí)力，精心構(gòu)建的語言模型，使電力行業(yè)得以實(shí)現(xiàn)對潛在威脅的敏銳捕捉與高效響應(yīng)，為系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行筑起堅(jiān)實(shí)防線。本研究深入探討了模型構(gòu)建的核心技術(shù)、應(yīng)用實(shí)踐及性能評估，充分彰顯了語言模型在電力行業(yè)安全防護(hù)中的巨大潛力與獨(dú)特優(yōu)勢。隨著技術(shù)的持續(xù)革新與應(yīng)用領(lǐng)域的不斷拓展，此研究不僅為電力行業(yè)提供了強(qiáng)有力的安全支撐，更預(yù)示著其在未來電力行業(yè)智能化、安全化發(fā)展中的廣闊應(yīng)用前景，將助力電力行業(yè)邁向更加安全、高效、智能的新時代。

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作者簡介：李曉勐（1987— ），男，漢族，河北南宮人，碩士研究生，高級工程師，研究方向：網(wǎng)絡(luò)安全工作。