電力信息通信數據智能運維技術的應用

李文生

摘 ?要：隨著信息化時代的來臨，網絡信息安全問題受到社會公眾的高度關注，網絡安全形勢已關系到關鍵信息基礎設施的安全可靠運行。其中電力企業面臨的網絡安全威脅更為嚴峻。近幾年來，人工智能技術不斷地得到創新發展，其在網絡安全“運維”服務中的應用為網絡信息安全的防護工作提供了新思路。基于此，本文將對當前階段我國網絡安全“運維”方面存在的隱患問題進行簡要介紹，并著重闡述如何借助人工智能技術提升網絡安全“運維”服務質量。

關鍵詞：智能運維;電力信息;通信數據

引言

隨著電力通信網絡的建設與發展，通信網元數量逐漸增長，網絡層級多，組織結構復雜，專業間、區域間自動化手段參差不齊，維護人員工作效率低，故障處理和業務響應慢，風險點多;維護資源分地市、分區縣管理，有效利用率低;用戶、業務、配置數據分地市、分區縣管理，錯誤率高，透明度低，因此需要對現有的運維模式進行調整，朝“網絡扁平化、監視自動化、調度智能化、運維集約化”方向融合發展，提升維護和資源效率，提升對電網的支撐能力。

1系統設計

電力系統運維服務因納入項目化管控時間較短，對于項目需求評審、運維服務過程規范等內容檢查仍在摸索階段，公司根據運維服務管理的經驗，提取運維服務管理過程中的痛點和難點，重點加強項目計劃端管控力度，實現項目立項有據可依，項目計劃管控全程可追溯。主要功能如下：1）實現在線計劃填報、項目計劃修改、審核全程可追溯。2）通過智能分詞技術實現過濾、分類和重復度檢測，分析檢測項目內容，為項目計劃審核主動提供審核提示，提高工作效率。智能分詞技術實現的具體功能包括：（1）過濾，自動過濾不符合要求項目;（2）分類匹配，對申報項目進行自動分類檢查;（3）項目重復度檢測，對項目進行相似度計算，包括與已立項項目進行對比和同時申報項目之間的比對，給項目管理者和項目評審專家提供參考。3）在項目計劃確認后一鍵生成后期資料，減少因資料文檔工作量大而造成的人工重復工作量，提升運維服務管理規范性、精益化水平。本系統主要目的是減少人力處理數據環節，節省大量人工操作，實現自動化輔助管理，減少項目重復申報和立項，提高項目管理和資金利用效率。同時還能實現智能提示，避免項目內容不規范、運維服務內容超范圍等情況。

2電力信息通信數據智能運維技術的應用

2.1網絡安全事件處置自動化

當前，網絡空間攻防對抗日益激烈，針對網絡攻擊等安全事件的快速處置也成為電力企業安全“運維”的追求之一。在攻擊事件的處置過程中，傳統的技術手段包括攻擊流量或者日志。通過攻擊手段分析、攻擊源提取，對攻擊進行封堵。由于傳統技術手段過于復雜，對處置人員技術要求高，存在時效性不足、誤判較多的情況。通過引入人工智能手段后，形成自動化的事件處置機制，可促使電力企業快速提升網絡安全事件處置的時效性。其中，在攻擊識別階段，可利用人工智能技術構建快速識別模型，提升識別效率，并快速提取攻擊源;在攻擊源封堵階段，利用人工智能技術快速形成正確的封堵或處置指令，并精準的下發到網關類設備上執行封堵動作，從而培養網絡安全事件處置的自動化能力。

2.2 ADSS

ADSS 光纖故障處理，需要從以下三個方面著手。首先，要針對設備外表損傷進行檢查，結合光纖設備使用環境，對光纖設備當前使用狀態進行查看。其次，要針對光纖設備高損耗點問題進行排查，檢查光纖線路與設備之間銜接緊密性，并對線路與設備之間拉伸強度進行分析，進一步圍繞光纜跳輪、光纜受力等問題做好分析，確保光纜結構完整性及閉合性。最后，要針對 ADSS 光纖常見的張端斷纖故障進行排查，做好對受力元器件設備檢查，保證 ADSS 光纖設備正常使用。在ADSS 光纖設備維護方面，需要將維護管理工作分為兩個階段進行。第一階段，主要利用大數據分析，針對設備使用環境、設備運行狀態做好線上數據采集，結合數據數值指數波動分析設備使用狀態。第二階段，則要積極針對設備排查，做好線下設備維護管理，定期做好設備安全使用檢測，排除外部影響因素對 ADSS 設備正常使用影響，提高 ADSS 光纖系統使用安全性與穩定性。

2.3應對APT高級持續威脅

隨著網絡入侵威脅的不斷升級，部分有組織、有預謀的APT攻擊可能會對發展中的電力企業造成致命打擊。而且，APT攻擊具有較強的隱蔽性和復雜性，需要專業化的應對。當然，對于一些表面的漏洞問題可以直接借助防火墻等常見的網絡安全產品進行應對。但是對于一些隱藏在深處的威脅隱患，用人工進行數據分析顯然是一項浩大的工程，不僅無法有效保證網絡安全“運維”服務的效率，甚至可能會導致人力資源被浪費。所以，電力企業可以嘗試運用人工智能技術來優化網絡安全“運維”工程，通過對逆向工程的合理使用來達到系統升級的目的，從而對一些潛在的數據信息進行深入剖析，跟隨攻擊者對所有的線索追蹤溯源，實現安全防控。

2.4完善數據資源

制定符合集約化工作要求的各專業資源數據模型，所有數據均按對應規定的模型進行錄入;梳理現有系統中數據，將現有系統中數據導出，按統一格式對數據進行核實并規范數據格式;新增數據安裝規范格式要求填寫，定期同步新增;以網絡故障、割接等工單對資源數據應用情況，評估資源數據準確率，針對應用中資源數據缺失、錯誤情況，派發資源稽核工單，發起數據補充和修正要求，并閉環管理。

2.5檢測異常動態

網絡攻擊和安全防御的過程實際上也是攻防博弈的過程，信息技術發展進步同時也帶動網絡信息安全攻擊方式的升級，電力企業網絡安全“運維”團隊必須結合具體的情況做出技術調整，確保電力企業的網絡信息系統具有應對威脅的能力。但是，考慮到網絡入侵者的攻擊方式往往具有較強的隱蔽性和不確定性，所以電力企業信息部門的安全“運維”團隊必須時刻防患于未然，運用信息化技術和人工智能手段搭建起以算法和歷史數據為框架的合理化模型，從而在不斷的學習和運行中對各類異常事件作出可靠的解析，縮減攻擊的響應流程，提升電力企業的風險應對能力。

2.6提升系統現場支撐能力

系統提供遠程支撐能力，現場維護人員能夠通過遠程客戶端或者APP等手段查看現場設備運行情況、網絡資料、維護資料以及設備配置信息;能夠遠程進行接單，對設備消缺后能進行電子化回單操作;能夠對現場維護人員進行的巡檢、故障處理等工作進行跟蹤核查。

結語

通過全面分析電力運維服務項目計劃管理現狀，和對現有問題剖析，結合目前工作實施中的痛點和難點，研發運維服務項目計劃管理系統。規范電力運維服務項目計劃，利用研發的管理系統實現項目申報智能提醒、項目填報智能提示，對項目管理各個環節的行為數據進行全過程、全流程、全留痕記錄，實現數據的實時分析、實時跟蹤、實時追溯，引入人工智能技術，切實提升運維服務項目的水平、質量、效率。目前該系統在重慶電力運維服務項目申報中得到了很好的運用，隨著該項目的進一步改進和完善，將在電力系統中得到更廣泛的應用。

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