基于深度學習的電力系統網絡安全態勢感知與風險評估研究

國網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

華信咨詢設計研究院有限公司 王園園

1 引言

電力系統網絡是現代社會的重要基礎設施之一，負責電力的生產、傳輸和分配等任務。隨著電力系統網絡的普及，網絡安全問題越來越受到人們的關注。電力系統網絡的復雜性和規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，電力系統網絡的安全性問題亟待解決。目前，傳統的電力系統網絡安全解決方案主要采用規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，且難以適應快速變化的安全威脅。隨著深度學習技術的發展，利用該技術進行電力系統網絡安全態勢感知和風險評估已經成為一個熱門研究領域。

本文旨在研究基于深度學習的電力系統網絡安全態勢感知和風險評估方法，為電力系統網絡的安全提供一種新的解決方案。本文首先介紹了電力系統網絡的結構和特點，分析了電力系統網絡面臨的安全威脅。其次，提出了一種基于深度學習的電力系統網絡安全態勢感知方法，通過監控電力系統網絡中的數據流量和數據包信息，對網絡中的異常行為進行檢測和預警。最后，對電力系統網絡的風險進行評估，并提出相應的防范措施。

2 電力系統網絡的結構和特點

電力系統網絡是由多個電力設施和電力通信設備構成的復雜系統，主要包括電力發電設施、輸電和配電系統、通信網絡和監測設備等。其中，通信網絡是電力系統網絡中的關鍵組成部分，負責電力設施之間的數據傳輸和通信。

BP 神經網絡是一種前向分層網絡，其內部結構由多個感知器組成。典型的三層神經網絡結構如圖1所示，其通過權值和閾值連接每層神經元，實現正向傳播訓練和反向修正學習。由于其簡單的結構和良好的自主學習、容錯能力等特點，BP 神經網絡在模式識別、智能控制等各個領域被廣泛應用[1]。

圖1 典型三層神經網絡結構

電力系統網絡作為現代電力系統的核心組成部分，具有以下特點。

一是大規模性：電力系統網絡的規模龐大，包括數千個電力設施和電力通信設備，數據量龐大，網絡結構復雜。電力系統的設施分布在不同的地理位置，網絡規模巨大，同時需要滿足不同地區的供電需求。因此，對于電力系統網絡的安全防護需要考慮到整個網絡的規模和復雜性。

二是高可靠性：電力系統網絡對可靠性要求極高，一旦出現故障，將會對電力系統的正常運行造成嚴重影響。電力系統的穩定運行對于整個社會具有重要意義，一旦電力系統出現故障，將會給人們的生產和生活帶來影響[2]。因此，電力系統網絡需要采取多種措施確保系統的高可靠性。

三是實時性：電力系統網絡需要實時監測和控制，保證電力設施的穩定運行。電力設施的運行需要保證高水平的實時性，否則將會對電力系統的穩定性造成影響。因此，對于電力系統網絡的安全防護需要具備高度的實時性和響應性。

四是多樣性：電力系統網絡的設施類型和通信協議多樣，需要針對不同類型的設施和協議進行安全保護。電力系統網絡中的設施類型包括發電設施、輸電設施、變電設施等，不同設施的安全特點不同，需要采用不同的安全保護措施。同時，電力系統網絡使用的通信協議也非常多樣，需要針對不同類型的協議進行安全保護[3]。

總之，電力系統網絡具有大規模性、高可靠性、實時性和多樣性等特點。針對這些特點，需要采用專業的技術手段和措施，保障電力系統網絡的安全。

3 基于深度學習的電力系統網絡安全態勢感知方法

深度神經網絡（Deep Neural Network,DNN）是一種在電力系統各個領域廣泛應用的技術。其具有優秀的非線性映射能力，能夠通過構建含有多個隱層的網絡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應用于電力系統暫態穩定評估，以提高評估效果。DNN 模型采用深度神經網絡結構，其結構如圖2所示。

圖2 深度神經網絡結構

基于深度學習的電力系統網絡安全態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。

一是據采集：在電力系統網絡中安裝網絡流量監測工具和數據包捕獲工具，收集網絡中的數據流量和數據包信息，包括源IP 地址、目的IP 地址、協議類型等信息。這些信息可以為后續的特征提取和異常檢測提供必要的數據基礎。

二是特征提取：基于深度學習技術，如卷積神經網絡（CNN）和遞歸神經網絡（RNN）等，對采集到的數據進行特征提取，得到網絡中的異常行為特征。通過學習大量的數據，深度學習模型可以自動地發現網絡中的正常和異常行為，從而為后續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。分類器可以采用監督學習、半監督學習和無監督學習等方法進行訓練，以適應不同的安全威脅場景。異常檢測可以采用多種技術，如基于規則的方法、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移，受試者管理風險大部分是可控的，因此，研究各責任方應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、受試者風險管理、科學化的決策來制定相關管理措施，盡可能地規避風險，實現風險最小化，保護受試者權益。

四是預警與防御：對檢測到的安全威脅進行預警，并采取相應的防御措施，包括封堵攻擊源、限制數據流量等。預警可以采用郵件、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網絡安全態勢感知方法是一種高效、準確和自適應的安全防御手段。通過采集數據、特征提取、異常檢測和防御等步驟，可以及時發現并處理各種網絡攻擊事件，從而保障電力系統網絡的安全。

4 電力系統網絡風險評估

電力系統網絡風險評估是保障電力系統網絡安全的重要環節，主要包括以下幾個方面。

一是風險識別：通過對電力系統網絡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，需要對電力系統網絡中的所有設備進行調查和排查，包括網絡拓撲結構、設施類型、通信協議等。通過分析電力系統網絡的構成和運行特點，可以預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：對電力系統網絡中的風險進行評估，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網絡的潛在影響，評估可能發生的損失和風險成本，從而為制定相應的防范措施提供依據。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。

三是風險應對：根據風險評估結果，制定相應的防范措施，包括加強網絡安全培訓、完善網絡安全設施等。風險應對的目的是通過采取各種措施降低風險的發生概率和影響程度，盡可能地保障電力系統網絡的安全。在應對過程中，需要根據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，電力系統網絡風險評估是電力系統網絡安全的重要保障措施。通過對電力系統網絡中存在的安全威脅進行評估和分析，制定相應的防范措施，可以在一定程度上保障電力系統網絡的安全，保障電力系統的穩定運行。

5 案例分析

該電力系統公司在實施基于深度學習的電力系統網絡安全態勢感知和風險評估方法后，能夠更加準確地發現并處理各種網絡攻擊事件，有效地提高了電力系統網絡的安全性。具體實施步驟如下。

首先，該公司使用網絡流量監測工具和數據包捕獲工具對電力系統網絡中的數據流量和數據包信息進行采集，包括源IP 地址、目的IP 地址、協議類型等信息。然后，利用卷積神經網絡進行特征提取，將采集到的數據輸入到模型中，提取網絡中的異常行為特征。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警，并采取相應的防御措施，包括封堵攻擊源、限制數據流量等。

在實際應用中，該安全防御系統能夠及時發現并處理各種網絡攻擊事件，包括端口掃描、惡意軟件攻擊、拒絕服務攻擊等。同時，該公司還對電力系統網絡的風險進行評估，制定相應的防范措施，包括加強網絡安全培訓、完善網絡安全設施等，有效地提高了電力系統網絡的安全性。

通過該案例可以看出，基于深度學習的電力系統網絡安全態勢感知和風險評估方法在電力系統領域的應用前景非常廣闊。未來，該方法還有待不斷優化和完善，以更好地保障電力系統網絡的安全。

6 結語

本文研究了基于深度學習的電力系統網絡安全態勢感知和風險評估方法。通過對電力系統網絡中的數據流量和數據包信息進行監控和檢測，采用深度學習技術進行特征提取和異常檢測，能夠有效地提高電力系統網絡的安全性。同時，對電力系統網絡中存在的安全威脅進行風險評估，制定相應的防范措施，可以更好地保障電力系統網絡的安全。

未來，隨著深度學習技術的不斷發展和完善，基于深度學習的電力系統網絡安全態勢感知和風險評估方法將會得到更加廣泛地應用和推廣。同時，需要對電力系統網絡中的安全威脅進行更深入的研究，開發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網絡的安全。