基于人工智能的電力系統(tǒng)網(wǎng)絡入侵檢測與應對機制

劉嘉琪

（國網(wǎng)張家港市供電公司，江蘇 張家港 215600）

0 引 言

目前，電力系統(tǒng)網(wǎng)絡的安全問題日益突出，網(wǎng)絡入侵事件時有發(fā)生，給電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運行帶來了嚴峻的挑戰(zhàn)。因此，建立一種高效、準確的電力系統(tǒng)網(wǎng)絡入侵檢測與應對機制，已經成為一個亟待解決的問題。在此背景下，分析電力系統(tǒng)網(wǎng)絡入侵的定義和分類，然后介紹入侵檢測與應對機制的設計思路和實現(xiàn)方法，通過實驗驗證機制的有效性和可行性，為電力系統(tǒng)網(wǎng)絡安全問題提供新的解決方案和思路，促進電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運行。

1 電力系統(tǒng)網(wǎng)絡入侵

1.1 定義和分類

電力系統(tǒng)網(wǎng)絡入侵指攻擊者通過各種手段，利用電力系統(tǒng)網(wǎng)絡中的漏洞和弱點，非法獲取或篡改電力系統(tǒng)網(wǎng)絡中的數(shù)據(jù)，從而實現(xiàn)對電力系統(tǒng)的控制和破壞[1]。電力系統(tǒng)網(wǎng)絡入侵的攻擊類型和描述如表1所示。

表1 電力系統(tǒng)網(wǎng)絡的入侵攻擊類型和描述

1.2 電力系統(tǒng)網(wǎng)絡入侵檢測與應對

電力系統(tǒng)網(wǎng)絡入侵檢測與應對需要采取多方面的措施，通過技術手段、演練測試等方式提高電力系統(tǒng)網(wǎng)絡入侵的防范和應對能力，確保電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運行。

1.2.1 采用基于人工智能的檢測算法

利用人工智能技術，可以構建更加智能化和高效的入侵檢測算法。例如，可以采用深度學習技術對電力系統(tǒng)網(wǎng)絡數(shù)據(jù)進行分析和識別，從而實現(xiàn)對各種入侵行為的快速檢測和響應。

1.2.2 威脅情報共享平臺

建立威脅情報共享平臺，促使不同的電力系統(tǒng)企業(yè)之間共享入侵情報和安全經驗，從而提高入侵檢測和應對的效率與準確性。

1.2.3 持續(xù)的安全演練和測試

定期進行安全演練和測試，及時發(fā)現(xiàn)和修復電力系統(tǒng)網(wǎng)絡中的漏洞與弱點，從而提高電力系統(tǒng)網(wǎng)絡的入侵檢測和應對能力。

2 基于人工智能的電力系統(tǒng)網(wǎng)絡入侵檢測與應對機制的設計思路

2.1 數(shù)據(jù)采集和預處理

采集電力系統(tǒng)網(wǎng)絡中的網(wǎng)絡流量、設備日志、安全事件等數(shù)據(jù)，并對這些數(shù)據(jù)進行預處理，包括數(shù)據(jù)清洗、去噪、特征提取等，以便后續(xù)的分析和識別[2]。

2.2 基于機器學習的入侵檢測

利用機器學習技術建立入侵檢測模型，通過對歷史數(shù)據(jù)的分析和學習，識別出各種入侵行為的模式和規(guī)律。在給定輸入特征向量X的情況下，輸出結果為Y的概率為

式中：P(Y)表示輸入特征X的先驗概率；P(Y)表示輸出結果Y的先驗概率。針對歷史數(shù)據(jù)進行訓練，可以得到各個特征的權重和閾值，從而實現(xiàn)對新數(shù)據(jù)的分類。當輸入新的特征向量時，可以根據(jù)式（1）計算出入侵的概率，并將其與預先設定的閾值進行比較，從而判斷是否存在入侵行為。

2.3 入侵事件的評估和分類

評估檢測的入侵事件，根據(jù)事件的類型、級別、影響范圍等因素進行分類和排序，以便后續(xù)制定應對措施。網(wǎng)絡入侵事件評估分類如表2 所示。

表2 網(wǎng)絡入侵事件的評估分類

不同類型的入侵事件對電力系統(tǒng)的影響程度不同，需要針對不同級別的入侵事件采取相應的防范和應對措施。通過分析入侵事件的類型、級別、影響范圍等因素，可以制定相應的入侵檢測和應對策略，從而保障電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運行。同時，需要持續(xù)監(jiān)測和更新入侵檢測與應對機制，以適應入侵事件的不斷變化。

3 試驗與結果分析

3.1 試驗環(huán)境和數(shù)據(jù)集

3.1.1 試驗環(huán)境

采用模擬電力系統(tǒng)網(wǎng)絡，模擬真實的電力系統(tǒng)網(wǎng)絡環(huán)境[3]。入侵檢測系統(tǒng)可以采用開源的入侵檢測軟件，如Snort、Suricata 等，也可以自行開發(fā)，滿足不同場景下的入侵檢測需求。自行開發(fā)入侵檢測系統(tǒng)，可以更精準地滿足特定電力系統(tǒng)網(wǎng)絡的需求，提高入侵檢測的效率和準確性。無論采用哪種方式，都要充分考慮入侵檢測系統(tǒng)在準確率、響應時間以及響應措施等方面的表現(xiàn)，以實現(xiàn)對電力系統(tǒng)網(wǎng)絡的全面保護。

3.1.2 數(shù)據(jù)集

數(shù)據(jù)集包括網(wǎng)絡流量數(shù)據(jù)、設備日志數(shù)據(jù)以及安全事件數(shù)據(jù)等多種類型的數(shù)據(jù)，可以通過真實電力系統(tǒng)網(wǎng)絡或者模擬電力系統(tǒng)網(wǎng)絡進行采集。對于網(wǎng)絡流量數(shù)據(jù)，可以采集網(wǎng)絡中傳輸控制協(xié)議（Transmission Control Protocol，TCP）、用戶數(shù)據(jù)報協(xié)議（User Datagram Protocol，UDP）、網(wǎng)際控制報文協(xié)議（Internet Control Message Protocol，ICMP）等協(xié)議的流量數(shù)據(jù)，并進行預處理和特征提取。網(wǎng)絡中不同協(xié)議的流量數(shù)據(jù)如表3 所示。

表3 網(wǎng)絡中不同協(xié)議流量數(shù)據(jù)

表3 中，每一行表示一個網(wǎng)絡流量數(shù)據(jù)包，包含源IP 地址、目標IP 地址、源端口、目標端口以及流量大小等信息。不同協(xié)議的數(shù)據(jù)包格式可能存在差異，需要根據(jù)實際情況進行采集和分析。通過采集網(wǎng)絡中TCP、UDP、ICMP 等協(xié)議的流量數(shù)據(jù)，可以對電力系統(tǒng)網(wǎng)絡進行全面的監(jiān)測和分析，及時發(fā)現(xiàn)和應對入侵行為，優(yōu)化網(wǎng)絡性能。

3.2 實驗結果分析和評估

為了更好地評估基于人工智能的電力系統(tǒng)網(wǎng)絡入侵檢測機制的性能和效果，將該機制與特征檢測機制（記為入侵檢測機制A）、統(tǒng)計檢測機制（記為入侵檢測機制B）進行對比，測試結果如表4 所示。

表4 人工智能機制與常規(guī)入侵檢測機制的對比分析

由表4 可知，人工智能機制在準確率方面表現(xiàn)最好，達到95%以上，而特征檢測機制和統(tǒng)計檢測機制的準確率分別為85%和90%。在響應時間方面，人工智能機制表現(xiàn)較好，響應時間及時；而特征檢測機制響應時間較慢，統(tǒng)計檢測機制響應時間較快[4]。在響應措施方面，人工智能機制采取了有效的隔離措施和漏洞修復措施，而特征檢測機制和統(tǒng)計檢測機制的隔離與漏洞修復效果均不如人工智能機制。

3.3 機制的優(yōu)缺點分析

3.3.1 優(yōu)點

第一，準確率高。該機制采用人工智能技術，能夠對電力系統(tǒng)網(wǎng)絡中的入侵事件進行高效準確的識別和分類，準確率達到了95%以上。第二，響應及時。該機制能夠快速響應入侵事件，并采取有效的隔離措施和漏洞修復措施，保障電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運行。第三，自適應性強。該機制能夠通過對歷史數(shù)據(jù)的學習和分析，自適應地調整檢測和應對策略，提高檢測和響應的效率和準確性[5]。第四，實踐應用價值高。該機制具有較高的實用性和可靠性，可以應用于實際的電力系統(tǒng)網(wǎng)絡入侵檢測和應對工作中，提高電力系統(tǒng)網(wǎng)絡的安全穩(wěn)定運行。

3.3.2 缺點

第一，數(shù)據(jù)集要求高。該機制需要大量的網(wǎng)絡流量數(shù)據(jù)、設備日志數(shù)據(jù)和安全事件數(shù)據(jù)等多種類型的數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)集的質量和數(shù)量有較高要求。第二，算法復雜度高。該機制采用人工智能技術，算法復雜度較高，需要對大量數(shù)據(jù)進行處理和分析，對硬件設備和計算能力的要求較高[6]。第三，安全性風險大。該機制需要對電力系統(tǒng)網(wǎng)絡進行實時監(jiān)測和分析，可能會暴露一定的安全性風險，需要采取相應的安全措施進行防范。

綜合對比結果，可以看出人工智能機制在準確率、響應時間和響應措施等方面均表現(xiàn)較好，具有較高的實用性和可靠性，可以應用于實際的電力系統(tǒng)網(wǎng)絡入侵檢測與應對工作。

4 結 論

基于人工智能的電力系統(tǒng)網(wǎng)絡入侵檢測與應對機制具有準確率高、響應及時、自適應性強等優(yōu)點，可以有效提高電力系統(tǒng)網(wǎng)絡的安全穩(wěn)定運行。未來可以研究機器學習模型的自主學習和自我修復能力，通過優(yōu)化機器學習算法，進一步提高入侵檢測和應對的效率與準確性，降低算法復雜度。