電力系統網絡信息安全風險防范措施分析

任麗紅，劉寶擘，馬博坤

（宣化科技職業學院，河北 張家口 075100）

0 引 言

目前，電力系統的穩定運行對于社會經濟發展至關重要。隨著電力系統不斷向網絡化和智能化發展，其信息安全問題日益凸顯。網絡攻擊、系統漏洞和數據安全威脅成為電力系統面臨的主要風險。例如，網絡攻擊會導致數據泄露、服務中斷甚至系統崩潰，這對于依賴電力供應的現代社會來說會造成嚴重后果。因此，深入分析電力系統網絡的信息安全風險，并制定有效的防范措施，成為確保電力系統穩定運行和社會經濟安全的重要課題。

1 電力系統網絡基本架構

電力系統網絡基本架構主要包括以下6 個關鍵部分。一是發電站和變電站，發電站負責電能生成，變電站則負責電能轉換與分配，是連接發電和輸電關鍵節點。二是輸電網絡，負責將發電站產生電能傳輸到不同地區，包括高壓輸電線和相關控制設備。三是配電網絡，將輸電系統與用戶連接，負責將電能從高壓降低為適合家庭和商業用途低壓。四是控制中心，負責監控和管理電網運行，通過采集數據、分析信息，確保電力供應穩定。五是通信網絡，負責連接各個組成部分，確保信息實時傳輸和處理，包括有線和無線通信技術，可確保每個環節都能實時通信。六是數據中心和云平臺，隨著信息技術發展，數據中心和云平臺在電力系統中越來越重要，負責存儲大量運行數據，支持數據分析與智能決策。

2 電力系統網絡面臨的技術安全風險

2.1 網絡攻擊類型與特點

電力系統網絡面臨的技術安全風險多樣化，其中網絡攻擊的類型與特點尤為顯著。例如：針對控制系統的定向攻擊，可能導致電力供應中斷或系統損壞；分布式拒絕服務（Distributed Denial of Service，DDoS）攻擊，通過大量請求淹沒網絡，影響電力系統的訪問和通信；網絡釣魚和社會工程攻擊，旨在通過欺騙手段竊取敏感信息；惡意軟件和病毒，可以在系統內傳播并造成嚴重破壞。這些攻擊不僅技術性強，而且越來越隱蔽和復雜，以至于常規的防御措施難以應對。攻擊者可能利用網絡系統的漏洞，或是針對人員的安全意識不足方面進行攻擊[1]。因此，電力系統必須采取多層次、綜合性的安全策略，從而確保網絡的完整性、可靠性和安全性。

2.2 系統漏洞與安全弱點

電力系統網絡的系統漏洞與安全弱點是信息安全管理中的關鍵問題。這些漏洞通常源于過時的軟件、未加密的數據傳輸、不足的訪問控制措施以及人為的錯誤或疏忽。例如，老舊的系統可能不支持最新的安全協議，易受網絡攻擊；缺乏有效的網絡監控和入侵檢測系統也會增加電力系統面臨的安全風險；電力系統的物理設施變電站和控制中心等沒有采取適當的安全措施，可能會成為被攻擊的目標[2]。

2.3 歷史安全事故分析

電力系統的歷史安全事故提供了寶貴的教訓，強調了強化信息安全的必要性。歷史安全事故中，多起事故源于網絡安全漏洞。例如，未經授權而強行訪問系統，導致系統損壞或數據丟失；遭受網絡攻擊，導致電網運行故障，這些攻擊往往利用系統軟件的漏洞或操作員的安全意識不足[3]。此外，物理安全缺失導致的設備破壞也會引發重大事故。一些事故涉及惡意軟件的使用。例如，勒索軟件使電力系統控制系統癱瘓，造成長時間的供電中斷。事故分析顯示，多層安全防御、定期的系統更新和員工安全培訓對于預防此類事件至關重要。

3 電力系統風險評估體系的建立

3.1 電力系統風險評估模型

文章采用一種綜合模型，結合概率理論和系統分析方法，構建一個多因素綜合評估框架。

首先，定義一個基本的風險評估函數公式為

式中：R(e)表示特定事件e的風險等級；P(e)是該事件發生的概率；I(e)是事件發生時的影響程度。

其次，針對電力系統的特性，進一步細化這個模型。文章分析歷史數據和當前網絡狀態，使用貝葉斯網絡來預測特定安全事件的發生概率P(e)。貝葉斯網絡允許在存在不確定性和條件依賴時做出更加精確的預測。對于影響程度I(e)，考慮事件對電網運行安全、數據完整性以及服務連續性的影響，通過一個加權函數來實現，其中權重反映不同影響因素的相對重要性，具體如公式為

式中：Is(e)、Id(e)、Ic(e)分別表示安全性、數據完整性和服務連續性的影響；w1、w2、w3分別表示安全性、數據完整性和服務連續性的權重因子。

最后，為提升模型的適應性和靈活性，文章選擇反向傳播（Back Propagation，BP）神經網絡算法，以其強大的模式識別和預測能力來提升模型的適應性和靈活性。BP 神經網絡是一種多層前饋網絡，通過調整網絡中的權重和偏差來最小化預測誤差。它包括輸入層、隱藏層和輸出層，每層由若干神經元組成。訓練BP 神經網絡的基本步驟如下。

步驟一，前向傳播。輸入信號從輸入層傳到隱藏層，再從隱藏層傳到輸出層。每個神經元的輸出由激活函數計算得到。假設隱藏層的激活函數為f，那么隱藏層神經元的輸出可以表示為

式中：xj表示輸入層神經元的輸出；wij表示連接輸入層和隱藏層神經元的權重；bi表示隱藏層神經元的偏差。

步驟二，計算誤差。在輸出層，計算實際輸出與預期輸出之間的誤差。

步驟三，反向傳播。誤差從輸出層傳回隱藏層，并根據誤差來調整權重和偏差。誤差對權重的導數用于更新權重，具體公式為

式中：wij(new)表示更新后的權重新值；wij(old)表示更新前的權重舊值；E表示誤差函數；η表示學習率。

步驟四，迭代優化。重復上述過程，直至網絡輸出的誤差降到可接受的水平。

通過大量歷史安全事件數據的訓練，神經網絡能夠捕捉到那些可能對電力系統構成威脅的復雜因素，并分析它們之間的關系[4]。

3.2 輸入量的模糊預處理和模糊綜合評價模型建立

3.2.1 輸入量的模糊預處理

輸入量的模糊預處理過程涉及風險要素的提取與量化和模糊預處理的應用，具體步驟如下。

步驟一，風險要素的提取。從大量歷史數據和專家意見中提取對電力系統安全具有顯著影響的風險因素。這些因素包括外部攻擊的頻率、系統漏洞的嚴重性、員工培訓水平等。

步驟二，風險要素的量化。使用模糊集合理論量化所提取的風險要素。對于每個風險要素，會定義一個模糊集合和相應的隸屬度函數。假設一個風險要素是系統漏洞的嚴重性，可以將其量化為模糊集合S,并定義μ是隸屬度函數，μS(x)是x對應的模糊集合S的隸屬程度。隸屬度函數為

式中：x表示漏洞嚴重性的實際值；k和c表示調整曲線形狀的參數。

步驟三，模糊預處理的應用。通過這種方式可以將各個風險要素轉換為模糊值，進而可以在風險評估模型中更有效地處理不確定性和模糊性。例如，在BP 神經網絡的訓練過程中，這些模糊化的風險要素作為輸入量，使得模型能夠更好地適應和學習復雜的風險模式[5]。

3.2.2 建立模糊綜合評價模型

文章建立一個模糊綜合評價（Fuzzy Comprehensive Evaluation，FCE）模型，以系統化地評估電力系統的安全風險，具體步驟如下。

步驟一，確定評價因素和評價集。首先基于風險要素構建評價因素集合U={u1,u2,…,um}其中每個ui代表一個特定的風險要素，同時再設立評價集V={v1,v2,…,vm}，用來表示不同等級的風險評估結果，如從“非常低”到“非常高”。

步驟二，建立隸屬矩陣。對每個風險要素ui，構建隸屬度向量Ri=[ri1,ri2,…,rim]，其中rij表示該風險要素屬于評價集V中的第j個等級的隸屬度，所有這些向量合起來形成一個隸屬度矩陣R。

步驟三，確定權重向量。本研究為評價因素U中的每個元素賦予一個權重，形成權重向量W=[w1,w2,…,wn]，這些權重基于歷史數據分析和專家咨詢結果。

步驟四，執行模糊綜合評價。最后使用模糊矩陣運算來進行綜合評價。這通常涉及模糊矩陣的合成運算，具體公式為

式中：B表示最終的評價結果向量，反映整個電力系統面臨的綜合風險水平。結果向量B中的每個元素表示不同風險等級的隸屬度，可以用來分類和決策風險級別。

4 電力系統風險評估體系測試

文章從實際的電力系統網絡中收集數據，包括歷史攻擊記錄、系統配置、漏洞報告以及操作日志。然后將這些數據輸入文章設計的風險評估模型，以模擬真實的網絡環境。在這個過程中，特別關注那些識別為高風險區域的部分，以測試模型對這些關鍵區域的響應能力。為進一步增加實驗的真實性，在一個受控環境中創建一個模擬電力網絡系統。在這個模擬系統中，部署如DDoS 攻擊、惡意軟件注入和SQL 注入等常見的網絡攻擊，來觀察系統的反應和風險評估模型的性能。實驗數據結果如表1 所示。表1 結果顯示，文章設計的電力系統風險評估模型在多種攻擊類型中表現出高效的識別率，特別是在DDoS 攻擊、結構化查詢語言（Structured Query Language，SQL）注入和網絡掃描方面，模型展現超過90%的高識別率，其中DDoS 攻擊的識別率最高，達到95%。這表明文章設計模型對網絡流量異常和惡意數據包具有強大的識別能力。與歷史數據相比，模型在大部分攻擊類型的識別上有所提高，凸顯其學習和適應歷史數據模式的能力。設計模型在網絡掃描、釣魚攻擊和社交工程攻擊的識別率同等或略低于歷史數據，表明模型對于非技術性攻擊的識別有待進一步優化。模型在靈活性方面表現出色，能夠適應不同網絡配置和變化的網絡環境，這對于實際應用中經常遇到的網絡條件變化是非常重要的。實驗測試驗證該模型在電力系統網絡安全風險評估方面的高效性和適用性，其高識別率和良好的靈活性使其成為預防和應對網絡攻擊的有力工具。

表1 實驗數據結果

5 結 論

本研究核心是構建和驗證一個全面的電力系統風險評估模型，旨在提高電力系統在面對日益增長的網絡安全威脅時的防御能力。通過融合模糊邏輯和BP 神經網絡算法，有效處理風險評估中的不確定性和復雜性，在識別和預測潛在安全威脅方面具有強大能力，實驗測試的結果進一步證明模型的有效性。在多種模擬攻擊情景中，特別是在處理DDoS 攻擊和SQL 注入等技術性較強的攻擊時，模型表現出高識別率和優異的適應性，對于非技術性攻擊的識別需進一步優化。