基于深度學習的電力系統無線通信網絡漏洞檢測研究

賀甚嘉，宋凱洋，王 濤，李雪鋒，周世峰

（1.新南威爾士大學，澳大利亞 2052；2.內蒙古電力經濟技術研究院，內蒙古 呼和浩特 010000；3.北京洛斯達科技發展有限公司，北京 100080）

1 電力系統與無線通信網絡

1.1 電力系統

電力系統是當代社會能源運行的基礎系統之一，由電源、儲能、負荷以及電網構成。這4 個部分相互配合形成一個綜合的電力運行系統，從而為實現社會能源的平衡運作貢獻力量。此外，作為電力系統關鍵環節的調度與交易可以為電源、儲能、負荷以及電網之間的高效合作提供高質量服務，從而實現電力資源的優化使用[1]。電力系統的組成如圖1 所示。

圖1 電力系統的組成

電源的主要特征是對新能源的使用。使用新能源之后，可以實現電力結構的優化。儲能的多元化不僅能解決電力系統中的儲能難題，也可以適應用電場景的復雜性。負荷的鮮明特征表現為可產可銷、多能互補。電能負荷是電力系統運行的必要環節，它的良好狀態意味著電力系統的平穩運轉，通過其多能互補的方式，可以完成不同能源的有效銜接。現今，智能電網的概念在電力系統中獲利推廣，系統的智能化程度不斷加深，為電力系統的安全和穩定狀態提供更加強有力的保障[2]。

1.2 無線通信網絡

電力系統無線通信網絡指在電力系統領域中使用無線通信網絡技術建立的通信網絡，用途是實現電力設備之間的信息傳輸和交換。電力系統無線通信網絡的應用領域包括電力設備之間的遠程監控、電力系統的自動化運行、數據采集與傳輸以及電力系統的安全防護。在電力設備之間的遠程監控方面，通過無線通信網絡，電力系統可以實現電力設備的監測與控制，包括變電站、配電設備、電路以及變壓器等。這些電力設備運行狀態的實時信息都需要無線通信網絡進行監測和管控。在電力系統自動化運行的基礎上，無線通信網絡可以實現對系統數據的高效采集。在電力系統數據采集與傳輸方面，電能表的讀數、負荷數據、功率因數等信息都需要無線通信網絡承擔采集和傳輸的功能，以實現電力系統平衡運行的功效。在電力系統的安全防護方面，電力設備的安全狀態、火災情況及電能泄漏等都需要無線通信網絡進行監測，以確保電力系統的安全運行[3]。

2 電力系統無線通信網絡安全漏洞

在電力系統無線通信網絡中，存在多種安全漏洞問題，如通信未加密、弱加密算法、無線接入點缺陷以及軟硬件技術漏洞等，具體如圖2 所示。

圖2 安全漏洞

首先，通信未加密。傳統無線通信網絡在傳輸數據時，存在通信沒有加密的嚴重漏洞，導致數據極易遭遇竊聽和篡改。黑客通過監聽無線信號來獲取電力系統的安全信息，從而對電力系統造成嚴重破壞。其次，弱加密算法。部分電力系統的無線通信網絡使用弱加密算法來保護數據，這種算法存在很大的技術瓶頸，會使電力系統無線通信網絡處于長期不安全的環境，進而損壞部分電力系統。再次，無線接入點缺陷。多數電力系統無線通信網絡使用無線接入點來實現無線通信。這些接入點往往因未及時更新軟件而存在漏洞，一旦遭遇黑客攻擊，則后果不堪設想。最后，軟硬件技術漏洞。無線通信網絡使用的軟硬件技術存在技術漏洞，但是技術人員的漏洞補救工作滯后，因此一些黑客利用時間差對電力網絡進行非法訪問和信息竊取，從而使電力網絡處于癱瘓狀態[4]。

3 基于深度學習的電力系統無線通信網絡漏洞檢測

電力系統無線通信網絡安全存在很多漏洞，這些漏洞具有高風險性、多樣性、潛在性以及難以預測性。因此，要以深度學習為基準，對電力系統通信網絡實現高效檢測，以達到最終解決網絡漏洞的目的[5]。基于深度學習的電力系統無線通信網絡漏洞的檢測步驟如圖3 所示。

圖3 電力系統無線通信網絡的漏洞檢測步驟

其一，數據收集。收集與電力系統無線通信網絡相關的數據，包括網絡流量數據、設備配置數據、日志數據等。這些數據將用于訓練和測試深度學習模型。其二，數據預處理。對收集到的數據進行預處理，包括數據清洗、特征提取和標準化等。確保數據的質量和一致性，以便于后續的模型訓練和檢測。其三，模型選擇和設計。選擇適合電力系統無線通信網絡漏洞檢測的深度學習模型，如卷積神經網絡、循環神經網絡或者深度自編碼器等，根據實際情況設計網絡結構和參數。其四，模型訓練。使用預處理后的數據對深度學習模型進行訓練。將數據劃分為訓練集和驗證集，通過迭代優化模型參數，使得模型能夠準確地識別電力系統無線通信網絡中的漏洞。其五，模型評估。使用測試集對訓練好的深度學習模型進行評估。計算模型的準確率、召回率、精確率等指標，評估模型在檢測電力系統無線通信網絡漏洞方面的性能。其六，漏洞檢測。將訓練好的深度學習模型應用到實際的電力系統無線通信網絡中，對網絡流量、配置數據等進行實時檢測。模型將根據輸入的數據判斷是否存在漏洞，并給出相應的警告或報告。其七，漏洞修復和反饋。根據深度學習模型的檢測結果，及時采取相應的修復措施，修復電力系統無線通信網絡中的漏洞。同時，將修復的結果反饋給深度學習模型，用于進一步優化模型的性能和準確度。需要注意的是，基于深度學習的電力系統無線通信網絡漏洞檢測是一個復雜的過程，需要大量的數據和計算資源來支持模型的訓練和評估。此外，模型的準確性和可靠性也需要不斷地進行驗證和優化。因此，在實際應用中，需要綜合考慮實際情況和資源限制，選擇合適的方法和技術來進行電力系統無線通信網絡漏洞檢測[6]。

4 深度學習在電力系統無線通信網絡漏洞檢測中的優勢及作用

4.1 深度學習在網絡安全檢測中的技術優勢

深度學習在網絡安全檢測中的技術優勢體現在自動化上。深度學習模型能夠實現自主性學習，從而達到檢測的無人化和高效化。這不僅減少了人工介入的成本和疏漏，也極大地提升了網絡安全檢測的效率。此外，深度學習技術可以對大量的數據進行學習和整理，從而達到對網絡特征和漏洞模式的掌握。自適應性是深度學習的另一優勢。深度學習模型有很強的自我學習能力和智能屬性，經過對網絡漏洞的泛化性適應，具備適應不同網絡場景的能力，可以對多種無線網絡場域進行通用性修復，抵制無線網絡的漏洞出現。此外，深度學習技術具備應對復雜電力系統無線網絡通信環境的能力，可以不斷優化自身模型，提高檢測無線網絡漏洞的能力[7]。

4.2 深度學習在網絡安全檢測中的關鍵作用

深度學習在電力系統無線通信網絡領域中的地位日益凸顯，特別是在網絡漏洞的檢測方面。由于電力系統網絡通信的需要，深度學習可以實現對網絡安全隱患的預防和檢測，幫助電力系統的無線通信網絡維護人員快速找到問題所在。此外，深度學習模型可以在大數據環境下對網絡的數據狀態、通信狀態以及存在的其他異常行為進行自動診斷，明確網絡中存在的潛在漏洞和攻擊行徑，繼而快速進行故障定位和識別，提升檢測的準確性和檢測效率。隨著時間的不斷推移，深度學習模型將不斷完善，以確保無線通信網絡在安全的環境下正常運轉。這不僅對電力系統的維護有巨大幫助，也可以降低技術維護人員的工作強度。因此，深度學習在電力系統無線通信網絡中扮演著不可替代的重要角色[8]。

5 結 論

通過研究，深入探討了電力系統與無線通信網絡的結合，分析了其中存在的安全漏洞。通過引入深度學習技術，提出了一種新的電力系統無線通信網絡漏洞檢測方法，能夠更準確、高效地識別潛在的安全隱患。深度學習在網絡安全檢測中展現出了獨特的技術優勢，能夠通過對海量數據的學習和分析，發現并預測安全威脅。這對于提升電力系統無線通信網絡安全性具有重要的意義，未來的研究中可以進一步完善深度學習模型，提高漏洞檢測的準確性和實用性。