基于Transformer的電力行業關鍵信息基礎設施威脅告警智能識別與響應技術研究

摘 要：本研究聚焦電力行業關鍵信息基礎設施的威脅告警識別，通過構建專門的語言模型，旨在提升對電力行業特定場景下的威脅識別與響應能力。研究采用數據預處理、語言模型構建及特征提取融合等關鍵技術，深入結合電力行業的海量運維數據、設備狀態報告及告警日志，實現威脅告警信息的自動識別、深度分析與智能響應。通過綜合評估模型性能，確保其在準確率、響應時間及誤報漏報率等方面表現優異。此研究不僅增強了電力行業對潛在安全威脅的防御能力，特別在電力安全威脅分析、安全運營的智能化支持以及針對新的安全攻擊行為的快速分析和響應方面提供了強有力的技術能力支持，為智能電網的安全穩定運行提供了重要的技術保障，具有顯著的理論與實踐價值。

關鍵詞：電力行業；關鍵信息基礎設施；威脅告警；語言模型

1 概述

電力行業作為現代社會的基石，其關鍵信息基礎設施的安全穩定運行至關重要。當前，國內外在利用語言模型提升威脅告警識別能力方面已取得一定成果，但多數研究聚焦于通用領域，針對電力行業特定場景的優化不足。本研究聚焦于電力行業，采用專門的語言模型，通過數據預處理、模型構建及特征提取融合等關鍵技術，實現威脅告警信息的自動識別、深度分析與智能響應。相較于已有研究，本研究更貼合電力行業特色，旨在提升電力行業對潛在威脅的防御能力，為智能電網的安全穩定運行提供重要技術支撐。

2 語言模型在電力行業的應用背景

隨著自然語言處理技術的飛速發展，語言模型已成為電力行業智能化轉型的重要工具。鑒于電力行業海量文本數據的積累，如設備狀態報告、告警日志及運維記錄，為語言模型的應用奠定了堅實基礎。當前，深度學習驅動的語言模型，尤其是基于Transformer架構的模型（如BERT、GPT系列），因其出色的文本理解和生成能力，預計將成為電力行業語言處理的首選。針對電力行業特有的安全挑戰，如網絡攻擊預警、數據泄露風險提示及設備故障告警，計劃采用預訓練—微調策略定制化語言模型。具體而言，先利用大規模通用文本數據進行預訓練，使模型具備基本的語言理解能力；隨后，使用電力行業特定的告警信息數據集進行微調，使模型更加精準地識別電力相關威脅。在實際應用中，該模型能自動分析告警信息，快速分類并識別潛在風險，實現即時響應與預警，有效縮短威脅處理時間。

3 模型構建的關鍵技術

在構建面向電力行業的語言模型時，需綜合考慮數據特性、模型架構及特征處理等多方面因素，以確保模型能夠有效捕捉電力行業文本的復雜語義與專業知識。

3.1 基于電力行業安全運營的安全數據預處理技術

數據預處理作為構建語言模型的前置環節，其重要性不言而喻，尤其是在電力行業安全運營背景下，面對復雜多變的文本數據，預處理技術更是顯得尤為重要。本研究聚焦于電力行業安全運營中的安全數據預處理，旨在通過一系列精細化的處理步驟，提升數據質量和模型訓練效果。

3.1.1 數據清洗

首先，針對原始安全數據，需進行徹底的清洗操作。這不僅包括剔除無關信息和噪聲數據，還應考慮對缺失數據進行合理填補。例如，對于缺失的告警時間或設備編號，可以通過插值或基于上下文的推理進行填補。其次，還需處理文本中的特殊字符和編碼問題，確保數據的一致性和完整性。例如，統一時間格式、刪除多余的空格和標點符號等。

3.1.2 分詞處理

分詞處理是數據預處理中不可或缺的一步。在電力行業中，分詞不僅要處理常見的詞匯，還需針對特定的復合詞和專業術語進行細致劃分。例如，將“斷路器”“變壓器”等專業術語準確切分，以提高分詞的準確性。這有助于模型更好地理解和處理電力行業特有的文本數據。

3.1.3 詞性標注與命名實體識別

詞性標注和命名實體識別等高級處理技術對于深入挖掘文本數據的語義層次至關重要。通過詞性標注，可以區分名詞、動詞、形容詞等，幫助模型更好地理解句子結構。命名實體識別則能夠識別出設備名稱、故障類型、攻擊源等關鍵信息。例如，識別出“1號發電機”“短路故障”等，這些信息對于威脅告警的準確識別和分析具有重要意義。

3.1.4 時間歸一化處理

電力行業文本數據中常常包含大量的時間信息，如告警時間、操作時間等。為了消除時間格式差異對模型訓練的影響，需進行時間歸一化處理。具體做法包括將不同格式的時間（如“20241113 17：04”和“11/13/2024 5：04 PM”）統一轉換為標準格式（如ISO 8601格式）。此外，還可以將時間信息轉化為相對時間（如“距今1小時”），以便模型更好地理解和處理時間相關的特征。

3.2 語言模型構建技術

語言模型構建的核心在于準確捕捉文本數據的內在規律，進而實現文本的預測與生成。在電力行業，由于文本數據具有專業性強、語境復雜等特點，構建專門化的語言模型顯得尤為關鍵。當前，深度學習因其強大的表征學習能力，在電力行業語言模型構建中占據主導地位。除了傳統的循環神經網絡（RNN）、長短期記憶網絡（LSTM）外，還可以探索使用門控循環單元（GRU）等變體，以進一步優化模型性能。在模型構建過程中，還可以考慮引入遷移學習策略，利用在其他領域已訓練好的模型進行微調，以加快模型收斂速度并提升性能。此外，針對電力行業文本中的專業術語和特殊語境，還可以通過設計特定的嵌入層或注意力機制來增強模型對這些信息的捕捉能力。這些技術的綜合運用，將顯著提升電力行業語言模型的預測與生成能力。

4 模型在威脅告警中的應用實踐

4.1 威脅告警信息的精準捕獲

在電力行業，威脅告警信息的自動識別是確保系統安全穩定運行的關鍵環節。為實現這一目標，需構建一套高效且精準的信息捕獲機制。該機制依托于先進的語言模型技術，能夠深入理解電力行業文本的復雜語義與專業知識，從而有效識別出潛在的安全威脅。在具體實踐中，模型首先通過對海量歷史告警數據進行深度學習，挖掘出其中蘊含的特征模式與規律。隨后，在實時監控過程中，模型能夠迅速捕捉到與已知威脅模式相匹配的文本信息，實現威脅告警的即時識別。

4.2 威脅告警信息的深度剖析與決策支持

威脅告警信息的深度分析是電力行業安全防護體系中的重要組成部分。在自動識別的基礎上，需進一步對告警信息進行細致剖析，以揭示其背后的潛在風險與攻擊意圖。為此，可借助復雜的自然語言處理技術與深度學習算法，對告警文本進行多層次、多維度的分析。具體而言，模型能夠解析出告警信息中的關鍵要素，如攻擊類型、目標設備、影響范圍等，并通過關聯分析、趨勢預測等手段，揭示出潛在的安全隱患與發展趨勢。

5 模型性能的綜合評估

5.1 評估指標的選擇

5.1.1 基礎評估指標的考量

基礎評估指標的精細算法與考量標準。在針對電力行業關鍵信息基礎設施的威脅告警語言模型進行性能評估時，選擇精確且全面的評估指標是確保評估結果準確性的關鍵。其中，準確率、召回率與F1值作為衡量模型識別威脅告警信息能力的核心指標，其計算算法與考量標準需進行細致闡述。

準確率，作為評估模型整體預測精度的關鍵指標，其算法基于模型預測結果與實際結果的對比。具體而言，準確率等于模型正確預測的事件數量除以總預測事件數量。在此算法中，“正確預測的事件”指的是模型預測結果與實際結果完全一致的事件，而“總預測事件”則包括所有模型給出預測的事件。準確率的考量標準在于，它直接反映了模型在整體上對事件的預測能力，是評估模型性能的基礎性指標。

召回率，則側重于評估模型在識別真正威脅方面的能力。其算法為模型正確預測出的正例數量除以所有實際正例的數量。在這里，“正例”指的是實際為威脅告警的事件，而“模型正確預測出的正例”則是指模型將這些實際為威脅的事件正確識別出來的數量。召回率的考量標準在于它體現了模型對潛在威脅的敏感度和識別能力，是確保模型能夠全面識別所有威脅的重要指標。

F1值，作為準確率與召回率的調和平均數，其算法綜合考慮了這兩項指標之間的平衡關系。F1值的計算依賴于準確率和召回率的具體數值，通過特定的數學公式進行計算。F1值的考量標準在于，它能夠在確保模型準確識別威脅的同時，避免過度犧牲其他重要性能指標，如準確率或召回率。因此，F1值被視為衡量模型綜合性能的重要指標，能夠全面反映模型在威脅告警信息識別方面的能力。

5.1.2 高級評估指標的應用

5.1.2.1 高級評估指標的應用：變量調節與優化

除了上述基礎評估指標之外，響應時間、誤報率以及漏報率等高級評估指標在模型性能評估中同樣不可忽視。這些高級指標不僅反映了模型在實際應用場景中的性能，還為模型的優化提供了重要依據。通過變量調節和優化，可以進一步提升模型的整體性能和可靠性。

5.1.2.2 響應時間的優化

響應時間作為衡量模型處理單次請求所需時間長度的指標，直接關系到實際部署環境中系統的反應速度，對于電力行業這樣對實時性要求極高的應用場景而言尤為重要。通過以下變量調節，可以優化響應時間。

硬件加速：利用高性能計算資源（如GPU、TPU）加速模型推理過程。

模型剪枝與量化：通過模型剪枝減少冗余參數，量化降低模型精度損失，從而減少計算量和內存占用。

批處理優化：合理設置批處理大小，平衡計算效率和響應時間。

5.1.2.3 誤報率的控制

誤報率是指錯誤地將非威脅判定為威脅的情況頻率。較高的誤報率可能導致頻繁的虛假警報，消耗不必要的資源與注意力。通過以下變量調節，可以有效控制誤報率。

閾值調整：通過調整模型輸出的概率閾值，平衡誤報率和召回率。較低的閾值會增加誤報率，但提高召回率；反之亦然。

特征選擇：選擇更具區分性的特征，減少噪聲特征對模型判斷的影響。

多模型融合：結合多個模型的預測結果，通過投票或加權平均等方式，降低單一模型的誤報率。

5.1.2.4 漏報率的降低

漏報率是指未能識別實際存在威脅的情況頻率。較高的漏報率意味著真正的威脅可能被忽略，從而給系統帶來潛在風險。通過以下變量調節，可以有效降低漏報率。

數據增強：通過數據增強技術（如合成少數類過采樣技術SMOTE）增加威脅樣本的數量和多樣性，提高模型對罕見威脅的識別能力。

模型結構優化：采用更復雜的模型結構（如多層Transformer、深度卷積神經網絡）提升模型的表達能力。

在線學習：通過在線學習機制，實時更新模型參數，使其能夠快速適應新的威脅模式。

5.1.2.5 綜合評估與迭代優化

在實際評估過程中，需綜合考慮響應時間、誤報率和漏報率等高級評估指標，確保模型在各個方面的性能均達到最優，通過以下步驟進行綜合評估與迭代優化。

多輪測試：在不同的數據集和場景下進行多輪測試，確保模型的魯棒性和泛化能力。

性能監控：在實際部署環境中持續監控模型性能，及時發現并解決潛在問題。

用戶反饋：收集用戶反饋，了解模型在實際應用中的表現，為后續優化提供參考。

通過這些變量調節和優化措施，可以顯著提升模型在威脅告警識別和響應方面的性能，確保電力行業關鍵信息基礎設施的安全性和穩定性。

5.2 評估方法的實施

5.2.1 測試數據集的選擇

評估方法的實施構成了確保評估結果準確性不可或缺的一環，鑒于此，測試數據集的選擇成為首要考量因素。在構建數據集時，需確保所選樣本不僅廣泛覆蓋多種數據類型，而且具備高度代表性，如此方能全面驗證模型在不同情境下表現的一致性。具體來說，數據集應包含正常操作記錄與已知攻擊模式示例，以評估模型在面臨各種威脅時的響應能力。此外，為提高數據集的通用性與實用性，應考慮從多個電力企業采集數據，涵蓋不同類型電力設施的運行日志，確保數據來源的多樣性和真實性。通過這種方式，所構建的數據集不僅能夠反映電力系統日常運行中的常見情況，也能模擬極端條件下系統面臨的安全挑戰，從而為模型評估提供堅實基礎。

5.2.2 科學評估策略在電力行業的精準應用

為提升電力行業關鍵信息基礎設施威脅告警語言模型評估的科學性與準確性，科學評估策略的應用顯得尤為重要。交叉驗證策略通過精心劃分數據集為多個子集，并輪流作為測試與訓練數據，確保模型性能的全面評估，避免了因數據劃分不當導致的評估偏差。同時，A/B測試策略在電力行業中得以巧妙應用，通過隨機分配數據樣本至不同模型版本，確保在相同條件下對比各模型的表現，進而通過嚴謹的統計檢驗，科學判定模型版本的優劣。這兩種策略均基于系統性、可重復性的測試原則，有效排除了隨機因素及外界干擾，確保了評估結果的客觀公正，為電力行業關鍵信息基礎設施的安全防護提供了科學依據。

結語

通過面向電力行業關鍵信息基礎設施的威脅告警語言模型研究，展現出深厚的科學底蘊與先進技術實力，精心構建的語言模型，使電力行業得以實現對潛在威脅的敏銳捕捉與高效響應，為系統的安全穩定運行筑起堅實防線。本研究深入探討了模型構建的核心技術、應用實踐及性能評估，充分彰顯了語言模型在電力行業安全防護中的巨大潛力與獨特優勢。隨著技術的持續革新與應用領域的不斷拓展，此研究不僅為電力行業提供了強有力的安全支撐，更預示著其在未來電力行業智能化、安全化發展中的廣闊應用前景，將助力電力行業邁向更加安全、高效、智能的新時代。

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作者簡介：李曉勐（1987— ），男，漢族，河北南宮人，碩士研究生，高級工程師，研究方向：網絡安全工作。