智能變電站過程層網絡采用EPON技術實用性研究

摘 要：在電網系統不斷完善的過程中，很多智能設備被使用，智能變電站就是其中之一。智能變電站在運行過程中，過程層網絡的運作必須保證使用可靠的技術方案。本文倡導將EPON技術融入進去，通過分析EPON技術的高帶寬、低時延特性及冗余保護機制，驗證其在數據采集、控制指令傳輸等場景中的應用效果。EPON技術在智能變電站過程層網絡中的應用，為智能變電站構建高效、經濟、安全的通信體系提供了技術支撐。

關鍵詞：智能變電站；過程層網絡；EPON技術

隨著電力系統向智能化、自動化方向發展，智能變電站作為電網的重要組成部分，其高效、可靠的通信網絡成為保障電網穩定運行的關鍵。過程層網絡作為智能變電站內部設備間信息交互的橋梁，其性能直接影響到變電站的實時監控、保護與控制能力。傳統的以太網技術在帶寬、可靠性和抗干擾性方面逐漸顯現出局限性，難以滿足智能變電站日益增長的數據傳輸需求，因此，有必要將EPON技術融入進去。

一、EPON技術概述

（一）技術原理

EPON是基于以太網協議和PON架構，依靠單一的光纖同時傳輸上行和下行數據流，其核心原理就是利用無源分光器，將信號分配到多個終端用戶，繼而確保數據是透明傳輸的，可以靈活進行網絡擴展。這樣的設計不僅可以簡化網絡結構，還可以不斷提升光纖資源利用率。

（二）技術特點

EPON技術特點集中體現在：高帶寬，每秒可以提供高達數千兆比特的傳輸速率，對于當前不斷增長的數據傳輸需求而言，是很有價值的；成本比較低，用無源器件替代有源設備，可以讓建設和維護的成本不斷降低；靈活性比較強，可以支持多種業務，并且有QoS保障，可以滿足不同用戶的需求；容易升級，未來可以通過升級設備或者協議的方式，確保其整體性能不斷提升。

（三）EPON技術與其他PON技術的比較

和其他技術相比較，EPON技術具有一定的優勢。它有著更加廣泛的應用前景，GPON雖然有高速率，但是其成本很高；BPON在技術效用上不是很理想，處于被淘汰的狀態；EPON有著良好的性價比，適應性也比較強，在很多建設項目中都可以得以應用，無論是中小型城市，還是農村地區，都可以實現寬帶接入。

二、智能變電站過程層網絡需求分析

（一）智能變電站概念與結構

智能變電站是依靠先進可靠集成和環保的智能設備，追求全站信息數字化、通信平臺網絡化、信息共享標準化，自動完成信息的采集、信息的測量、信息的控制、信息的保護、信息的計量、信息的檢測等任務，并且支持電網實時自動控制、智能調節、在線分析決策、協同互動等功能的變電站。從架構角度來看，過程層負責完成電力設備的數據采集、狀態監測、控制命令執行等任務；間隔層主要負責對過程層的數據進行匯總和處理，實現對設備的保護、監控和控制；變電站層是整個變電站的智慧中心，負責全站的運行管理和控制。下圖1為智能變電站的結構示意圖。

圖1 智能變電站的結構示意圖

（二）過程層網絡的功能需求

過程層網絡作為智能變電站的基礎支撐平臺，其功能需求主要體現在：（1）實現過程層各個職能電子設備之間的信息交互、數據共享；（2）為間隔層提供準確、實時、完整的一次設備狀態信息和運行數據；（3）接受并執行來自間隔層的控制命令，確保一次設備的遠程控制功能得以實現；（4）過程層網絡還需要有著良好的擴展性和兼容性，這樣才能夠適應未來智能變電站技術的持續發展和進步。

（三）過程層網絡的性能要求

為了確保各項功能發揮出來，過程層網絡還需要具備高性能的數據處理能力、傳輸能力。具體來講，其要求集中體現在：（1）高帶寬，支持大量數據的實時傳輸和處理；（2）低時延，確保控制命令和狀態信息可以進入快速響應的狀態；（3）高可靠性，保證數據傳輸是準確的，并且是完整的；（4）可以方便地進行維護和管理，降低運維的成本；（5）滿足一些特殊的性能要求，比如有著比較強大的抗干擾能力，可以應對電力環境中的各種電磁干擾，或者在一些場景中，需要展現出良好的安全性和保密性，防止數據被非法竊取或者篡改。

三、EPON技術在智能變電站過程層網絡中的應用

（一）應用場景

EPON技術在智能變電站過程層網絡中的應用場景是比較豐富的，集中體現在：（1）數據采集和傳輸的場景。智能變電站的各種傳感器和監測設備會產生大量的數據，可以通過EPON網絡實時傳輸到后臺監控系統，可以對變電站運行狀態進行實時監控和分析。（2）控制指令傳輸場景。智能變電站的保護裝置和控制系統，需要結合實時數據做出快速決策，并且通過EPON網絡將控制指令傳輸到相對應的執行設備，這樣才能夠對變電站實現遠程控制和自動化操作。（3）視頻監控與分析的場景。智能變電站的視頻監控系統，可以通過EPON網絡將高清視頻信號傳輸到后臺監控中心，實現對變電站現場的實時監控和異常行為檢測。（4）語音通信與調度。智能變電站的工作人員，可以通過EPON網絡進行語音通信，實現對于變電站運行情況的實時指揮和調度。

（二）系統架構設計

1.系統架構概述

基于EPON技術的智能變電站過程層網絡系統架構，可以歸結為以下幾部分：（1）OLT，作為EPON網絡的核心設備，負責匯聚來自各個ONU的數據，并且通過上聯接口與變電站后臺監控系統進行通信。（2）ONU，部署在變電站各個關鍵設備附近，可能是智能斷路器，可能是變壓器，可能是保護裝置，負責收集設備的實時數據，將數據通過光纖傳輸到OLT。（3）光纖分配網絡。由光纖和分光器組成，負責將OLT與各個OUN連接起來，形成點對點的網絡結構。（4）后臺監控系統。接收來自OLT的數據，可以進行數據處理、數據分析和數據存儲，實現對變電站運行狀態的實時監控和管理。

2.系統架構的特點詳細設計

一是OLT部署，在智能變電站中，OLT常常被部署在變電站的控制中心或者數據中心，通過上聯接口與變電站后臺監控系統進行通信，同時可以通過PON口與光纖分配網絡連接起來。為了讓系統的可靠性得以提升，還可以使用雙OLT冗余配置，繼而保證在出現一個故障時，其他的可以迅速進入運行的狀態。二是ONU部署環節，要結合智能變電站的設備分布情況，設定針對性的應對方案。比如，在每個智能斷路器旁邊可以部署一個ONU，將其使用到斷路器狀態信息的收集中去。在變壓器旁部署一個ONU，可以用來監測變壓器的溫度、油位等參數。在保護裝置旁邊，還可以部署一個ONU，可以用來收集保護裝置的動作信息。三是光纖分配網絡設計環節，要考慮光纖的路由、分光器的選型、分光比等因素。通常，可以使用樹形結構進行光纖分配，繼而實現OLT與ONU的連接。分光器的選型也需要結合實際情況來確定，一般情況下會有1∶2、1∶4、1∶8等分光比。四是后臺監控系統的設計，后臺監控系統是智能變電站過程層網絡的數據匯集和處理中心。它需要具備強大的數據處理能力、存儲能力和分析能力，以實現對變電站運行狀態的實時監控和管理。后臺監控系統還需要具備友好的用戶界面和豐富的功能模塊，以滿足不同用戶的需求。

（三）關鍵技術問題與解決方案

在智能變電站過程層網絡中，EPON技術的應用會遇到很多技術問題，對此要懂得采取針對性的措施去應對。（1）同步與時延問題。在智能變電站中，同步是保證各個設備協同工作的基礎，但是EPON的網絡傳輸特性，導致數據包在傳輸過程中出現了時間延遲，可能會對同步精度造成一定影響。對此，要能夠使用高精度的時間同步協議，通過在EPON網絡中部署支持該協議的網絡設備，實現精確的時間同步。同時，優化網絡拓撲結構和路由策略，可以減少數據包跳數，由此降低時間延遲。（2）帶寬分配與管理。智能變電站過程層網絡需要傳輸大量的實時監控數據和控制指令，對于帶寬的需求比較高。如何有效地分配和管理帶寬，確保關鍵業務的優先級和服務質量，這也是一個重要的問題之一。對此，可以使用動態帶寬分配算法，結合業務的需求和網絡負載的情況，動態調整OUN的帶寬分配。同時，還可以設置合理的QoS策略，保證關鍵業務的優先級，以及有著良好的帶寬。（3）網絡可靠性和冗余備份問題。智能變電站過程層網絡很有可能出現一些故障，繼而影響其效益的發揮。對此可以采用雙PON口或者冗余保護機制，在主口出現故障的場景下，自動切換到備用口，由此讓網絡處于連續運行的狀態。在此期間，還可以部署網絡監控系統，保證可以實時監測網絡狀態和性能指標，及時發現并處理潛在的問題。（4）安全性與防護問題。智能變電站過程層網絡面臨著外部攻擊和內部威脅，要保證網絡的安全性和數據的完整性，就要使用多層次的安全防護措施，如物理隔離、訪問控制、加密通信等手段。還可以部署入侵檢測和防御系統，實時監測網絡流量和行為模式，并且找到潛在的安全威脅。在此期間，還可以強化網絡安全管理與審計，定期對于安全漏洞進行掃描，做好風險評估工作。（5）兼容性與互操作性問題。智能變電站過程層網絡涉及多種設備、系統，如何保證它們之間的兼容性和互操作性，這是一個復雜的問題。對此，可以遵循國際標準和規范，確保不同廠家的設備和系統，可以進行無縫集成和互操作。同時，強化設備之間的測試和驗證工作，保證在實際運行中的兼容性和穩定性［1］。

四、EPON技術在智能變電站中的實用性分析

（一）實時性分析

在電力系統中，實時性是至關重要的，它關乎電網的穩定運行與安全。EPON技術通過其高效的數據傳輸機制，為智能變電站的實時性提供了強有力的保障。首先，EPON系統采用點到多點的網絡架構，使得數據在傳輸過程中減少了不必要的中轉，顯著降低了延遲。其次，EPON技術支持高帶寬傳輸，這意味著即使在大量數據并發的情況下，也能保證數據的快速流通，避免擁堵現象的發生。最后，EPON技術還具備優先級控制功能，能夠確保關鍵業務數據優先傳輸，進一步提升了系統的實時響應能力。對于智能變電站而言，實時性地提升意味著能夠更迅速地監測和處理電網中的異常情況，有效防止故障的擴大，保障電網的安全運行。

（二）可靠性分析

可靠性是評估任何電力系統技術是否成熟的重要指標之一，EPON技術在智能變電站中的使用展現出高度的可靠性。首先，該系統使用了光纖作為傳輸介質，相比較傳統的電纜，有著更好的抗電磁干擾能力，可以在復雜的電力環境中，保持穩定傳輸的狀態。其次，該技術可以實現物理層次的保護切換，在一條線路出現故障的場景下，迅速切換備用線路，這樣避免了出現數據傳輸中斷的情況。再次，EPON設備在可靠性設計上要求更高，會將防塵、防水、防雷擊等功能融入進去，在惡劣的條件下可以穩定發揮效能。最后，EPON技術還支持網絡拓撲，便于靈活調整，在某個節點出現故障的時候，通過重新配置網絡，可以恢復整體系統的正常運作［2］。

（三）經濟性分析

在智能變電站的建設與運營期間，經濟性也是需要考慮的指標之一。首先，EPON技術在此方面的優勢比較顯著，EPON系統使用的光纖有著更加長的使用壽命、更加低的維護成本，也就是說在長期使用的狀態下，可以保證少更換少維護。其次，EPON技術支持高帶寬傳輸，可以有效減少網絡設備的投入數量，降低初期的建設成本。再次，因為EPON技術具有高效性和可靠性，可以減少因為故障導致的停機時間，繼而避免因此產生的經濟損失。最后，EPON技術的標準化程度比較高，可以在大規模生產和采購中發揮效用，由此降低設備的成本［3］。

（四）安全性分析

對于電力系統而言，必須考慮安全性。EPON技術方案在智能變電站的使用中，保障安全表現在以下幾點：（1）光纖通信技術，本身有著很強的抗干擾能力，可以有效防止外部電磁干擾對信號傳輸的影響；（2）EPON技術可以實現數據的加密傳輸，讓數據在傳輸過程中處于安全的狀態；（3）EPON技術還支持網絡隔離功能，將關鍵業務數據與其他數據分開傳輸，這樣也保證了數據處于相對安全的狀態［4］。

結語

智能變電站作為現代電力系統的重要組成部分，其高效、穩定和安全運行對于電網的可靠性至關重要。EPON技術憑借其在實時性、可靠性、經濟性和安全性方面的顯著優勢，在智能變電站過程層網絡中展現出了強大的應用潛力。通過優化數據傳輸機制、提升網絡架構設計、解決關鍵技術問題，EPON技術不僅提高了智能變電站的運行效率，還為電網的安全穩定運行提供了堅實的技術支撐。

參考文獻：

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［4］劉見，趙震宇，裴茂林，等.智能變電站過程層網絡異常流量檢測［J］.計算技術與自動化，2021，40（3）：184188.

基金項目：三峽金沙江川云水電開發有限公司永善溪洛渡電廠科研項目資助（項目編號：4122221013）

作者簡介：郭文（1986— ），男，漢族，四川成都人，本科，高級工程師，研究方向為繼電保護運維管理；楊海（1988— ），男，漢族，四川成都人，本科，高級工程師，研究方向為繼電保護運維管理；侯小虎（1986— ），男，漢族，四川成都人，本科，高級工程師，研究方向為繼電保護運維管理；田朋云（1989— ），男，漢族，四川成都人，本科，高級工程師，研究方向為繼電保護運維管理；周國軍（1990— ），男，漢族，四川成都人，本科，工程師，研究方向為繼電保護運維管理。

DOI：10.19392/j.cnki.16717341.202524023

融合預訓練語言模型與知識嵌入的威脅告警智能語義分析框架

張哲寧 夏昂 石進

國家電網有限公司信息通信分公司 北京 100000

摘 要：本文設計并開發了一個基于J2EE的電網省地一體化安全事件風險預警分析系統，旨在提高電網運行的安全性和可靠性。隨著技術發展和電網智能化，電網面臨的網絡攻擊越來越嚴重，本文的研究對電網安全問題具有一定的實際價值。另外，國內外對電網安全問題的研究已取得一定成果，但本文在風險預警分析系統設計上通過融合預訓練語言模型，結合知識嵌入的威脅告警智能語義分析，將人工智能更好地應用于電網安全一體化防御體系中，結合省級電網公司的有效驗證數據，對電力行業的威脅分析和告警具有重要價值。

關鍵詞：預訓練語言模型；知識嵌入；威脅告警；語義分析

1 概述

隨著信息技術的飛速發展，網絡安全問題日益嚴峻，需要對威脅告警信息進行準確理解和分析，解決當前行業內對威脅告警的語義分析仍存在的諸多不足，傳統方法在依賴于傳統專家經驗和統計關聯規則的基礎之上，增加人工智能的數據訓練形成的智能規則匹配能力，難以應對復雜多變的網絡環境及海量告警數據。而預訓練語言模型與知識嵌入技術的興起，為威脅告警信息的深入理解提供了新途徑，形成符合行業業務模型的精準化告警和智能分析能力。本文將深入探索這兩項技術的融合應用，旨在彌補行業在威脅告警語義分析方面的缺失，推動網絡安全防護的智能化與精準化的提升。

2 預訓練語言模型概述

預訓練語言模型（Pretrained Language Models，PLMs）是近年來自然語言處理（Natural Language Processing，NLP）領域的核心驅動力，通過在大規模、多樣化的無監督語料庫上預先訓練，捕捉豐富的語言結構、語義關系和上下文信息等多維信息，為各類下游任務提供了強大的特征表示（規則算法），極大推動NLP技術發展和具象應用落地。

2.1 PLMs的發展

PLMs的起源可追溯至詞嵌入技術，如Word2Vec和GloVe，其主要通過無監督學習將詞匯映射到連續的向量空間中，使得相似詞匯在向量空間上距離較近，為NLP任務提供基礎的詞匯表示。由于這些詞向量是固定的，無法根據上下文動態調整，限制了在復雜語言理解任務中的應用。隨著深度學習技術的崛起，基于神經網絡的預訓練模型應運而生，如創新的預訓練語言模式（Embeddings from Language Models，ELMo）首次提出了基于長短期記憶網絡（Long ShortTerm Memory，LSTM）的雙向語言模型，能夠捕捉詞語在不同上下文中的動態表示，隨后GPT系列模型采用Transformer架構的解碼器部分，通過自回歸的方式預測下一個詞，實現了對語言生成能力的有效建模。而BERT采用Transformer的編碼器部分，通過掩碼語言模型（Masked Language Model，MLM）和下一句預測（Next Sentence Prediction，NSP）任務，學習深層的語言知識和上下文關系，為各類NLP任務提供了強大的預訓練模型。

2.2 PLMs的創新與應用

目前常用的模型算法任務包括掩碼語言模型（MLM）和序列到序列（Seq2Seq）學習。MLM任務通過采用原始數據并生成隨機掩碼輸入文本中的部分單詞，模型根據上下文預測這些被掩碼的內容，從而訓練語言的內在規律和上下文關系，同時結合Seq2Seq任務中的模型根據提供的給定輸入序列生成目標序列，如機器翻譯、文本摘要等，形成復雜語義識別和算法預測結果的能力。通過電力行業基礎數據輸入捕捉人工語言的多種特性融合，形成符合結果預測的自動化處理結果作為輸出，完成行業數據訓練、語言模型的預測、結果自循環更新的模型應用。

3 知識嵌入技術概述

知識嵌入技術在本研究中被創新性地融合于威脅告警語義分析中，將知識圖譜中的網絡安全實體及復雜關系轉化為低維向量，實現結構化知識組合，通過模型對告警信息的理解能力，協助完成告警的協同分析與知識反饋，進而利用知識嵌入技術為預訓練語言模型提供豐富的背景知識，模型算法能更精準地識別并解析告警信息中的關鍵要素，形成告警分析、關聯驗證、后續預測與匹配、應對提醒等告警的分析閉環。

3.1 知識嵌入的基本原理

知識嵌入技術是將知識圖譜中所包含的實體以及實體間的關系映射至一個多維向量空間，實現對復雜語義關系的數學化描述，精心設計多維向量運算，有效捕獲到實體間多層次的關聯性與語義特性，并將語義形成必要的知識庫為機器學習模型提供的全新算法執行規則和語義匹配視角，通過實體嵌入將每個獨立的實體轉換為固定長度的向量表示，通過關系嵌入進一步定義特定的數學操作，表征實體之間存在的各種關系類型，兩種嵌入方式確保在數據向量維度空間內，能夠精確再現知識圖譜中原有的結構化信息，在不犧牲語義完整性的前提下大幅降低數據維度，為后續的電力行業數據接入機器學習算法任務提供強有力支持。

3.2 知識嵌入在自然語言處理中的應用

3.2.1 知識增強的實體識別與鏈接

在自然語言處理任務中，實體識別與鏈接是從文本中抽取出具有特定意義的實體，將其鏈接至知識庫中的相應條目，形成符合語義預測的智能語義交互，預訓練的詞向量模型是將文本中的每個單詞映射為高維向量表示；知識庫（如Wikipedia、DBpedia等）嵌入則提供實體信息，不僅識別文本中的實體，還利用知識圖譜中實體間的關系信息，進一步識別電力行業的告警數據，將數據中的字段進行提取形成向量鏈接，對應文本中的實體映射知識庫條目。知識嵌入不僅幫助語義模型更好地理解文本內容，提高實體鏈接的準確性，還為后續的語義分析提供更加精確的數據支持。

3.2.2 語義理解與推理能力增強

知識嵌入技術通過將結構化的外部知識與深度學習模型相結合，極大地增強了模型的語義理解和推理能力。通過構建一個包含領域相關概念及其關系的知識圖譜，將輸入的電力行業數據實現向量映射的同時，對知識庫數據進行迭代補充。采用圖嵌入方法將知識圖譜中的節點和邊轉換為向量維度評估值，捕獲節點間的語義相似度和結構關系，然后將這些向量作為額外的輸入特征加入深度學習模型中，如卷積神經網絡（Convolu tional Neural Network，CNN）、長短期記憶網絡（Long ShortTerm Memory，LSTM）等，通過輔助模型進行文本分類、關聯關系、多維度匹配、知識問答等，再集合算法模型對文本的表面特征做出決策，利用知識圖譜中的豐富信息進行深層次的語義推理。

3.2.3 促進跨模態信息融合與應用

研究知識嵌入技術應用跨模態信息的融合與分析，如文本—圖像聯合建模、視頻內容理解，建立不同模態數據之間的語義關聯，實現信息的互補與增強。對不同模態的數據進行特征提取，得到各自的表示向量，并形成向量多維打點；利用知識圖譜中的跨模態實體關系，構建一個多模態知識圖譜，將多維大點與模態圖譜進行映射關聯；采用多模態知識圖譜嵌入技術將多模態知識圖譜中的節點與向量空間進行映射投影，并建立關聯數據的模態范圍及匹配算法；然后將這些向量與原始模態特征結合，通過電力告警數據的輸入訓練多模態深度學習模型，完成告警數據分析與預測的跨模態任務，如圖像標注、映射截取、精度設定、參考值圈選及知識關聯等。

4 PLMs與知識嵌入在威脅告警語義分析中的應用

4.1 PLMs在威脅告警語義理解中的作用

PLMs通過捕捉語言的深層結構和廣泛語義，為威脅告警語義分析提供語言處理能力，采用多層神經網絡架構，學習詞匯、語法乃至更高層次的語義，理解復雜威脅告警信息，經過領域適應性微調，利用一定數量的標注數據對模型進行針對性訓練，提高模型對于威脅告警信息的解析準確性，有效降低誤報率和漏報率。通過注意力機制（Attention Mechanism），聚焦告警文本中的關鍵信息，增強模型的語義理解和推理能力，面對多樣化的威脅情景，并構建不同的安全場景，進而實現分析預測的靈活和高效。

4.2 知識嵌入技術提升威脅告警分析效能

知識嵌入技術幫助模型快速識別，理解特定的網絡攻擊模式和安全事件，結合電力行業的告警數據，形成網絡安全領域的常見攻擊手段、攻擊手法、攻擊模式及其相互關系等知識嵌入模型中，顯著改善模型對于復雜或新型威脅的識別能力。此外，知識嵌入技術還促進了模型對于上下文信息的深層次理解，尤其是在處理含有隱藏手段或模擬行為的威脅告警時，模型能夠借助已嵌入的知識庫，更加準確地解析告警的真實意圖。知識嵌入結合語義模型的雙重技術提高了威脅告警分析的效率和準確性，能夠針對電力行業的告警數據進行精準化的事件研判以及符合電力業務場景的威脅分析能力，既能最大化的挖掘行為類的攻擊企圖，更能對攻擊事件和過程進行完整的溯源，并結合人工智能的交互能力反饋給安全的研究人員，提供完整的分析過程數據。

4.3 知識嵌入在威脅告警語義分析中的作用

4.3.1 多維度知識體系的整合

在威脅告警語義分析領域，通過將多維度知識庫與現有的機器學習模型相結合，能夠顯著提高模型對電力行業領域告警的識別與分析能力。多維度知識通常以本體、圖譜等形式存在，包含了大量的電力行業業務模型仿真及特征提取，并結合原有算法中的知識映射的多維向量，如網絡安全中的攻擊模式、漏洞信息、情報數據等。當這些知識被有效整合到模型中時，不僅能夠豐富模型的背景知識，還能幫助模型更準確地識別和解析復雜的威脅告警信息。例如，在處理涉及特定網絡攻擊手法的告警時，模型可以利用預先加載的知識庫快速定位相關的攻擊特征，從而加速告警的驗證過程，并為安全分析師提供更加精準的研判數據支持。

4.3.2 符合電力特點的模型語義理解能力

知識嵌入技術通過將通用模型算法數據引入符合行業攻擊研判的高級標示結果的深度學習模型中，能夠在一定程度上克服傳統模型依賴表面特征匹配進行預測的局限性，提升模型對于上下文語境、時間軸事件發展以及隱藏的攻擊行為的理解水平。具體而言，通過將實體鏈接、關系推理等高級語義（類關聯數據）操作融入模型訓練過程中，可以使模型更好地捕捉到告警信息中的關鍵要素及其之間的內在聯系，特別是特征提取與范圍圈定對于攻擊事件的研判具備非常重要的定量價值，這種增強的語義理解能力特別有助于降低誤報率和漏報率，能夠將隱藏的、行業定向的、長期持續的攻擊行為深度挖掘出來。

4.3.3 拓展預訓練模型應用場景和成效

隨著知識嵌入技術的發展，需要針對電力行業的告警涉及攻擊場景的研究，開始探索將該語義預測技術應用于不同的預訓練模型，以實現更廣泛的攻擊行為分析場景。目前拓展的主要方法是通過將特定領域的知識圖譜與通用的大規模語言模型相結合，構建出融合電力行業業務模型的標準訪問與隱藏式攻擊告警的雙重研判算法，再通過數據的輸入訓練形成自迭代算法，不僅能夠在傳統的威脅檢測與響應環節發揮重要作用，還能夠適應新興的安全挑戰，比如針對新型網絡、新型應用的創新攻擊模式的快速檢測與響應機制。

5 基于PLMs與知識嵌入的威脅告警語義分析框架

5.1 PLMs的引入與優化

針對電力行業的威脅告警分析，需要對PLMs進行行業適應性優化，即通過引入行業數據的少量標注結果對算法匹配的威脅告警數據對模型進行微調（Finetuning），以增強其對電力行業攻擊行為識別、攻擊模式、攻擊過程以及常見的攻擊危害的理解能力。此外，還可以結合多任務學習（Multitask Learning）策略，同時訓練模型執行多個相關任務，執行不同的維度數據，如威脅類型分類、攻擊手段識別等映射而成的維度向量值，以此進一步提升模型應用算法的綜合性能。這一過程不僅能夠加快數據自迭代而提高威脅告警的準確性和響應速度，也為后續的知識嵌入提供了高質量的語言表征基礎而形成的知識庫語義識別模型。

5.2 知識嵌入技術的應用與價值

知識嵌入技術通過將外部知識源（如電力安全告警特征、安全知識圖譜等）與PLMs相融合，將結構化的領域知識轉化為向量嵌入模型中，在處理復雜的網絡攻擊事件時，利用已嵌入的知識快速識別出攻擊者使用的工具、技術以及可能的目標（預測），從而為安全分析師提供線索和必要的數據關聯。此外，知識嵌入還能夠幫助模型更好地應對新出現的威脅類型，即使在缺乏大量歷史數據的情況下也能迅速做出準確判斷，這種基于知識引導的自學習算法迭代方式，不僅提高了模型的泛化能力和適應性，同時也體現了該技術在威脅告警分析領域的創新性和先進性。

結語

本文探討了預訓練語言模型與知識嵌入技術在威脅告警語義分析中的應用。通過對PLMs的發展歷程、知識嵌入技術的原理及其在自然語言處理任務中的應用進行詳細闡述，分析了兩者結合在威脅告警語義分析中的優勢與挑戰。通過引入大規模電力行業的真實告警數據進行預訓練，結合已有的部分行業結構化安全攻防知識嵌入，提出了一種新的威脅告警語義分析框架，旨在提高電力行業安全告警信息的語義理解和威脅識別的準確性。經過必要的實際數據接入驗證，以及行業內演練階段的真實分析，本文提出的框架已經初步具備電力行業安全告警信息的語義理解和攻擊行為威脅識別的能力，而且對于隱藏告警中的真實攻擊事件，以及長期持續的隱藏式攻擊行為，具備檢測與研判的能力，更可以自動通過知識嵌入技術對數據進行智能的研判，快速有效地幫助安全防御者提升檢測與研判的精準化能力。

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作者簡介：張哲寧（1996— ），男，漢族，河北泊頭人，碩士研究生，助教，研究方向為網絡安全聯防聯控。