基于深度学习的电力系统网络安全态势感知与风险评估研究

国网宁夏电力有限公司吴忠供电公司 魏晶平 杜梦迪 王 阔 李泽旭 高文静

华信咨询设计研究院有限公司 王园园

1 引言

电力系统网络是现代社会的重要基础设施之一，负责电力的生产、传输和分配等任务。随着电力系统网络的普及，网络安全问题越来越受到人们的关注。电力系统网络的复杂性和规模使得其面临着各种安全威胁，如黑客攻击、恶意软件和病毒等。因此，电力系统网络的安全性问题亟待解决。目前，传统的电力系统网络安全解决方案主要采用规则或基于特征的方法进行攻击检测和防御。然而，这些方法需要大量的人工参与和更新，且难以适应快速变化的安全威胁。随着深度学习技术的发展，利用该技术进行电力系统网络安全态势感知和风险评估已经成为一个热门研究领域。

本文旨在研究基于深度学习的电力系统网络安全态势感知和风险评估方法，为电力系统网络的安全提供一种新的解决方案。本文首先介绍了电力系统网络的结构和特点，分析了电力系统网络面临的安全威胁。其次，提出了一种基于深度学习的电力系统网络安全态势感知方法，通过监控电力系统网络中的数据流量和数据包信息，对网络中的异常行为进行检测和预警。最后，对电力系统网络的风险进行评估，并提出相应的防范措施。

2 电力系统网络的结构和特点

电力系统网络是由多个电力设施和电力通信设备构成的复杂系统，主要包括电力发电设施、输电和配电系统、通信网络和监测设备等。其中，通信网络是电力系统网络中的关键组成部分，负责电力设施之间的数据传输和通信。

BP 神经网络是一种前向分层网络，其内部结构由多个感知器组成。典型的三层神经网络结构如图1所示，其通过权值和阈值连接每层神经元，实现正向传播训练和反向修正学习。由于其简单的结构和良好的自主学习、容错能力等特点，BP 神经网络在模式识别、智能控制等各个领域被广泛应用[1]。

图1 典型三层神经网络结构

电力系统网络作为现代电力系统的核心组成部分，具有以下特点。

一是大规模性：电力系统网络的规模庞大，包括数千个电力设施和电力通信设备，数据量庞大，网络结构复杂。电力系统的设施分布在不同的地理位置，网络规模巨大，同时需要满足不同地区的供电需求。因此，对于电力系统网络的安全防护需要考虑到整个网络的规模和复杂性。

二是高可靠性：电力系统网络对可靠性要求极高，一旦出现故障，将会对电力系统的正常运行造成严重影响。电力系统的稳定运行对于整个社会具有重要意义，一旦电力系统出现故障，将会给人们的生产和生活带来影响[2]。因此，电力系统网络需要采取多种措施确保系统的高可靠性。

三是实时性：电力系统网络需要实时监测和控制，保证电力设施的稳定运行。电力设施的运行需要保证高水平的实时性，否则将会对电力系统的稳定性造成影响。因此，对于电力系统网络的安全防护需要具备高度的实时性和响应性。

四是多样性：电力系统网络的设施类型和通信协议多样，需要针对不同类型的设施和协议进行安全保护。电力系统网络中的设施类型包括发电设施、输电设施、变电设施等，不同设施的安全特点不同，需要采用不同的安全保护措施。同时，电力系统网络使用的通信协议也非常多样，需要针对不同类型的协议进行安全保护[3]。

总之，电力系统网络具有大规模性、高可靠性、实时性和多样性等特点。针对这些特点，需要采用专业的技术手段和措施，保障电力系统网络的安全。

3 基于深度学习的电力系统网络安全态势感知方法

深度神经网络（Deep Neural Network,DNN）是一种在电力系统各个领域广泛应用的技术。其具有优秀的非线性映射能力，能够通过构建含有多个隐层的网络模型对大量样本进行训练，并对测试样本具有高分类准确率。本文探索将DNN应用于电力系统暂态稳定评估，以提高评估效果。DNN 模型采用深度神经网络结构，其结构如图2所示。

图2 深度神经网络结构

基于深度学习的电力系统网络安全态势感知方法是一种全新的安全防御手段，主要包括以下几个步骤。

一是据采集：在电力系统网络中安装网络流量监测工具和数据包捕获工具，收集网络中的数据流量和数据包信息，包括源IP 地址、目的IP 地址、协议类型等信息。这些信息可以为后续的特征提取和异常检测提供必要的数据基础。

二是特征提取：基于深度学习技术，如卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN）等，对采集到的数据进行特征提取，得到网络中的异常行为特征。通过学习大量的数据，深度学习模型可以自动地发现网络中的正常和异常行为，从而为后续的异常检测提供有力的支持。

三是异常检测：将提取到的异常行为特征输入到分类器中进行分类，判断是否存在安全威胁。分类器可以采用监督学习、半监督学习和无监督学习等方法进行训练，以适应不同的安全威胁场景。异常检测可以采用多种技术，如基于规则的方法、基于机器学习的方法和基于深度学习的方法等，以提高检测准确率和效率。

临床试验的高风险及不确定性使受试者常暴露于高风险中，应提高对临床试验的风险管理认识，当受试者承担的风险高于最小风险时，应采取措施降低风险等级保护受试者。临床试验风险是客观存在的，且不以人的意志为转移，受试者管理风险大部分是可控的，因此，研究各责任方应在遵守和完成各自职责的前提下，鼎力合作，提高受试者管理中风险识别水平，通过人为干预、受试者风险管理、科学化的决策来制定相关管理措施，尽可能地规避风险，实现风险最小化，保护受试者权益。

四是预警与防御：对检测到的安全威胁进行预警，并采取相应的防御措施，包括封堵攻击源、限制数据流量等。预警可以采用邮件、短信等方式通知管理员或安全团队，以便及时采取措施。防御措施可以根据威胁的类型和严重程度制定，可以是主动的、被动的或组合的。

综上所述，基于深度学习的电力系统网络安全态势感知方法是一种高效、准确和自适应的安全防御手段。通过采集数据、特征提取、异常检测和防御等步骤，可以及时发现并处理各种网络攻击事件，从而保障电力系统网络的安全。

4 电力系统网络风险评估

电力系统网络风险评估是保障电力系统网络安全的重要环节，主要包括以下几个方面。

一是风险识别：通过对电力系统网络中的安全威胁进行分析和评估，识别可能造成损失的风险。为了做好风险识别工作，需要对电力系统网络中的所有设备进行调查和排查，包括网络拓扑结构、设施类型、通信协议等。通过分析电力系统网络的构成和运行特点，可以预测可能存在的安全威胁，并确定安全风险的严重程度和影响范围。

二是风险评估：对电力系统网络中的风险进行评估，确定风险的严重程度和影响范围。风险评估的目的是量化安全威胁对电力系统网络的潜在影响，评估可能发生的损失和风险成本，从而为制定相应的防范措施提供依据。评估方法可以采用多种方法，如定性评估、定量评估、模型仿真评估等。

三是风险应对：根据风险评估结果，制定相应的防范措施，包括加强网络安全培训、完善网络安全设施等。风险应对的目的是通过采取各种措施降低风险的发生概率和影响程度，尽可能地保障电力系统网络的安全。在应对过程中，需要根据实际情况采取不同的防范措施，包括主动的、被动的或组合的防范措施。

总之，电力系统网络风险评估是电力系统网络安全的重要保障措施。通过对电力系统网络中存在的安全威胁进行评估和分析，制定相应的防范措施，可以在一定程度上保障电力系统网络的安全，保障电力系统的稳定运行。

5 案例分析

该电力系统公司在实施基于深度学习的电力系统网络安全态势感知和风险评估方法后，能够更加准确地发现并处理各种网络攻击事件，有效地提高了电力系统网络的安全性。具体实施步骤如下。

首先，该公司使用网络流量监测工具和数据包捕获工具对电力系统网络中的数据流量和数据包信息进行采集，包括源IP 地址、目的IP 地址、协议类型等信息。然后，利用卷积神经网络进行特征提取，将采集到的数据输入到模型中，提取网络中的异常行为特征。接着，将提取到的异常行为特征输入到分类器中进行分类，判断是否存在安全威胁。最后，对检测到的安全威胁进行预警，并采取相应的防御措施，包括封堵攻击源、限制数据流量等。

在实际应用中，该安全防御系统能够及时发现并处理各种网络攻击事件，包括端口扫描、恶意软件攻击、拒绝服务攻击等。同时，该公司还对电力系统网络的风险进行评估，制定相应的防范措施，包括加强网络安全培训、完善网络安全设施等，有效地提高了电力系统网络的安全性。

通过该案例可以看出，基于深度学习的电力系统网络安全态势感知和风险评估方法在电力系统领域的应用前景非常广阔。未来，该方法还有待不断优化和完善，以更好地保障电力系统网络的安全。

6 结语

本文研究了基于深度学习的电力系统网络安全态势感知和风险评估方法。通过对电力系统网络中的数据流量和数据包信息进行监控和检测，采用深度学习技术进行特征提取和异常检测，能够有效地提高电力系统网络的安全性。同时，对电力系统网络中存在的安全威胁进行风险评估，制定相应的防范措施，可以更好地保障电力系统网络的安全。

未来，随着深度学习技术的不断发展和完善，基于深度学习的电力系统网络安全态势感知和风险评估方法将会得到更加广泛地应用和推广。同时，需要对电力系统网络中的安全威胁进行更深入的研究，开发更加高效和精准的安全防范措施，从而更好地保障电力系统网络的安全。