基于人工智能的電力系統網絡入侵檢測與應對機制

劉嘉琪

（國網張家港市供電公司，江蘇 張家港 215600）

0 引 言

目前，電力系統網絡的安全問題日益突出，網絡入侵事件時有發生，給電力系統的安全穩定運行帶來了嚴峻的挑戰。因此，建立一種高效、準確的電力系統網絡入侵檢測與應對機制，已經成為一個亟待解決的問題。在此背景下，分析電力系統網絡入侵的定義和分類，然后介紹入侵檢測與應對機制的設計思路和實現方法，通過實驗驗證機制的有效性和可行性，為電力系統網絡安全問題提供新的解決方案和思路，促進電力系統的安全穩定運行。

1 電力系統網絡入侵

1.1 定義和分類

電力系統網絡入侵指攻擊者通過各種手段，利用電力系統網絡中的漏洞和弱點，非法獲取或篡改電力系統網絡中的數據，從而實現對電力系統的控制和破壞[1]。電力系統網絡入侵的攻擊類型和描述如表1所示。

表1 電力系統網絡的入侵攻擊類型和描述

1.2 電力系統網絡入侵檢測與應對

電力系統網絡入侵檢測與應對需要采取多方面的措施，通過技術手段、演練測試等方式提高電力系統網絡入侵的防范和應對能力，確保電力系統的安全穩定運行。

1.2.1 采用基于人工智能的檢測算法

利用人工智能技術，可以構建更加智能化和高效的入侵檢測算法。例如，可以采用深度學習技術對電力系統網絡數據進行分析和識別，從而實現對各種入侵行為的快速檢測和響應。

1.2.2 威脅情報共享平臺

建立威脅情報共享平臺，促使不同的電力系統企業之間共享入侵情報和安全經驗，從而提高入侵檢測和應對的效率與準確性。

1.2.3 持續的安全演練和測試

定期進行安全演練和測試，及時發現和修復電力系統網絡中的漏洞與弱點，從而提高電力系統網絡的入侵檢測和應對能力。

2 基于人工智能的電力系統網絡入侵檢測與應對機制的設計思路

2.1 數據采集和預處理

采集電力系統網絡中的網絡流量、設備日志、安全事件等數據，并對這些數據進行預處理，包括數據清洗、去噪、特征提取等，以便后續的分析和識別[2]。

2.2 基于機器學習的入侵檢測

利用機器學習技術建立入侵檢測模型，通過對歷史數據的分析和學習，識別出各種入侵行為的模式和規律。在給定輸入特征向量X的情況下，輸出結果為Y的概率為

式中：P(Y)表示輸入特征X的先驗概率；P(Y)表示輸出結果Y的先驗概率。針對歷史數據進行訓練，可以得到各個特征的權重和閾值，從而實現對新數據的分類。當輸入新的特征向量時，可以根據式（1）計算出入侵的概率，并將其與預先設定的閾值進行比較，從而判斷是否存在入侵行為。

2.3 入侵事件的評估和分類

評估檢測的入侵事件，根據事件的類型、級別、影響范圍等因素進行分類和排序，以便后續制定應對措施。網絡入侵事件評估分類如表2 所示。

表2 網絡入侵事件的評估分類

不同類型的入侵事件對電力系統的影響程度不同，需要針對不同級別的入侵事件采取相應的防范和應對措施。通過分析入侵事件的類型、級別、影響范圍等因素，可以制定相應的入侵檢測和應對策略，從而保障電力系統的安全穩定運行。同時，需要持續監測和更新入侵檢測與應對機制，以適應入侵事件的不斷變化。

3 試驗與結果分析

3.1 試驗環境和數據集

3.1.1 試驗環境

采用模擬電力系統網絡，模擬真實的電力系統網絡環境[3]。入侵檢測系統可以采用開源的入侵檢測軟件，如Snort、Suricata 等，也可以自行開發，滿足不同場景下的入侵檢測需求。自行開發入侵檢測系統，可以更精準地滿足特定電力系統網絡的需求，提高入侵檢測的效率和準確性。無論采用哪種方式，都要充分考慮入侵檢測系統在準確率、響應時間以及響應措施等方面的表現，以實現對電力系統網絡的全面保護。

3.1.2 數據集

數據集包括網絡流量數據、設備日志數據以及安全事件數據等多種類型的數據，可以通過真實電力系統網絡或者模擬電力系統網絡進行采集。對于網絡流量數據，可以采集網絡中傳輸控制協議（Transmission Control Protocol，TCP）、用戶數據報協議（User Datagram Protocol，UDP）、網際控制報文協議（Internet Control Message Protocol，ICMP）等協議的流量數據，并進行預處理和特征提取。網絡中不同協議的流量數據如表3 所示。

表3 網絡中不同協議流量數據

表3 中，每一行表示一個網絡流量數據包，包含源IP 地址、目標IP 地址、源端口、目標端口以及流量大小等信息。不同協議的數據包格式可能存在差異，需要根據實際情況進行采集和分析。通過采集網絡中TCP、UDP、ICMP 等協議的流量數據，可以對電力系統網絡進行全面的監測和分析，及時發現和應對入侵行為，優化網絡性能。

3.2 實驗結果分析和評估

為了更好地評估基于人工智能的電力系統網絡入侵檢測機制的性能和效果，將該機制與特征檢測機制（記為入侵檢測機制A）、統計檢測機制（記為入侵檢測機制B）進行對比，測試結果如表4 所示。

表4 人工智能機制與常規入侵檢測機制的對比分析

由表4 可知，人工智能機制在準確率方面表現最好，達到95%以上，而特征檢測機制和統計檢測機制的準確率分別為85%和90%。在響應時間方面，人工智能機制表現較好，響應時間及時；而特征檢測機制響應時間較慢，統計檢測機制響應時間較快[4]。在響應措施方面，人工智能機制采取了有效的隔離措施和漏洞修復措施，而特征檢測機制和統計檢測機制的隔離與漏洞修復效果均不如人工智能機制。

3.3 機制的優缺點分析

3.3.1 優點

第一，準確率高。該機制采用人工智能技術，能夠對電力系統網絡中的入侵事件進行高效準確的識別和分類，準確率達到了95%以上。第二，響應及時。該機制能夠快速響應入侵事件，并采取有效的隔離措施和漏洞修復措施，保障電力系統的安全穩定運行。第三，自適應性強。該機制能夠通過對歷史數據的學習和分析，自適應地調整檢測和應對策略，提高檢測和響應的效率和準確性[5]。第四，實踐應用價值高。該機制具有較高的實用性和可靠性，可以應用于實際的電力系統網絡入侵檢測和應對工作中，提高電力系統網絡的安全穩定運行。

3.3.2 缺點

第一，數據集要求高。該機制需要大量的網絡流量數據、設備日志數據和安全事件數據等多種類型的數據，對數據集的質量和數量有較高要求。第二，算法復雜度高。該機制采用人工智能技術，算法復雜度較高，需要對大量數據進行處理和分析，對硬件設備和計算能力的要求較高[6]。第三，安全性風險大。該機制需要對電力系統網絡進行實時監測和分析，可能會暴露一定的安全性風險，需要采取相應的安全措施進行防范。

綜合對比結果，可以看出人工智能機制在準確率、響應時間和響應措施等方面均表現較好，具有較高的實用性和可靠性，可以應用于實際的電力系統網絡入侵檢測與應對工作。

4 結 論

基于人工智能的電力系統網絡入侵檢測與應對機制具有準確率高、響應及時、自適應性強等優點，可以有效提高電力系統網絡的安全穩定運行。未來可以研究機器學習模型的自主學習和自我修復能力，通過優化機器學習算法，進一步提高入侵檢測和應對的效率與準確性，降低算法復雜度。