電力系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)信息安全風(fēng)險防范措施分析

任麗紅，劉寶擘，馬博坤

（宣化科技職業(yè)學(xué)院，河北 張家口 075100）

0 引 言

目前，電力系統(tǒng)的穩(wěn)定運行對于社會經(jīng)濟發(fā)展至關(guān)重要。隨著電力系統(tǒng)不斷向網(wǎng)絡(luò)化和智能化發(fā)展，其信息安全問題日益凸顯。網(wǎng)絡(luò)攻擊、系統(tǒng)漏洞和數(shù)據(jù)安全威脅成為電力系統(tǒng)面臨的主要風(fēng)險。例如，網(wǎng)絡(luò)攻擊會導(dǎo)致數(shù)據(jù)泄露、服務(wù)中斷甚至系統(tǒng)崩潰，這對于依賴電力供應(yīng)的現(xiàn)代社會來說會造成嚴(yán)重后果。因此，深入分析電力系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)的信息安全風(fēng)險，并制定有效的防范措施，成為確保電力系統(tǒng)穩(wěn)定運行和社會經(jīng)濟安全的重要課題。

1 電力系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)基本架構(gòu)

電力系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)基本架構(gòu)主要包括以下6 個關(guān)鍵部分。一是發(fā)電站和變電站，發(fā)電站負(fù)責(zé)電能生成，變電站則負(fù)責(zé)電能轉(zhuǎn)換與分配，是連接發(fā)電和輸電關(guān)鍵節(jié)點。二是輸電網(wǎng)絡(luò)，負(fù)責(zé)將發(fā)電站產(chǎn)生電能傳輸?shù)讲煌貐^(qū)，包括高壓輸電線和相關(guān)控制設(shè)備。三是配電網(wǎng)絡(luò)，將輸電系統(tǒng)與用戶連接，負(fù)責(zé)將電能從高壓降低為適合家庭和商業(yè)用途低壓。四是控制中心，負(fù)責(zé)監(jiān)控和管理電網(wǎng)運行，通過采集數(shù)據(jù)、分析信息，確保電力供應(yīng)穩(wěn)定。五是通信網(wǎng)絡(luò)，負(fù)責(zé)連接各個組成部分，確保信息實時傳輸和處理，包括有線和無線通信技術(shù)，可確保每個環(huán)節(jié)都能實時通信。六是數(shù)據(jù)中心和云平臺，隨著信息技術(shù)發(fā)展，數(shù)據(jù)中心和云平臺在電力系統(tǒng)中越來越重要，負(fù)責(zé)存儲大量運行數(shù)據(jù)，支持?jǐn)?shù)據(jù)分析與智能決策。

2 電力系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)面臨的技術(shù)安全風(fēng)險

2.1 網(wǎng)絡(luò)攻擊類型與特點

電力系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)面臨的技術(shù)安全風(fēng)險多樣化，其中網(wǎng)絡(luò)攻擊的類型與特點尤為顯著。例如：針對控制系統(tǒng)的定向攻擊，可能導(dǎo)致電力供應(yīng)中斷或系統(tǒng)損壞；分布式拒絕服務(wù)（Distributed Denial of Service，DDoS）攻擊，通過大量請求淹沒網(wǎng)絡(luò)，影響電力系統(tǒng)的訪問和通信；網(wǎng)絡(luò)釣魚和社會工程攻擊，旨在通過欺騙手段竊取敏感信息；惡意軟件和病毒，可以在系統(tǒng)內(nèi)傳播并造成嚴(yán)重破壞。這些攻擊不僅技術(shù)性強，而且越來越隱蔽和復(fù)雜，以至于常規(guī)的防御措施難以應(yīng)對。攻擊者可能利用網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的漏洞，或是針對人員的安全意識不足方面進行攻擊[1]。因此，電力系統(tǒng)必須采取多層次、綜合性的安全策略，從而確保網(wǎng)絡(luò)的完整性、可靠性和安全性。

2.2 系統(tǒng)漏洞與安全弱點

電力系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)漏洞與安全弱點是信息安全管理中的關(guān)鍵問題。這些漏洞通常源于過時的軟件、未加密的數(shù)據(jù)傳輸、不足的訪問控制措施以及人為的錯誤或疏忽。例如，老舊的系統(tǒng)可能不支持最新的安全協(xié)議，易受網(wǎng)絡(luò)攻擊；缺乏有效的網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控和入侵檢測系統(tǒng)也會增加電力系統(tǒng)面臨的安全風(fēng)險；電力系統(tǒng)的物理設(shè)施變電站和控制中心等沒有采取適當(dāng)?shù)陌踩胧赡軙蔀楸还舻哪繕?biāo)[2]。

2.3 歷史安全事故分析

電力系統(tǒng)的歷史安全事故提供了寶貴的教訓(xùn)，強調(diào)了強化信息安全的必要性。歷史安全事故中，多起事故源于網(wǎng)絡(luò)安全漏洞。例如，未經(jīng)授權(quán)而強行訪問系統(tǒng)，導(dǎo)致系統(tǒng)損壞或數(shù)據(jù)丟失；遭受網(wǎng)絡(luò)攻擊，導(dǎo)致電網(wǎng)運行故障，這些攻擊往往利用系統(tǒng)軟件的漏洞或操作員的安全意識不足[3]。此外，物理安全缺失導(dǎo)致的設(shè)備破壞也會引發(fā)重大事故。一些事故涉及惡意軟件的使用。例如，勒索軟件使電力系統(tǒng)控制系統(tǒng)癱瘓，造成長時間的供電中斷。事故分析顯示，多層安全防御、定期的系統(tǒng)更新和員工安全培訓(xùn)對于預(yù)防此類事件至關(guān)重要。

3 電力系統(tǒng)風(fēng)險評估體系的建立

3.1 電力系統(tǒng)風(fēng)險評估模型

文章采用一種綜合模型，結(jié)合概率理論和系統(tǒng)分析方法，構(gòu)建一個多因素綜合評估框架。

首先，定義一個基本的風(fēng)險評估函數(shù)公式為

式中：R(e)表示特定事件e的風(fēng)險等級；P(e)是該事件發(fā)生的概率；I(e)是事件發(fā)生時的影響程度。

其次，針對電力系統(tǒng)的特性，進一步細(xì)化這個模型。文章分析歷史數(shù)據(jù)和當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)，使用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)來預(yù)測特定安全事件的發(fā)生概率P(e)。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)允許在存在不確定性和條件依賴時做出更加精確的預(yù)測。對于影響程度I(e)，考慮事件對電網(wǎng)運行安全、數(shù)據(jù)完整性以及服務(wù)連續(xù)性的影響，通過一個加權(quán)函數(shù)來實現(xiàn)，其中權(quán)重反映不同影響因素的相對重要性，具體如公式為

式中：Is(e)、Id(e)、Ic(e)分別表示安全性、數(shù)據(jù)完整性和服務(wù)連續(xù)性的影響；w1、w2、w3分別表示安全性、數(shù)據(jù)完整性和服務(wù)連續(xù)性的權(quán)重因子。

最后，為提升模型的適應(yīng)性和靈活性，文章選擇反向傳播（Back Propagation，BP）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，以其強大的模式識別和預(yù)測能力來提升模型的適應(yīng)性和靈活性。BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種多層前饋網(wǎng)絡(luò)，通過調(diào)整網(wǎng)絡(luò)中的權(quán)重和偏差來最小化預(yù)測誤差。它包括輸入層、隱藏層和輸出層，每層由若干神經(jīng)元組成。訓(xùn)練BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本步驟如下。

步驟一，前向傳播。輸入信號從輸入層傳到隱藏層，再從隱藏層傳到輸出層。每個神經(jīng)元的輸出由激活函數(shù)計算得到。假設(shè)隱藏層的激活函數(shù)為f，那么隱藏層神經(jīng)元的輸出可以表示為

式中：xj表示輸入層神經(jīng)元的輸出；wij表示連接輸入層和隱藏層神經(jīng)元的權(quán)重；bi表示隱藏層神經(jīng)元的偏差。

步驟二，計算誤差。在輸出層，計算實際輸出與預(yù)期輸出之間的誤差。

步驟三，反向傳播。誤差從輸出層傳回隱藏層，并根據(jù)誤差來調(diào)整權(quán)重和偏差。誤差對權(quán)重的導(dǎo)數(shù)用于更新權(quán)重，具體公式為

式中：wij(new)表示更新后的權(quán)重新值；wij(old)表示更新前的權(quán)重舊值；E表示誤差函數(shù)；η表示學(xué)習(xí)率。

步驟四，迭代優(yōu)化。重復(fù)上述過程，直至網(wǎng)絡(luò)輸出的誤差降到可接受的水平。

通過大量歷史安全事件數(shù)據(jù)的訓(xùn)練，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠捕捉到那些可能對電力系統(tǒng)構(gòu)成威脅的復(fù)雜因素，并分析它們之間的關(guān)系[4]。

3.2 輸入量的模糊預(yù)處理和模糊綜合評價模型建立

3.2.1 輸入量的模糊預(yù)處理

輸入量的模糊預(yù)處理過程涉及風(fēng)險要素的提取與量化和模糊預(yù)處理的應(yīng)用，具體步驟如下。

步驟一，風(fēng)險要素的提取。從大量歷史數(shù)據(jù)和專家意見中提取對電力系統(tǒng)安全具有顯著影響的風(fēng)險因素。這些因素包括外部攻擊的頻率、系統(tǒng)漏洞的嚴(yán)重性、員工培訓(xùn)水平等。

步驟二，風(fēng)險要素的量化。使用模糊集合理論量化所提取的風(fēng)險要素。對于每個風(fēng)險要素，會定義一個模糊集合和相應(yīng)的隸屬度函數(shù)。假設(shè)一個風(fēng)險要素是系統(tǒng)漏洞的嚴(yán)重性，可以將其量化為模糊集合S,并定義μ是隸屬度函數(shù)，μS(x)是x對應(yīng)的模糊集合S的隸屬程度。隸屬度函數(shù)為

式中：x表示漏洞嚴(yán)重性的實際值；k和c表示調(diào)整曲線形狀的參數(shù)。

步驟三，模糊預(yù)處理的應(yīng)用。通過這種方式可以將各個風(fēng)險要素轉(zhuǎn)換為模糊值，進而可以在風(fēng)險評估模型中更有效地處理不確定性和模糊性。例如，在BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程中，這些模糊化的風(fēng)險要素作為輸入量，使得模型能夠更好地適應(yīng)和學(xué)習(xí)復(fù)雜的風(fēng)險模式[5]。

3.2.2 建立模糊綜合評價模型

文章建立一個模糊綜合評價（Fuzzy Comprehensive Evaluation，F(xiàn)CE）模型，以系統(tǒng)化地評估電力系統(tǒng)的安全風(fēng)險，具體步驟如下。

步驟一，確定評價因素和評價集。首先基于風(fēng)險要素構(gòu)建評價因素集合U={u1,u2,…,um}其中每個ui代表一個特定的風(fēng)險要素，同時再設(shè)立評價集V={v1,v2,…,vm}，用來表示不同等級的風(fēng)險評估結(jié)果，如從“非常低”到“非常高”。

步驟二，建立隸屬矩陣。對每個風(fēng)險要素ui，構(gòu)建隸屬度向量Ri=[ri1,ri2,…,rim]，其中rij表示該風(fēng)險要素屬于評價集V中的第j個等級的隸屬度，所有這些向量合起來形成一個隸屬度矩陣R。

步驟三，確定權(quán)重向量。本研究為評價因素U中的每個元素賦予一個權(quán)重，形成權(quán)重向量W=[w1,w2,…,wn]，這些權(quán)重基于歷史數(shù)據(jù)分析和專家咨詢結(jié)果。

步驟四，執(zhí)行模糊綜合評價。最后使用模糊矩陣運算來進行綜合評價。這通常涉及模糊矩陣的合成運算，具體公式為

式中：B表示最終的評價結(jié)果向量，反映整個電力系統(tǒng)面臨的綜合風(fēng)險水平。結(jié)果向量B中的每個元素表示不同風(fēng)險等級的隸屬度，可以用來分類和決策風(fēng)險級別。

4 電力系統(tǒng)風(fēng)險評估體系測試

文章從實際的電力系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)中收集數(shù)據(jù)，包括歷史攻擊記錄、系統(tǒng)配置、漏洞報告以及操作日志。然后將這些數(shù)據(jù)輸入文章設(shè)計的風(fēng)險評估模型，以模擬真實的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境。在這個過程中，特別關(guān)注那些識別為高風(fēng)險區(qū)域的部分，以測試模型對這些關(guān)鍵區(qū)域的響應(yīng)能力。為進一步增加實驗的真實性，在一個受控環(huán)境中創(chuàng)建一個模擬電力網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。在這個模擬系統(tǒng)中，部署如DDoS 攻擊、惡意軟件注入和SQL 注入等常見的網(wǎng)絡(luò)攻擊，來觀察系統(tǒng)的反應(yīng)和風(fēng)險評估模型的性能。實驗數(shù)據(jù)結(jié)果如表1 所示。表1 結(jié)果顯示，文章設(shè)計的電力系統(tǒng)風(fēng)險評估模型在多種攻擊類型中表現(xiàn)出高效的識別率，特別是在DDoS 攻擊、結(jié)構(gòu)化查詢語言（Structured Query Language，SQL）注入和網(wǎng)絡(luò)掃描方面，模型展現(xiàn)超過90%的高識別率，其中DDoS 攻擊的識別率最高，達到95%。這表明文章設(shè)計模型對網(wǎng)絡(luò)流量異常和惡意數(shù)據(jù)包具有強大的識別能力。與歷史數(shù)據(jù)相比，模型在大部分攻擊類型的識別上有所提高，凸顯其學(xué)習(xí)和適應(yīng)歷史數(shù)據(jù)模式的能力。設(shè)計模型在網(wǎng)絡(luò)掃描、釣魚攻擊和社交工程攻擊的識別率同等或略低于歷史數(shù)據(jù)，表明模型對于非技術(shù)性攻擊的識別有待進一步優(yōu)化。模型在靈活性方面表現(xiàn)出色，能夠適應(yīng)不同網(wǎng)絡(luò)配置和變化的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，這對于實際應(yīng)用中經(jīng)常遇到的網(wǎng)絡(luò)條件變化是非常重要的。實驗測試驗證該模型在電力系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險評估方面的高效性和適用性，其高識別率和良好的靈活性使其成為預(yù)防和應(yīng)對網(wǎng)絡(luò)攻擊的有力工具。

表1 實驗數(shù)據(jù)結(jié)果

5 結(jié) 論

本研究核心是構(gòu)建和驗證一個全面的電力系統(tǒng)風(fēng)險評估模型，旨在提高電力系統(tǒng)在面對日益增長的網(wǎng)絡(luò)安全威脅時的防御能力。通過融合模糊邏輯和BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，有效處理風(fēng)險評估中的不確定性和復(fù)雜性，在識別和預(yù)測潛在安全威脅方面具有強大能力，實驗測試的結(jié)果進一步證明模型的有效性。在多種模擬攻擊情景中，特別是在處理DDoS 攻擊和SQL 注入等技術(shù)性較強的攻擊時，模型表現(xiàn)出高識別率和優(yōu)異的適應(yīng)性，對于非技術(shù)性攻擊的識別需進一步優(yōu)化。