獨(dú)立電化學(xué)儲(chǔ)能電站網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)感知研究

doi：10.3969/j.issn.1673-0194.2025.16.052

[中圖分類號(hào)]F426；TP393 [文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼］A [文章編號(hào)]1673-0194（2025）16-0158-03

0 引言

隨著電力行業(yè)的快速發(fā)展，獨(dú)立電化學(xué)儲(chǔ)能電站因其信息化與智能化程度不斷提升而成為網(wǎng)絡(luò)攻擊的目標(biāo)。惡意軟件感染、拒絕服務(wù)攻擊等網(wǎng)絡(luò)攻擊可能導(dǎo)致電站運(yùn)行異常，甚至危及電網(wǎng)安全。而構(gòu)建能實(shí)時(shí)感知并預(yù)測(cè)潛在威脅的網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)感知模型，是確保獨(dú)立電化學(xué)儲(chǔ)能電站網(wǎng)絡(luò)安全的關(guān)鍵手段。

1獨(dú)立電化學(xué)儲(chǔ)能電站網(wǎng)絡(luò)安全威脅種類

基于獨(dú)立電化學(xué)儲(chǔ)能電站的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)與特征，可以識(shí)別出一系列潛在的網(wǎng)絡(luò)安全威脅。隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，獨(dú)立電化學(xué)儲(chǔ)能電站面臨的網(wǎng)絡(luò)安全威脅種類和攻擊方式也在不斷變化。以下是幾種主要的網(wǎng)絡(luò)安全威脅種類。

1.1 惡意軟件攻擊

惡意軟件攻擊是指通過遠(yuǎn)程植入惡意代碼或病毒的方式來影響儲(chǔ)能電站網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)正常運(yùn)行的行為。這些惡意軟件可能源自外部網(wǎng)絡(luò)攻擊，也可能通過不安全的設(shè)備、第三方供應(yīng)商或因工作人員疏忽而引入，如攻擊者通過在電池管理系統(tǒng)中植人惡意軟件來操控電池充放電過程，致使電池過充、過放，甚至引發(fā)火災(zāi)等安全事故。另外，惡意軟件還可能通過竄改系統(tǒng)設(shè)置或改變?cè)O(shè)備運(yùn)行參數(shù)讓儲(chǔ)能電站的設(shè)備失去控制，最終造成電站無法正常運(yùn)作。因此，儲(chǔ)能電站需要定期更新軟件和固件，修補(bǔ)已知的安全漏洞并加強(qiáng)內(nèi)外部訪問控制，以此降低惡意軟件人侵的風(fēng)險(xiǎn)。

1.2通信數(shù)據(jù)劫持

通信數(shù)據(jù)劫持是指在數(shù)據(jù)傳輸過程中，攻擊者通過各種手段獲取或竄改數(shù)據(jù)。比如，在獨(dú)立電化學(xué)儲(chǔ)能電站中，電池管理系統(tǒng)、能量管理系統(tǒng)和遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)通常需要通過無線或有線網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行數(shù)據(jù)交換，若攻擊者能成功攔截?cái)?shù)據(jù)傳輸鏈路，便可以獲得電池的狀態(tài)信息、電網(wǎng)的負(fù)荷信息及其他敏感數(shù)據(jù)。通過竄改這些數(shù)據(jù)，攻擊者能夠誤導(dǎo)系統(tǒng)進(jìn)行錯(cuò)誤的決策，甚至通過控制數(shù)據(jù)流導(dǎo)致系統(tǒng)故障或設(shè)備損壞[1]。因此，為了防止通信數(shù)據(jù)劫持，儲(chǔ)能電站應(yīng)當(dāng)采取數(shù)據(jù)加密和身份認(rèn)證技術(shù)來確保通信數(shù)據(jù)的安全性與完整性。

1.3拒絕服務(wù)攻擊

拒絕服務(wù)攻擊是指在儲(chǔ)能電站網(wǎng)絡(luò)中通過向目標(biāo)系統(tǒng)發(fā)送大量的無效請(qǐng)求，使其超負(fù)荷運(yùn)作，導(dǎo)致系統(tǒng)無法正常響應(yīng)合法請(qǐng)求，影響電網(wǎng)的調(diào)頻與調(diào)度功能，進(jìn)而對(duì)電力系統(tǒng)的穩(wěn)定性造成嚴(yán)重威脅的一種攻擊行為。為了防范這種攻擊，儲(chǔ)能電站可以通過流量監(jiān)控、負(fù)載均衡、部署防火墻等手段及時(shí)檢測(cè)并阻斷惡意流量。

1.4設(shè)備漏洞利用

設(shè)備漏洞利用是指在獨(dú)立電化學(xué)儲(chǔ)能電站系統(tǒng)中，通過發(fā)現(xiàn)和利用由不同廠商提供的電池管理系統(tǒng)、能量管理系統(tǒng)等軟件可能存在的漏洞，以及儲(chǔ)能電站中傳感器、控制器等設(shè)備可能存在的漏洞進(jìn)行惡意攻擊或破壞，如一些未及時(shí)更新的舊型號(hào)電池管理系統(tǒng)固件中存在的安全漏洞，攻擊者可借此植入惡意代碼或竊取敏感數(shù)據(jù)。這些漏洞一旦被利用，就可能導(dǎo)致電站運(yùn)行出現(xiàn)重大故障。為應(yīng)對(duì)這一風(fēng)險(xiǎn)，電站管理者需要定期進(jìn)行漏洞掃描，確保設(shè)備和系統(tǒng)得到及時(shí)升級(jí)和修補(bǔ)。

2獨(dú)立電化學(xué)儲(chǔ)能電站網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)感知的關(guān)鍵環(huán)節(jié)

2.1數(shù)據(jù)采集

數(shù)據(jù)采集作為獨(dú)立電化學(xué)儲(chǔ)能電站網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)感知的基礎(chǔ)環(huán)節(jié)，以全面獲取涵蓋電站各個(gè)系統(tǒng)運(yùn)行日志、網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)及設(shè)備狀態(tài)信息等與電站網(wǎng)絡(luò)安全相關(guān)的多源數(shù)據(jù)來支持后續(xù)分析和決策為核心目的。為全面、準(zhǔn)確地采集數(shù)據(jù)，電站需要依托多樣化采集技術(shù)與工具，利用網(wǎng)絡(luò)探針技術(shù)采集網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)，動(dòng)態(tài)分析網(wǎng)絡(luò)通信行為，識(shí)別潛在的安全風(fēng)險(xiǎn)，借助日志管理系統(tǒng)系統(tǒng)性收集運(yùn)行日志信息。與此同時(shí)，為確保數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性和可靠性，電站必須構(gòu)建科學(xué)的數(shù)據(jù)傳輸和存儲(chǔ)機(jī)制，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)及時(shí)、準(zhǔn)確傳輸，使其能順暢進(jìn)入態(tài)勢(shì)感知系統(tǒng)進(jìn)行處理和分析，進(jìn)而提升網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)的精準(zhǔn)感知與動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)能力。該過程不僅要求數(shù)據(jù)采集技術(shù)先進(jìn)，還需要充分考慮數(shù)據(jù)傳輸過程中的時(shí)效性、安全性和完整性，最終為網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)奠定堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)[2] 。

2.2數(shù)據(jù)融合與分析

獨(dú)立電化學(xué)儲(chǔ)能電站通常含有大量冗余信息，以及直接影響數(shù)據(jù)質(zhì)量和可用性的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)。為有效提取出具有實(shí)際意義的安全態(tài)勢(shì)信息，需要先通過整合來自不同數(shù)據(jù)源的信息、系統(tǒng)性消除數(shù)據(jù)之間的矛盾來提升數(shù)據(jù)的完整性和一致性，為后續(xù)分析奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。利用基于特征層（著重多源數(shù)據(jù)特征統(tǒng)一處理）和基于決策層（聚焦融合不同數(shù)據(jù)處理結(jié)果提高決策可靠性和準(zhǔn)確性）的融合方法進(jìn)行數(shù)據(jù)融合，在完成數(shù)據(jù)融合的基礎(chǔ)上，借助數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)對(duì)融合后的數(shù)據(jù)進(jìn)行深度分析。例如，應(yīng)用異常檢測(cè)算法深入分析網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)異常行為模式并初步定位可能的威脅來源；利用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘技術(shù)揭示不同安全事件之間的邏輯關(guān)系，為態(tài)勢(shì)感知提供全面的信息支持；借助分類算法對(duì)已知和未知的安全威脅進(jìn)行分類與評(píng)估，明確威脅類型及其可能的影響范圍。這一系列過程的實(shí)施不僅能提升態(tài)勢(shì)感知的準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性，還能為構(gòu)建智能化網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)體系提供技術(shù)支撐。

2.3態(tài)勢(shì)評(píng)估與預(yù)測(cè)

態(tài)勢(shì)評(píng)估以基于數(shù)據(jù)分析結(jié)果、通過綜合評(píng)價(jià)當(dāng)前安全態(tài)勢(shì)來明確電站所面臨的安全風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)為核心任務(wù)。實(shí)現(xiàn)此目標(biāo)需要采用層次分析法、模糊綜合評(píng)價(jià)法和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)等科學(xué)的方法，這些方法通過建立合理的評(píng)估指標(biāo)體系和數(shù)學(xué)模型，將復(fù)雜、多維的安全態(tài)勢(shì)信息轉(zhuǎn)化為直觀的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)，還可結(jié)合動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)更新及時(shí)反映網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)的變化趨勢(shì)，為管理決策提供可靠依據(jù)。在態(tài)勢(shì)評(píng)估的基礎(chǔ)上，態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè)進(jìn)一步借助歷史數(shù)據(jù)和當(dāng)前態(tài)勢(shì)信息，通過對(duì)歷史安全事件的趨勢(shì)分析和特征提取來對(duì)未來可能發(fā)生的網(wǎng)絡(luò)安全事件進(jìn)行預(yù)判，以提前發(fā)現(xiàn)潛在的安全威脅并制定應(yīng)對(duì)策略。例如，時(shí)間序列分析能基于網(wǎng)絡(luò)流量或攻擊事件的歷史變化規(guī)律預(yù)測(cè)未來一段時(shí)間內(nèi)的潛在安全隱患；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可通過模擬復(fù)雜的非線性關(guān)系生成更具準(zhǔn)確性和前瞻性的態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè)結(jié)果；支持向量機(jī)則通過高維數(shù)據(jù)分析有效分類當(dāng)前與未來可能面臨的威脅類型及其優(yōu)先級(jí)。通過將態(tài)勢(shì)評(píng)估與態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè)有機(jī)結(jié)合，管理者不僅能清晰掌握電站當(dāng)前的安全狀況，還能提前部署防護(hù)策略，有效降低網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險(xiǎn)，為優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)安全資源配置、提升整體運(yùn)行效率提供科學(xué)依據(jù)，是現(xiàn)代電站安全管理不可或缺的手段[3]。

2.4態(tài)勢(shì)可視化呈現(xiàn)

在獨(dú)立電化學(xué)儲(chǔ)能電站的網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)感知中，可視化技術(shù)能夠?qū)㈦娬镜木W(wǎng)絡(luò)安全狀況以直觀化方式全面呈現(xiàn)出來，便于管理者快速掌握整體安全態(tài)勢(shì)和潛在風(fēng)險(xiǎn)。通過設(shè)計(jì)科學(xué)合理的可視化界面，管理人員既能實(shí)時(shí)監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)流量、設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)、安全事件等核心信息，又能觀察到這些信息的動(dòng)態(tài)變化趨勢(shì)并從中分析潛在的安全隱患。為實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，電站可以采取用柱狀圖對(duì)比不同時(shí)間段網(wǎng)絡(luò)攻擊次數(shù)、用折線圖直觀展示網(wǎng)絡(luò)流量變化趨勢(shì)、用餅圖顯示設(shè)備或區(qū)域安全事件比例分布、用網(wǎng)絡(luò)圖清晰呈現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)之間的關(guān)聯(lián)等方式。這些展示方式可以使電站網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)信息一目了然。此外，電站還需要進(jìn)一步結(jié)合地理信息系統(tǒng)（GeographicInformationSystem，GIS）技術(shù)，將電站地理位置與網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)相結(jié)合，生成基于空間維度的全景展示圖。這樣既能展示安全事件發(fā)生的具體位置，又能直觀顯示不同區(qū)域的風(fēng)險(xiǎn)分布，為區(qū)域化管理和精準(zhǔn)防護(hù)提供科學(xué)依據(jù)。除此之外，通過增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（AugmentedReality，AR）眼鏡或虛擬現(xiàn)實(shí)（VirtualReality，VR）環(huán)境，管理人員能夠身臨其境地觀察網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)的動(dòng)態(tài)變化，體驗(yàn)沉浸式的安全事件復(fù)盤場(chǎng)景，進(jìn)而提升對(duì)網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)的感知能力和應(yīng)急處理效率。

3獨(dú)立電化學(xué)儲(chǔ)能電站網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)感知模型構(gòu)建的策略

獨(dú)立電化學(xué)儲(chǔ)能電站的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)具有多樣化、實(shí)時(shí)性要求高、分布式等特征，導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)安全管理難度增加。另外，惡意軟件攻擊、通信數(shù)據(jù)劫持、拒絕服務(wù)攻擊和設(shè)備漏洞利用等網(wǎng)絡(luò)安全威脅嚴(yán)重影響著儲(chǔ)能電站的穩(wěn)定性和安全性。深人研究獨(dú)立電化學(xué)儲(chǔ)能電站的網(wǎng)絡(luò)安全問題，并構(gòu)建有效的網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)感知模型，已成為保障電力系統(tǒng)安全運(yùn)行的重要手段。本文提出一種基于層次化結(jié)構(gòu)的模型，涵蓋數(shù)據(jù)采集、融合與分析、態(tài)勢(shì)評(píng)估及可視化多個(gè)功能模塊。

3.1搭建模型架構(gòu)

獨(dú)立電化學(xué)儲(chǔ)能電站的網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)感知模型由四大核心層構(gòu)成： ① 數(shù)據(jù)采集層通過廣泛搜集網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)、系統(tǒng)日志數(shù)據(jù)以及威脅情報(bào)數(shù)據(jù)等，并通過分布式傳感器與邊緣計(jì)算設(shè)備的巧妙部署實(shí)時(shí)捕獲并傳輸高質(zhì)量數(shù)據(jù)，為后續(xù)分析奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)； ② 數(shù)據(jù)融合與分析層運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)將多源數(shù)據(jù)整合到統(tǒng)一特征空間，通過異常檢測(cè)等先進(jìn)方法精準(zhǔn)識(shí)別潛在的威脅行為，為電站網(wǎng)絡(luò)安全筑起堅(jiān)實(shí)防線； ③ 態(tài)勢(shì)評(píng)估層結(jié)合數(shù)據(jù)分析結(jié)果，設(shè)定威脅等級(jí)與影響范圍等關(guān)鍵指標(biāo)，運(yùn)用層次分析法與模糊綜合評(píng)價(jià)法綜合計(jì)算出當(dāng)前安全態(tài)勢(shì)評(píng)分，為決策者提供清晰的安全態(tài)勢(shì)； ④ 可視化層以態(tài)勢(shì)圖、熱力圖等直觀易懂的圖形化方式生動(dòng)呈現(xiàn)安全態(tài)勢(shì)信息，助力決策者迅速把握電站網(wǎng)絡(luò)安全狀態(tài)，最終確保電站網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)得到全面且有效的監(jiān)測(cè)與管理[4]。

3.2制定數(shù)據(jù)處理流程

在獨(dú)立電化學(xué)儲(chǔ)能電站網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)感知中，要將數(shù)據(jù)處理作為核心環(huán)節(jié)。該環(huán)節(jié)流程嚴(yán)謹(jǐn)且環(huán)環(huán)相扣，通過邊緣計(jì)算設(shè)備、傳感器和安全監(jiān)控系統(tǒng)協(xié)同作業(yè)，實(shí)時(shí)且全面地從電池管理系統(tǒng)、能量管理系統(tǒng)及通信網(wǎng)絡(luò)中搜集多源數(shù)據(jù)，以確保數(shù)據(jù)廣泛覆蓋；之后進(jìn)入包含清洗（剔除重復(fù)記錄與缺失值等無效數(shù)據(jù)來確保數(shù)據(jù)質(zhì)量）、歸一化（將不同維度數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換到統(tǒng)一范圍以便后續(xù)分析）、降維（利用主成分分析等方法降低數(shù)據(jù)復(fù)雜性并保留關(guān)鍵特征信息）這三大步驟的數(shù)據(jù)預(yù)處理階段；緊接著在數(shù)據(jù)融合環(huán)節(jié)利用D-S證據(jù)理論深度整合網(wǎng)絡(luò)流量、設(shè)備運(yùn)行日志及外部情報(bào)數(shù)據(jù)等多源信息，以提升模型全面性與準(zhǔn)確性；基于清洗與融合后的數(shù)據(jù)，在數(shù)據(jù)分析環(huán)節(jié)采用支持向量機(jī)與決策樹算法深入挖掘潛在威脅行為的特征模式，并對(duì)網(wǎng)絡(luò)安全威脅進(jìn)行分類；在態(tài)勢(shì)評(píng)估環(huán)節(jié)，結(jié)合網(wǎng)絡(luò)流量異常、設(shè)備狀態(tài)異常等關(guān)鍵指標(biāo)，運(yùn)用層次分析法確定各指標(biāo)權(quán)重并結(jié)合模糊綜合評(píng)價(jià)法綜合計(jì)算出網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)得分，以全面評(píng)估網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)；在態(tài)勢(shì)可視化環(huán)節(jié)。以熱力圖、柱狀圖等直觀形式動(dòng)態(tài)呈現(xiàn)評(píng)估結(jié)果，并清晰展示攻擊路徑、威脅來源及影響范圍，為網(wǎng)絡(luò)安全管理決策提供有力支持。

3.3選擇模型算法

在數(shù)據(jù)融合階段，采用擅長處理多源數(shù)據(jù)間沖突與不確定性的D-S證據(jù)理論，通過整合網(wǎng)絡(luò)流量特征數(shù)據(jù)與威脅情報(bào)模式數(shù)據(jù)來更準(zhǔn)確地判斷是否存在攻擊行為，并生成高可信度的融合數(shù)據(jù)；在數(shù)據(jù)分析環(huán)節(jié)，運(yùn)用支持向量機(jī)與決策樹兩種算法，其中支持向量機(jī)擅長在數(shù)據(jù)維度較高但樣本量有限的場(chǎng)景下對(duì)已知威脅行為進(jìn)行精準(zhǔn)識(shí)別，決策樹憑借其強(qiáng)大的特征提取與規(guī)則生成能力迅速構(gòu)建起解釋性強(qiáng)的威脅分析模型，為快速響應(yīng)安全事件提供有力支持；在態(tài)勢(shì)評(píng)估階段，結(jié)合層次分析法與模糊綜合評(píng)價(jià)法，其中層次分析法通過構(gòu)建多層結(jié)構(gòu)的態(tài)勢(shì)評(píng)估指標(biāo)并利用專家打分法確定各指標(biāo)的權(quán)重，以增強(qiáng)評(píng)估體系的科學(xué)性，而模糊綜合評(píng)價(jià)法基于模糊集合理論對(duì)多維度指標(biāo)進(jìn)行綜合評(píng)估，最終生成當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)態(tài)勢(shì)的模糊得分，為決策者提供直觀的安全態(tài)勢(shì)；在態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè)階段，采用長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LongShort-TermMemory，LSTM）這一深度學(xué)習(xí)模型，LSTM憑借其強(qiáng)大的時(shí)間序列數(shù)據(jù)處理能力捕獲數(shù)據(jù)中的長期依賴關(guān)系，通過對(duì)歷史攻擊行為與當(dāng)前態(tài)勢(shì)數(shù)據(jù)的深入分析，精準(zhǔn)預(yù)測(cè)潛在威脅行為的發(fā)生概率與趨勢(shì)，為電站的安全運(yùn)行提供預(yù)警機(jī)制5

4結(jié)束語

獨(dú)立電化學(xué)儲(chǔ)能電站的網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)是一項(xiàng)系統(tǒng)化、全面化且至關(guān)重要的工作，涵蓋從網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)感知到設(shè)備安全性提升，再到應(yīng)急響應(yīng)機(jī)制建立等多個(gè)方面的多層防護(hù)機(jī)制。這就要求獨(dú)立電化學(xué)儲(chǔ)能電站加強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)感知，為網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。同時(shí)，獨(dú)立電化學(xué)儲(chǔ)能電站要有效應(yīng)對(duì)當(dāng)前復(fù)雜多變的網(wǎng)絡(luò)安全威脅，確保電網(wǎng)系統(tǒng)在各種情況下都能穩(wěn)定安全運(yùn)行。未來，隨著技術(shù)的迅猛發(fā)展和網(wǎng)絡(luò)安全威脅日益多樣化，獨(dú)立電化學(xué)儲(chǔ)能電站更要不斷完善網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)策略，以從容應(yīng)對(duì)各種挑戰(zhàn)。

主要參考文獻(xiàn)

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