基于人工智能的电力系统网络入侵检测与应对机制

刘嘉琪

（国网张家港市供电公司，江苏 张家港 215600）

0 引 言

目前，电力系统网络的安全问题日益突出，网络入侵事件时有发生，给电力系统的安全稳定运行带来了严峻的挑战。因此，建立一种高效、准确的电力系统网络入侵检测与应对机制，已经成为一个亟待解决的问题。在此背景下，分析电力系统网络入侵的定义和分类，然后介绍入侵检测与应对机制的设计思路和实现方法，通过实验验证机制的有效性和可行性，为电力系统网络安全问题提供新的解决方案和思路，促进电力系统的安全稳定运行。

1 电力系统网络入侵

1.1 定义和分类

电力系统网络入侵指攻击者通过各种手段，利用电力系统网络中的漏洞和弱点，非法获取或篡改电力系统网络中的数据，从而实现对电力系统的控制和破坏[1]。电力系统网络入侵的攻击类型和描述如表1所示。

表1 电力系统网络的入侵攻击类型和描述

1.2 电力系统网络入侵检测与应对

电力系统网络入侵检测与应对需要采取多方面的措施，通过技术手段、演练测试等方式提高电力系统网络入侵的防范和应对能力，确保电力系统的安全稳定运行。

1.2.1 采用基于人工智能的检测算法

利用人工智能技术，可以构建更加智能化和高效的入侵检测算法。例如，可以采用深度学习技术对电力系统网络数据进行分析和识别，从而实现对各种入侵行为的快速检测和响应。

1.2.2 威胁情报共享平台

建立威胁情报共享平台，促使不同的电力系统企业之间共享入侵情报和安全经验，从而提高入侵检测和应对的效率与准确性。

1.2.3 持续的安全演练和测试

定期进行安全演练和测试，及时发现和修复电力系统网络中的漏洞与弱点，从而提高电力系统网络的入侵检测和应对能力。

2 基于人工智能的电力系统网络入侵检测与应对机制的设计思路

2.1 数据采集和预处理

采集电力系统网络中的网络流量、设备日志、安全事件等数据，并对这些数据进行预处理，包括数据清洗、去噪、特征提取等，以便后续的分析和识别[2]。

2.2 基于机器学习的入侵检测

利用机器学习技术建立入侵检测模型，通过对历史数据的分析和学习，识别出各种入侵行为的模式和规律。在给定输入特征向量X的情况下，输出结果为Y的概率为

式中：P(Y)表示输入特征X的先验概率；P(Y)表示输出结果Y的先验概率。针对历史数据进行训练，可以得到各个特征的权重和阈值，从而实现对新数据的分类。当输入新的特征向量时，可以根据式（1）计算出入侵的概率，并将其与预先设定的阈值进行比较，从而判断是否存在入侵行为。

2.3 入侵事件的评估和分类

评估检测的入侵事件，根据事件的类型、级别、影响范围等因素进行分类和排序，以便后续制定应对措施。网络入侵事件评估分类如表2 所示。

表2 网络入侵事件的评估分类

不同类型的入侵事件对电力系统的影响程度不同，需要针对不同级别的入侵事件采取相应的防范和应对措施。通过分析入侵事件的类型、级别、影响范围等因素，可以制定相应的入侵检测和应对策略，从而保障电力系统的安全稳定运行。同时，需要持续监测和更新入侵检测与应对机制，以适应入侵事件的不断变化。

3 试验与结果分析

3.1 试验环境和数据集

3.1.1 试验环境

采用模拟电力系统网络，模拟真实的电力系统网络环境[3]。入侵检测系统可以采用开源的入侵检测软件，如Snort、Suricata 等，也可以自行开发，满足不同场景下的入侵检测需求。自行开发入侵检测系统，可以更精准地满足特定电力系统网络的需求，提高入侵检测的效率和准确性。无论采用哪种方式，都要充分考虑入侵检测系统在准确率、响应时间以及响应措施等方面的表现，以实现对电力系统网络的全面保护。

3.1.2 数据集

数据集包括网络流量数据、设备日志数据以及安全事件数据等多种类型的数据，可以通过真实电力系统网络或者模拟电力系统网络进行采集。对于网络流量数据，可以采集网络中传输控制协议（Transmission Control Protocol，TCP）、用户数据报协议（User Datagram Protocol，UDP）、网际控制报文协议（Internet Control Message Protocol，ICMP）等协议的流量数据，并进行预处理和特征提取。网络中不同协议的流量数据如表3 所示。

表3 网络中不同协议流量数据

表3 中，每一行表示一个网络流量数据包，包含源IP 地址、目标IP 地址、源端口、目标端口以及流量大小等信息。不同协议的数据包格式可能存在差异，需要根据实际情况进行采集和分析。通过采集网络中TCP、UDP、ICMP 等协议的流量数据，可以对电力系统网络进行全面的监测和分析，及时发现和应对入侵行为，优化网络性能。

3.2 实验结果分析和评估

为了更好地评估基于人工智能的电力系统网络入侵检测机制的性能和效果，将该机制与特征检测机制（记为入侵检测机制A）、统计检测机制（记为入侵检测机制B）进行对比，测试结果如表4 所示。

表4 人工智能机制与常规入侵检测机制的对比分析

由表4 可知，人工智能机制在准确率方面表现最好，达到95%以上，而特征检测机制和统计检测机制的准确率分别为85%和90%。在响应时间方面，人工智能机制表现较好，响应时间及时；而特征检测机制响应时间较慢，统计检测机制响应时间较快[4]。在响应措施方面，人工智能机制采取了有效的隔离措施和漏洞修复措施，而特征检测机制和统计检测机制的隔离与漏洞修复效果均不如人工智能机制。

3.3 机制的优缺点分析

3.3.1 优点

第一，准确率高。该机制采用人工智能技术，能够对电力系统网络中的入侵事件进行高效准确的识别和分类，准确率达到了95%以上。第二，响应及时。该机制能够快速响应入侵事件，并采取有效的隔离措施和漏洞修复措施，保障电力系统的安全稳定运行。第三，自适应性强。该机制能够通过对历史数据的学习和分析，自适应地调整检测和应对策略，提高检测和响应的效率和准确性[5]。第四，实践应用价值高。该机制具有较高的实用性和可靠性，可以应用于实际的电力系统网络入侵检测和应对工作中，提高电力系统网络的安全稳定运行。

3.3.2 缺点

第一，数据集要求高。该机制需要大量的网络流量数据、设备日志数据和安全事件数据等多种类型的数据，对数据集的质量和数量有较高要求。第二，算法复杂度高。该机制采用人工智能技术，算法复杂度较高，需要对大量数据进行处理和分析，对硬件设备和计算能力的要求较高[6]。第三，安全性风险大。该机制需要对电力系统网络进行实时监测和分析，可能会暴露一定的安全性风险，需要采取相应的安全措施进行防范。

综合对比结果，可以看出人工智能机制在准确率、响应时间和响应措施等方面均表现较好，具有较高的实用性和可靠性，可以应用于实际的电力系统网络入侵检测与应对工作。

4 结 论

基于人工智能的电力系统网络入侵检测与应对机制具有准确率高、响应及时、自适应性强等优点，可以有效提高电力系统网络的安全稳定运行。未来可以研究机器学习模型的自主学习和自我修复能力，通过优化机器学习算法，进一步提高入侵检测和应对的效率与准确性，降低算法复杂度。