基于深度学习的电力系统无线通信网络漏洞检测研究

贺甚嘉，宋凯洋，王 涛，李雪锋，周世峰

（1.新南威尔士大学，澳大利亚 2052；2.内蒙古电力经济技术研究院，内蒙古 呼和浩特 010000；3.北京洛斯达科技发展有限公司，北京 100080）

1 电力系统与无线通信网络

1.1 电力系统

电力系统是当代社会能源运行的基础系统之一，由电源、储能、负荷以及电网构成。这4 个部分相互配合形成一个综合的电力运行系统，从而为实现社会能源的平衡运作贡献力量。此外，作为电力系统关键环节的调度与交易可以为电源、储能、负荷以及电网之间的高效合作提供高质量服务，从而实现电力资源的优化使用[1]。电力系统的组成如图1 所示。

图1 电力系统的组成

电源的主要特征是对新能源的使用。使用新能源之后，可以实现电力结构的优化。储能的多元化不仅能解决电力系统中的储能难题，也可以适应用电场景的复杂性。负荷的鲜明特征表现为可产可销、多能互补。电能负荷是电力系统运行的必要环节，它的良好状态意味着电力系统的平稳运转，通过其多能互补的方式，可以完成不同能源的有效衔接。现今，智能电网的概念在电力系统中获利推广，系统的智能化程度不断加深，为电力系统的安全和稳定状态提供更加强有力的保障[2]。

1.2 无线通信网络

电力系统无线通信网络指在电力系统领域中使用无线通信网络技术建立的通信网络，用途是实现电力设备之间的信息传输和交换。电力系统无线通信网络的应用领域包括电力设备之间的远程监控、电力系统的自动化运行、数据采集与传输以及电力系统的安全防护。在电力设备之间的远程监控方面，通过无线通信网络，电力系统可以实现电力设备的监测与控制，包括变电站、配电设备、电路以及变压器等。这些电力设备运行状态的实时信息都需要无线通信网络进行监测和管控。在电力系统自动化运行的基础上，无线通信网络可以实现对系统数据的高效采集。在电力系统数据采集与传输方面，电能表的读数、负荷数据、功率因数等信息都需要无线通信网络承担采集和传输的功能，以实现电力系统平衡运行的功效。在电力系统的安全防护方面，电力设备的安全状态、火灾情况及电能泄漏等都需要无线通信网络进行监测，以确保电力系统的安全运行[3]。

2 电力系统无线通信网络安全漏洞

在电力系统无线通信网络中，存在多种安全漏洞问题，如通信未加密、弱加密算法、无线接入点缺陷以及软硬件技术漏洞等，具体如图2 所示。

图2 安全漏洞

首先，通信未加密。传统无线通信网络在传输数据时，存在通信没有加密的严重漏洞，导致数据极易遭遇窃听和篡改。黑客通过监听无线信号来获取电力系统的安全信息，从而对电力系统造成严重破坏。其次，弱加密算法。部分电力系统的无线通信网络使用弱加密算法来保护数据，这种算法存在很大的技术瓶颈，会使电力系统无线通信网络处于长期不安全的环境，进而损坏部分电力系统。再次，无线接入点缺陷。多数电力系统无线通信网络使用无线接入点来实现无线通信。这些接入点往往因未及时更新软件而存在漏洞，一旦遭遇黑客攻击，则后果不堪设想。最后，软硬件技术漏洞。无线通信网络使用的软硬件技术存在技术漏洞，但是技术人员的漏洞补救工作滞后，因此一些黑客利用时间差对电力网络进行非法访问和信息窃取，从而使电力网络处于瘫痪状态[4]。

3 基于深度学习的电力系统无线通信网络漏洞检测

电力系统无线通信网络安全存在很多漏洞，这些漏洞具有高风险性、多样性、潜在性以及难以预测性。因此，要以深度学习为基准，对电力系统通信网络实现高效检测，以达到最终解决网络漏洞的目的[5]。基于深度学习的电力系统无线通信网络漏洞的检测步骤如图3 所示。

图3 电力系统无线通信网络的漏洞检测步骤

其一，数据收集。收集与电力系统无线通信网络相关的数据，包括网络流量数据、设备配置数据、日志数据等。这些数据将用于训练和测试深度学习模型。其二，数据预处理。对收集到的数据进行预处理，包括数据清洗、特征提取和标准化等。确保数据的质量和一致性，以便于后续的模型训练和检测。其三，模型选择和设计。选择适合电力系统无线通信网络漏洞检测的深度学习模型，如卷积神经网络、循环神经网络或者深度自编码器等，根据实际情况设计网络结构和参数。其四，模型训练。使用预处理后的数据对深度学习模型进行训练。将数据划分为训练集和验证集，通过迭代优化模型参数，使得模型能够准确地识别电力系统无线通信网络中的漏洞。其五，模型评估。使用测试集对训练好的深度学习模型进行评估。计算模型的准确率、召回率、精确率等指标，评估模型在检测电力系统无线通信网络漏洞方面的性能。其六，漏洞检测。将训练好的深度学习模型应用到实际的电力系统无线通信网络中，对网络流量、配置数据等进行实时检测。模型将根据输入的数据判断是否存在漏洞，并给出相应的警告或报告。其七，漏洞修复和反馈。根据深度学习模型的检测结果，及时采取相应的修复措施，修复电力系统无线通信网络中的漏洞。同时，将修复的结果反馈给深度学习模型，用于进一步优化模型的性能和准确度。需要注意的是，基于深度学习的电力系统无线通信网络漏洞检测是一个复杂的过程，需要大量的数据和计算资源来支持模型的训练和评估。此外，模型的准确性和可靠性也需要不断地进行验证和优化。因此，在实际应用中，需要综合考虑实际情况和资源限制，选择合适的方法和技术来进行电力系统无线通信网络漏洞检测[6]。

4 深度学习在电力系统无线通信网络漏洞检测中的优势及作用

4.1 深度学习在网络安全检测中的技术优势

深度学习在网络安全检测中的技术优势体现在自动化上。深度学习模型能够实现自主性学习，从而达到检测的无人化和高效化。这不仅减少了人工介入的成本和疏漏，也极大地提升了网络安全检测的效率。此外，深度学习技术可以对大量的数据进行学习和整理，从而达到对网络特征和漏洞模式的掌握。自适应性是深度学习的另一优势。深度学习模型有很强的自我学习能力和智能属性，经过对网络漏洞的泛化性适应，具备适应不同网络场景的能力，可以对多种无线网络场域进行通用性修复，抵制无线网络的漏洞出现。此外，深度学习技术具备应对复杂电力系统无线网络通信环境的能力，可以不断优化自身模型，提高检测无线网络漏洞的能力[7]。

4.2 深度学习在网络安全检测中的关键作用

深度学习在电力系统无线通信网络领域中的地位日益凸显，特别是在网络漏洞的检测方面。由于电力系统网络通信的需要，深度学习可以实现对网络安全隐患的预防和检测，帮助电力系统的无线通信网络维护人员快速找到问题所在。此外，深度学习模型可以在大数据环境下对网络的数据状态、通信状态以及存在的其他异常行为进行自动诊断，明确网络中存在的潜在漏洞和攻击行径，继而快速进行故障定位和识别，提升检测的准确性和检测效率。随着时间的不断推移，深度学习模型将不断完善，以确保无线通信网络在安全的环境下正常运转。这不仅对电力系统的维护有巨大帮助，也可以降低技术维护人员的工作强度。因此，深度学习在电力系统无线通信网络中扮演着不可替代的重要角色[8]。

5 结 论

通过研究，深入探讨了电力系统与无线通信网络的结合，分析了其中存在的安全漏洞。通过引入深度学习技术，提出了一种新的电力系统无线通信网络漏洞检测方法，能够更准确、高效地识别潜在的安全隐患。深度学习在网络安全检测中展现出了独特的技术优势，能够通过对海量数据的学习和分析，发现并预测安全威胁。这对于提升电力系统无线通信网络安全性具有重要的意义，未来的研究中可以进一步完善深度学习模型，提高漏洞检测的准确性和实用性。