编者按:结合机器学习技术,介绍了一种基于大数据分析的电力工控网络威胁检测与预警系统的设计方法. 近年来,随着工业4.0的逐渐深入,电力工控系统成为关键基础设施的核心部分,随之而来的网络安全威胁也在逐渐增多.为了确保电力工控系统的稳定和安全,研究如何有效检测并预警网络威胁变得尤为重要.本文介绍一种基于大数据分析的电力工控网络威胁检测与预警系统的设计方法.
在现代化社会建设发展中,电力系统不仅要满足社会用电需求,还要科学处理信息安全防护问题.尤其是在我国电力改革市场化进程不断加快中,面对越发严峻的网络安全问题,如何完善电力监控自动化系统和信息安全防护措施,是目前电力企业研究探讨的核心问题.本文在了解电力监控自动化系统的基本概念和防护要求后,根据新时期电力监控自动化系统的研究目标,主要探讨了以改进蚁群算法为核心的信息安全防护系统,并结合性能测试提出了多项信息安全防护技术手段,以此为电力监控系统运行提供基础保障.
如何防范黑客对终端设备的攻击和入侵,对电力生产尤为重要.文章探究了如何快速、有效、经济地开展电力监控系统终端安全防护.通过对黑客攻击行为的还原,分析攻击的原理、途径、后果,总结出电力监控系统终端可能存在的薄弱环节,结合PPDR动态安全模型,从终端系统安全加固、终端防护设备配置、人员安全意识提升3个方面出发,提出电力监控系统终端安全隐患的针对性防护方案.从攻击视角出发,针对性地对终端设备开展安全防护,从而提高电力监控系统的安全性.
