电力信息网络

摘要： 随着电力行业逐步跨入新型数字化全面互联时代,电力物联网在其中扮演着越来越重要的角色。在电力物联网快速发展的同时,负责承载数据流和信息流的电力信息网络存在遭受入侵的风险,而网络流量的异常检测将成为解决这一问题的重要手段。文章提出一种基于深度非对称稀疏自编码器(deep nonsymmetric sparse autoencoder,DNSAE)和随机森林(random forest,RF)的网络入侵检测模型,在保证准确率的同时,实现更快速高效的识别。首先由DNSAE对网络流量数据进行特征提取,再将得到的抽象特征数据训练随机森林。实验结果表明,与深度信念网络(deep belief network,DBN)和堆叠非对称自编码器(stacked nonsymmetric deep autoencoder,S-NDAE)相比,此模型具备更高的检测效率。

摘要： 本次研究基于RBF神经网络提出了一套网络安全态势感知算法,在此基础上结合电力系统的数据库模块、人机接口模块和数据采集模块建立网络安全态势感知框架,最后通过Cup99数据集对本文所提出的算法实施了仿真验证。经实验研究发现,基于RBF神经网络的电力信息网络安全态势感知技术对于已知网络攻击的识别准确率可达到90%以上。

摘要： 社会经济的持续增长,不仅是我国电力企业未来发展的机遇,同样是一种挑战。对于电力企业本身而言,电力信息能否安全将会影响到电力企业大数据运行安全。因此安全隔离技术也应运而生,成为现阶段电力企业保护信息安全的关键性措施。本文针对安全隔离技术应用在电力信息网络安全防护中的效果进行探讨分析,以期为相关人员带来一些参考。

摘要： 电力信息系统应用智能电网来管理电力设备.随着社会用电总量的增加和智能电网的推广与发展,电力网络的规模逐渐变大且管理复杂,然而,保障电力信息系统的安全是重要的.网络入侵检测技术可以有效避免来自网络的入侵行为和攻击,进而保障系统的安全.本文采用深度强化学习方法中的Dueling-DDQN算法解决网络中存在的入侵检测问题,智能体根据试错式的学习获得奖赏值来训练算法以提高网络入侵检测的效率且同时降低人工成本.最后使用NLS-KDD数据集进行对比实验,实验结果表明基于Dueling-DDQN的网络入侵检测算法可以提高检测的效率,进而更好地保障网络的安全性.

摘要： 为精准预测电力信息网络安全态势,提出一种基于机器学习算法的电力信息网络安全态势感知方法,将感知问题抽象化,通过感知模型来表征感知结果。基于线性判别分析方法进行样本数据的预处理,优化样本数据以获取组合特征,找出最佳投影;然后将处理后的数据作为RBF神经网络训练输入,找出与网络态势值的映射关系,从而量化系统的安全态势。最后通过KDD Cup^(99)数据集与电力信息网络的攻击数据进行仿真比较,验证所提方法在网络安全态势分析中的可靠性。

摘要： 为精准预测电力信息网络安全态势,提出一种基于机器学习算法的电力信息网络安全态势感知方法,将感知问题抽象化,通过感知模型来表征感知结果.基于线性判别分析方法进行样本数据的预处理,优化样本数据以获取组合特征,找出最佳投影;然后将处理后的数据作为RBF神经网络训练输入,找出与网络态势值的映射关系,从而量化系统的安全态势.最后通过KDD Cup99数据集与电力信息网络的攻击数据进行仿真比较,验证所提方法在网络安全态势分析中的可靠性.

摘要： 安全隔离技术在一定程度上可以全方位无死角的保护电力信息不被窃取.并且安全隔离技术的高速发展,也意味着电力信息的储存相对安全.因为电力信息的丧失,将会对电力企业的公信力造成一定的打击,并且,电力信息如果发生意外将会导致电力企业损失大量的人力物力.因此,本文针对安全隔离技术在电力信息预防工作的应用进行分析.

摘要： 随着数字电网建设的逐步开展,物联网与传统电网相结合形成的电力物联网正成为关键一环.然而,电力物联网所面临的网络安全威胁形势将更加复杂,主要表现在两个方面:一方面是物联网终端设备本身的安全缺陷所引入的不可控风险;另一方面是承载终端设备控制信息流与数据流的电力信息网络遭受入侵的风险.而其中关键的技术则是对攻击模式的准确识别,从而有利于安全运维队伍进一步分析敌人的攻击手段、攻击路径和攻击习惯,为下一步的攻击防御做好准备.本文通过改进机器学习中的聚类分析算法,建立了一种基于动态增量聚类分析的网络攻击模式识别算法模型,该模型具有大数据场景下的聚类分析能力,并能够对孤立数据进行清除、对聚类类别进行控制和对聚类后的模式数据进行后处理,进一步提升攻击模式识别的准确率.此外,本文还综合运用了开源网络入侵检测数据集对算法模型进行分析验证,对其正确性与有效性进行评估.最后,还将算法模型进行实际应用,取得了一定的实际效果.

摘要： 在现代社会,我们的日常生活与生产离不开基础的电力资源的供应,因此维护电力系统的长期安全稳定运行,对于电力实业发展、维护社会正常秩序都有着重要作用.本文对电力信息网络安全态势评估与预测方法进行了探讨,文章从阐述我国电力信息网络安全问题概况入手,进一步分析了电力信息网络安全态势感知技术的概念与主要内容,最后提出了提高多步攻击下网络安全态势的策略.

摘要： 近年来，在电力信息网络中应用先进的信息技术手段将能极大的提高电网信息安全防护能力及满足自主运行维护要求。大数据技术作为当下一种前沿的计算机科学技术将其应用到电网智能风险预警工作中能够起到电网运行状态、阈值、快变问题的预警工作，同时大数据技术还能通过对电力信息数据的收集处理来对电网运行趋势进行预测，进而为电网企业风控体系提供参考。因此，本文通过对电力信息网络智能风险预警要求展开探究并结合大数据技术特点提出其应用策略，为电力信息网络的优化改善提供参考和借鉴。

摘要： 电力信息网络是具有多个安全级别的大型信息网络系统,需要对网络内部不同业务区域进行不同等级的安全保护.安全域划分是进行电力信息网络安全等级保护的首要工作,可以使多个具有相同安全保护需求的逻辑区域具有相同的安全访问控制和边界控制策略,并共享同样的安全策略.针对安全域划分过程中存在大量不确定信息的问题,提出一种基于集对分析理论的电力信息网络安全域划分算法.实例分析表明,该算法具有模型清晰、计算简便并且易于扩展的优点.

摘要： 介绍了电力信息网络中内网网站的架设以及如何对网站系统进行安全加固。通过对网站服务器、IIS服务、FTP服务和远程管理的设置，阐述了网站的架设需求与方案，为保证网站系统的安全运行，对服务器以及网站系统的安全加固提出了加固措施。网站的架设为内网职工提供了一个信息浏览、交流、共享的平台，系统的安全加固则为网站的稳定运行保驾护航。

摘要： 本文简述了在青海电力信息网络进行安全评估的情况,分析了在青海省电力信息网络已有安全措施的基础上,通过安全评估发现青海电力信息网络中存在的漏洞、威胁及风险.详细描述了在青海电力信息网络进行安全域的等级划分方法,以分域保护的原则实现青海省电力公司信息系统的安全改造与综合防护.保证各网络应用系统的正常运作及办公的严肃性、稳定性和高效性.

摘要： 随着电力信息网络系统的广泛应用，既要防止外部的也要防止内部的各种攻击，电力信息系统信息安全的问题日益严重。针对电力信息网络系统的特点，设计了一个电力信息网络安全的体系结构，给出该体系结构中安全隔离技术，虚拟专网(VPN)和虚拟局域网(VLAN)技术，提出了将现代加密技术应用于数字电力系统的信息访问控制与动态权限设置的思路，以保障网络信息安全。

摘要： 随着电力信息网络互联范围的逐渐扩大、网络设备和服务器的不断增多,信息系统的运行管理和安全管理日益成为大家关注的问题,管理的一个重要方面,就是记录、查看和保护信息系统的工作日志.分析现有的日志管理手段存在问题,介绍了现有的日志采集方式,提出利用Syslog方式建立集中的日志系统来解决,并以我公司的网络设备和服务器为例进行配置,介绍了鞍山供电公司Syslog日志系统的实现.

摘要： 电力行业应用云计算可以整合行业内部的计算和存储资源.然而,云计算环境下,租户虚拟机的数据流共享数据中心网络资源,导致虚拟机数据流间的相互影响和租户业务网络性能波动.因此,为了满足租户业务的服务质量需求,云计算数据中心需要为租户虚拟机提供网络带宽保证.静态资源预留通过为租户虚拟机分配独占的网络带宽,实现租户虚拟机的带宽保证.但是,静态资源预留无法有效地使用网络带宽;并且由于其需要资源预留协议的支持而无法广泛部署.为了解决这个问题,提出一种共享网络空闲资源的带宽保证方案,确保租户虚拟机的可用带宽不低于其要求的保证带宽,并在虚拟机间共享网络空闲带宽.实验结果表明,本方案可以为租户虚拟机提供带宽保证,并且能够充分地使用网络带宽资源.

摘要： 电力行业应用云计算可以整合行业内部的计算和存储资源.然而,云计算环境下,租户虚拟机的数据流共享数据中心网络资源,导致虚拟机数据流间的相互影响和租户业务网络性能波动.因此,为了满足租户业务的服务质量需求,云计算数据中心需要为租户虚拟机提供网络带宽保证.静态资源预留通过为租户虚拟机分配独占的网络带宽,实现租户虚拟机的带宽保证.但是,静态资源预留无法有效地使用网络带宽;并且由于其需要资源预留协议的支持而无法广泛部署.为了解决这个问题,提出一种共享网络空闲资源的带宽保证方案,确保租户虚拟机的可用带宽不低于其要求的保证带宽,并在虚拟机间共享网络空闲带宽.实验结果表明,本方案可以为租户虚拟机提供带宽保证,并且能够充分地使用网络带宽资源.

摘要： 电力行业应用云计算可以整合行业内部的计算和存储资源.然而,云计算环境下,租户虚拟机的数据流共享数据中心网络资源,导致虚拟机数据流间的相互影响和租户业务网络性能波动.因此,为了满足租户业务的服务质量需求,云计算数据中心需要为租户虚拟机提供网络带宽保证.静态资源预留通过为租户虚拟机分配独占的网络带宽,实现租户虚拟机的带宽保证.但是,静态资源预留无法有效地使用网络带宽;并且由于其需要资源预留协议的支持而无法广泛部署.为了解决这个问题,提出一种共享网络空闲资源的带宽保证方案,确保租户虚拟机的可用带宽不低于其要求的保证带宽,并在虚拟机间共享网络空闲带宽.实验结果表明,本方案可以为租户虚拟机提供带宽保证,并且能够充分地使用网络带宽资源.

摘要： 电力行业应用云计算可以整合行业内部的计算和存储资源.然而,云计算环境下,租户虚拟机的数据流共享数据中心网络资源,导致虚拟机数据流间的相互影响和租户业务网络性能波动.因此,为了满足租户业务的服务质量需求,云计算数据中心需要为租户虚拟机提供网络带宽保证.静态资源预留通过为租户虚拟机分配独占的网络带宽,实现租户虚拟机的带宽保证.但是,静态资源预留无法有效地使用网络带宽;并且由于其需要资源预留协议的支持而无法广泛部署.为了解决这个问题,提出一种共享网络空闲资源的带宽保证方案,确保租户虚拟机的可用带宽不低于其要求的保证带宽,并在虚拟机间共享网络空闲带宽.实验结果表明,本方案可以为租户虚拟机提供带宽保证,并且能够充分地使用网络带宽资源.

摘要： 本发明公开了一种天地一体化信息网络中用户终端的接入方法、天地一体化信息网络、计算机装置和存储介质，用户终端的接入方法包括检测第一用户终端的当前接入方式，获取第一用户终端产生的第一连接信息，检测第一连接信息与当前接入方式之间的匹配关系，当第一连接信息与当前接入方式相匹配，指示或控制第一用户终端维持以当前接入方式接入核心网，反之，指示或控制第一用户终端切换至以新接入方式接入核心网等步骤。本发明可以自动控制第一用户终端对核心网的接入方式，并且使得第一用户终端对核心网的接入方式能够满足第一用户终端的业务需求，从而获得良好的通信质量和稳定性。本发明广泛应用于通信网络技术领域。

摘要： 本发明公开了一种天地一体化信息网络中用户终端的接入方法、天地一体化信息网络、计算机装置和存储介质，用户终端的接入方法包括检测第一用户终端的当前接入方式，获取第一用户终端产生的第一连接信息，检测第一连接信息与当前接入方式之间的匹配关系，当第一连接信息与当前接入方式相匹配，指示或控制第一用户终端维持以当前接入方式接入核心网，反之，指示或控制第一用户终端切换至以新接入方式接入核心网等步骤。本发明可以自动控制第一用户终端对核心网的接入方式，并且使得第一用户终端对核心网的接入方式能够满足第一用户终端的业务需求，从而获得良好的通信质量和稳定性。本发明广泛应用于通信网络技术领域。

摘要： 本发明公开了一种面向电力CPS风险评估的电力信息网络脆弱性威胁评估模型建立方法及基于该模型的评估系统，该模型选取漏洞分布威胁度、访问途径和利用复杂度3组安全漏洞评估要素；采用层次分析法建立了脆弱性威胁度评估模型，给出了参数构造方法；在定量评估的基础上，将评估结果定义了脆弱性威胁等级，兼顾了定量评估的客观性和定性评估的直观性；同时，本发明涉及的系统包括采用分布式结构的漏洞检测部分和服务器部分。本发明将漏洞扫描系统与电力信息网络的安全分区融合，并采用一种基于CVSS和层次分析法的电力信息网络漏洞威胁评估算法进行漏洞威胁评估，使得该系统可以更安全、更准确的对电力信息网络进行漏洞扫描和安全评估。

摘要： 本发明属于电力信息传输领域，具体涉及一种电力信息网络关键信息传输链路识别方法，该方法包括：获取电力信息系统网络图；根据电力信息系统网络图得到相应邻接矩阵；对邻接矩阵进行低秩分解；求电力信息网络的潜在特征的数量k；求取多个非负分解矩阵W和H；通过多个非负分解矩阵W和H计算，得到多个图链路的相似性矩阵；将多个相似性矩阵叠加，得到最后的相似性矩阵，计算最后的相似性矩阵的每一条链路的相似性得分，确定关键信息传输链路；本发明通过构建电力信息网络图的方式降低了电力信息网络传输链路的复杂度，并且运用有效的链路预测方法对电力数据传输链路进行检测。

摘要： 本发明公开了一种面向电力CPS风险评估的电力信息网络脆弱性威胁评估模型建立方法及基于该模型的评估系统，该模型选取漏洞分布威胁度、访问途径和利用复杂度3组安全漏洞评估要素；采用层次分析法建立了脆弱性威胁度评估模型，给出了参数构造方法；在定量评估的基础上，将评估结果定义了脆弱性威胁等级，兼顾了定量评估的客观性和定性评估的直观性；同时，本发明涉及的系统包括采用分布式结构的漏洞检测部分和服务器部分。本发明将漏洞扫描系统与电力信息网络的安全分区融合，并采用一种基于CVSS和层次分析法的电力信息网络漏洞威胁评估算法进行漏洞威胁评估，使得该系统可以更安全、更准确的对电力信息网络进行漏洞扫描和安全评估。

摘要： 本发明提供一种基于NARX神经网络的电力信息网络安全检测系统及方法。本发明包括用于获取电网量测信息和状态信息以及负荷的预测数据的数据获取模块；用于基于获取的数据计算最优潮流运行情况下，电网的节点有功功率、节点无功功率、支路有功功率、支路无功功率和节点电压幅值的最优潮流模块；用于基于获取的数据进行NARX神经网络的建模和训练的NARX神经网络设计模块；用于基于最优潮流模块输出的数据和构筑的NARX神经网络预测状态向量并计算残差向量的状态向量预测模块；用于进行残差向量的2‑范数检测及最大标准化残差检测，基于检测值与阈值比较，判断量测信息中是否含有不良数据的攻击判别模块。本发明能够对电力系统的安全稳定运行至关重要。

摘要： 本发明公开了一种电力信息网络流量数据的预测、网络升级的方法及装置。电力信息网络流量数据的预测方法包括，获取电力信息网络的流量数据；根据流量数据生成流量数据的时间序列；根据时间序列生成电力信息网络的与时间相关联的流量趋势预测数据。解决现有技术中缺乏对电力信息网络流量数据进行预测的技术问题。

摘要： 本发明属于电力信息传输领域，具体涉及一种电力信息网络关键信息传输链路识别方法，该方法包括：获取电力信息系统网络图；根据电力信息系统网络图得到相应邻接矩阵；对邻接矩阵进行低秩分解；求电力信息网络的潜在特征的数量k；求取多个非负分解矩阵W和H；通过多个非负分解矩阵W和H计算，得到多个图链路的相似性矩阵；将多个相似性矩阵叠加，得到最后的相似性矩阵，计算最后的相似性矩阵的每一条链路的相似性得分，确定关键信息传输链路；本发明通过构建电力信息网络图的方式降低了电力信息网络传输链路的复杂度，并且运用有效的链路预测方法对电力数据传输链路进行检测。

摘要： 本发明提供了一种电力信息网络安全告警信息误报判定方法和系统，包括：获取告警信息，该告警信息包括：当前告警信息和当前告警信息之前的历史告警信息；将历史告警信息输入预先建立的电力信息网络安全告警预判模型，得到预测告警信息；当预测告警信息和当前告警信息不一致时，则判定电力信息网络安全告警信息存在误报。与最接近的现有技术相比，该方法和系统不需要人工干预，效率高，并且能够以较高的准确度判定网络中产生的误报安全告警信息，具有较高的判定效率，可提升安全告警的有用性、稳定性。

摘要： 本发明公开了一种用于电力信息网络路由流量的控制方法，包括抓取流量数据并创建数据集；预处理数据集X，预处理包括对无序数据进行调整；建立网络环境并创建智能体，且令智能体与网络环境进行交互，包括利用智能体分配优先级即执行动作，在智能体执行动作yk后，对智能体赋予奖励bk与网络环境的下一个状态zk′，并将四元组(zk,yk,bk,zk′)放入至经验池U中；对经验池U中的四元组(zk,yk,bk,zk′)进行采样，再更新智能体；通过更新后的智能体对待检测的流量数据进行处理，得到对应的优先级，进而基于优先级控制电力信息网络的路由流量。本发明提供的能够为流量数据分配合理的优先级，从而保证电力网络系统的传输效率及质量。