电力监控系统网络安全主动防御研究

电力监控系统网络安全主动防御研究

赵梅

内蒙古电力（集团）有限责任公司乌海供电分公司  内蒙古乌海市016000

摘要：主动防御技术是电力系统网络安全防护中重要技术之一，直接关系着电力系统网络运行的高效性和稳定性，也是关系各个电力设备安全运行的重要保障。

本文将以电力系统网络安全中的各类主动防御技术为主要内容，分析造成电力系统网络脆弱因素，阐述在实际电力系统网络运行中常见的网络攻击类型，促进传统和新型主动防御技术在电力系统中的深入应用，为城市发展和人们生活提供安全的电力服务。

关键词：电力系统；网络安全；主动防御技术；研究

前言：随着现代计算机与网络信息技术的不断发展，电力系统网络所受到的攻击数量和频率明显增长，已然对电力设备运行和能源供应产生了影响，特别是近年来新型网络攻击种类层出不穷，更是进一步对电力系统运行造成不可挽回的损坏，则在这种情况下，主动防御技术在电力系统网络安全防护中防御作用就显得尤为重要，不仅有效阻挡了大部分恶意攻击的侵入，还保障电力设备安全、稳定且经济的运行，更好的为电力市场提供能源与电力服务。

1.电力系统网络脆弱因素

1.1分布式交互过程脆弱

所谓分布式交互，即将电力系统网络运行中所涉及到的网络协议、数据信息、动态机制等，科学合理分布到各个网络子系统中，实现资源合理配置，但是在这一过程中，网络协议数量增加、中心结构负荷过重以及跨平台数据格式转变复杂三项问题，则造成分布式交互中出现协议之间矛盾内容过多，管理漏洞数量不断增加，主体结构瘫痪频率频繁，数据信息被大量篡改，致使整体分布式交互系统瘫痪，重要资源与数据大量丢失。

1.2应用集成与共享脆弱

网络攻击者通常会利用应用集成与共享中数据传输脆弱性，建立大量恶意的环套环XML数据进入到系统中，系统形成循环性分析体系陷入到攻击陷阱中，无法正常运行原网络系统与系统指令，而攻击系统便会再利用系统运行中的集成运行、资源共享以及语义规范等问题，大量耗尽系统中有限资源，阻挡系统检测系统运作，实现对电力系统网络的侵占和控制。

2.常见的电力系统网络攻击

2.1欺骗与嗅探

欺骗与嗅探不同，前者是主动型攻击，网络攻击者为在正常网络运行状态下对电力网络系统进行攻击，其通过各种伪装手段与隐藏技术，给自己做了一个假的通行证，欺骗电力网络监控体系从而以正常访客的状态进入系统中，影响系统正常运行、窃取重要信息数据；而后者则是被动型攻击，其不能够同欺骗攻击一样可以随时攻击，其需要信息工具作为媒介，从计算机设备接口侵入系统然后等待特定的系统运行状态，攻击进入到系统运行内部，便可以对系统中所有的数据信息和运行处理进行监控，且因没有破坏性容易被系统检测系统忽略，容易实现网络系统入侵和实现数据信息窃取。

2.2缓冲区溢出

电力系统网络中的缓冲区，本身是为了在电力系统网络在运行高峰期，减缓设备负荷而设立的工作区，通常缓冲区只作为额外工作区，与网络系统主体并不连接，但若其出现额外运行负荷和问题时，其便会执行主体下达的维护运行指令作为辅助措施，稳定缓冲区的正常运行，这也就是网络攻击的攻击原理，设计一段超过缓冲区运行限度的指令，致使缓冲区无法正常运行。

2.3拒绝服务

电力系统运行设备能够通过扩增自身容量与运行速度，来稳定电力系统网络在高峰期时的运行需求，但是这种运行能力是有限的，攻击者通过设计大量的、合理性的服务需求指令，不间断发送给电力系统网络主体，在主体检测系统中占据大量服务需求，形成虚假的电力系统网络运行高负荷的状态，从而检测系统会将各个运行设备中现有空间和指令全部给予攻击系统，攻击系统在接受各项指令后，不断拖延指令的作用时间。

3如何将主动防御理论与技术应用于电力监控系统网络安全

3.1系统分析与建模

首先，为将主动防御理论与技术应用于电力监控系统网络安全，必须进行系统分析与建模。电力监控系统是关系到基础设施稳定运行的重要组成部分，因此需要深入了解其特点和架构。通过对系统的组成部分、通信流量、数据传输等方面的详细分析，可以建立一个系统的正常行为模型。这个模型将包括设备之间的互动模式、通信频率、数据流量等，形成一个基准，用来判断后续的行为是否正常。

3.2实时监测与行为分析

其次，主动防御需要实时监测电力监控系统的网络活动并进行行为分析。通过实时监测系统内的网络流量、用户访问模式以及设备行为，可以获得关键的数据源。行为分析的目标是识别那些与之前建立的正常行为模型不一致的行为。如果出现了异常行为，这可能是潜在攻击或威胁的迹象。通过实时监测和行为分析，系统可以更早地察觉到异常情况，从而采取及时的措施。

3.3机器学习与数据分析

运用机器学习和数据分析技术，将系统的正常行为模型与实时数据进行比对，是将主动防御引入电力监控系统的关键一步。机器学习可以通过分析大量的数据，识别模式和异常行为。通过建立算法模型，系统可以预测潜在的攻击，甚至在攻击实施之前采取预防措施。这种方法比传统的静态规则更灵活，可以适应不断变化的威胁。

4电力监控系统中的主动防御策略

4.1实时威胁检测

实时威胁检测作为电力监控系统的核心防御策略，强调的是及时地察觉系统内的潜在威胁并采取措施予以应对。这一策略通过实时监测系统内的网络流量、用户行为以及访问模式，旨在识别异常行为和潜在攻击。其核心工作原理是构建系统正常行为的模型，然后监控实时流量与该模型进行比较，一旦有任何不符合模型的活动，即发出警报。预期效果方面，实时威胁检测具有几方面的重要价值。首先，它有助于迅速发现可能的网络攻击，降低可能的损害。其次，相较于传统的已知攻击签名方法，实时威胁检测更具有针对未知威胁的检测能力。最为重要的是，通过缩短攻击检测和响应时间，该策略可以减少系统中断时间，维护系统的连续性和稳定性。

4.2攻击溯源

攻击溯源是主动防御策略中的关键一环，其重要性在于帮助识别攻击活动的源头，以便采取适当的反应和防范措施。通过分析系统的日志、源IP追踪和时间线重构等技术手段，攻击溯源追踪并还原攻击事件的路径和演变过程。在工作原理方面，攻击溯源主要依赖于对系统活动的详细记录和分析。首先，系统日志被收集并进行分析，以寻找潜在的攻击痕迹。然后，通过源IP的跟踪，可以定位攻击者的位置。最后，时间线重构技术将多个事件有机地连接起来，形成攻击事件的完整历程。预期效果方面，攻击溯源有助于揭示攻击者的意图和手段，为后续的防御和反制提供重要线索。此外，它也有助于执法部门追踪和起诉攻击者，为司法追责提供有力支持。同时，通过提供实时情报，攻击溯源也有助于修复被攻击的漏洞，减少潜在损失。

4.3异常行为识别

异常行为识别是另一个重要的主动防御策略，其关注点是监测用户和设备的行为模式，识别不寻常的活动或异常的访问模式。这种策略的核心理念是，攻击者的行为通常会与正常用户的行为模式不同，因此通过识别异常行为可以提前发现潜在的威胁。在实施方面，异常行为识别依赖于对正常行为的建模和实时监测。首先，通过对系统中用户和设备行为的观察，建立一个正常的行为模型。然后，在实际运行中，不断监测行为并与模型进行对比，一旦出现偏离模型的行为，即被视为潜在的异常。预期效果方面，异常行为识别策略的优势在于它能够帮助发现内部威胁，如恶意员工或受感染的设备。此外，它还可以防止未经授权的访问和操作，保护敏感数据不受侵害。最重要的是，这种策略的应用可以提高对于零日漏洞和未知攻击的检测能力，因为它不仅仅依赖于已知的攻击签名。

结论

将主动防御理论与技术应用于电力监控系统的网络安全，为维护电力供应的稳定性和安全性提供了有力支持。通过预测与预防、实时监测与行为分析、机器学习与数据分析、实时响应与自动化，以及持续优化与演进，电力监控系统能够更加高效地预防和应对各种网络威胁。这种综合性的安全策略将为电力基础设施的可靠运行和网络安全提供坚实保障。

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