电力信息网络安全态势评估方法论文
摘要:电力作为一项基础性工程，与国计民生存在非常密切的联系。随着信息技术在电力系统中的渗透，对电力系统安全、稳定运行提出了巨大的挑战。将网络安全态势感知应用于电力信息网络当中，能够对电力信息网络状态进行分析和评估，及时发现电力系统存在的问题和不足，并采取相应的措施加以调整。本文从网络安全态势评估概念入手，结合当前电力信息网络受到的威胁，从权重计算方法等角度提出对电力信息网络安全态势的评估方法，旨在为我国电力企业日常管理提供参考。
关键词：:电力信息;网络安全态势;评估;预测方法
前言
近年来，随着电力工业迅速发展，信息技术为电力产业改革提供了极大的便利，但也带来了负面影响，严重情况下，威胁到电力系统安全运行，在很大程度上增加了电力系统运行不确定性。与此同时，智能终端接入方式多元化、大量数据信息之间交互等，都需要建立在电力信息网络安全基础之上。因此加强对本文的研究具有非常重要的现实意义，不仅能够提高系统安全性、稳定性，且能够促进电力系统综合效益有效发挥。
1网络安全态势评估概念
网络安全态势评估建立在网络安全态势评估模型基础之上，在评估过程中，评估算法按照具体的模型对网络安全态势进行评估。其中评估结果准确性与模型存在非常密切的联系。一般来说，对于网络安全态势的评估，需要收集大量数据信息，然后对数据信息进行预处理，借助模型及算法对网络的整体态势进行计算，为决策提供科学依据，可见，网络安全态势评估是一项非常重要的工作。现实中，电力信息系统会受到各种各样的威胁，针对众多影响因素来看，大致可以划分为两类，一是技术安全、二是管理安全。对于前者来说，物理安全主要涉及系统的设备安全，一旦设备无法正常运转，势必会造成线路故障，影响信息系统稳定运行。且网络、主机系统等也会出现不同程度的故障，不利于信息实时共享。对于信息网络受到的威胁来看，主要包括系统探测、非法访问等。面对不同方面提出的挑战，如何及时了解和掌握信息网络安全态势至关重要。
2电力信息网络安全态势评估及预测方法分析
电力是人们日常工作和生活中不可缺少的一部分，电力信息化快速发展，并渗透至发电、输电及配电等多个环节，保证电力信息系统安全非常关键。但电力信息系统在运行过程中，极易出现病毒、木马等问题，不利于电力系统稳定运行，因此我们有必要提前做好评估和预测，以了解和掌握信息系统运行状况，确定系统的安全级别，以达到防患于未然的目标[1]。
2.1权重计算方法
针对当前层次分析法过于偏向于主观,导致结果缺乏客观性。因此本文将引入三角模糊数代表专家对指标重要性的评判，然后基于群组决策的模糊层次分析法来确定各层因素的权重。采取这种方式,不仅能够避免评估误差,且能够提高评估结果准确性。在实践中，我们确定安全评估体系，按照隶属关系划分得到相应的层次化安全结构。然后进行两两对比分析，构建各层次因素的三角模糊判断矩阵。通过一致性检验后，运用加权平均法得出各个层次指标因素的综合矩阵。针对模糊权重向量，本文可以采取可能度方法对其进行相应的处理，并按照如下公式计算出各指标权值.对于电力信息网络安全的评估，主要分为硬件、网络、信息及软件四个模块，每个模块中包含多个细节，如硬件安全中，涉及计算机安全、设备安全及线路安全等。通过一致性检验之后，采用加权平均法综合专家信息得出模糊综合判断矩阵，将数值代入到上述公式当中计算出各个指标的相对权重值[2]。如表1是硬件安全相关指标权重情况。根据权重判断各个细节的安全性能更为准确，能够为电力信息安全管理提供支持。
2.2评估模型设计
目前，电力信息网络系统中已经设置了防火墙、入侵检测等设备，构建了一道防护墙，但这种方式非动态性，无法满足电力信息安全防护需求。因此我们将引入评估模型，实现对建立信息的动态监督和控制。为了减少冗余，我们在评估前，需要对相关数据进行预处理,为后续评估做好充分的准备。电力系统是一个庞大的体系，其涉及多个层次，针对不同的.层次，我们构建的计算模型也应有所调整。如对于主机级安全态势指数计算公式如下通过这个公式能够计算得出电力信息受威胁程度。通过对安全态势评估概念分析得知，模型构建是否合理直接影响评估结果准确性。因此合理构建模型非常关键。本文采取层次性模型，以此来强调评估针对性。构建模型后需要将定性指标定量化处理，确定评估参数[3]。具体来说，第一，针对主机和子网权重来说，可以采取专家评估法，引入上文提到的三角模糊数计算方法，得出相应的数值。第二，对于时间重要性权重来说，应将天作为单位时间，并将一天划分为三个时间段，对各个时间的重要程度进行确定。第三，将对电力信息网络危害程度划分为中、高、低三个级别，量化威胁程度，如检测到木马的威胁程度为3级等，使得评估结果能够更具指导作用。
2.3安全态势预测算法设计
现有研究成果中算法有很多，如支持向量机，建立在统计理论基础之上的机器学习方法，专门针对有限样本情况，解决非线性数据，并结合预测核心思想，将非现象变换输入到高维特征空间范围内，得出全局最优解。再如粒子群优化算法，作为一种很强的全局寻优能力群智能优化算法，能够对每个粒子进行计算，朝着最优答案靠近[4]。此外，还有集成学习等方法。任何一种方法都各具优劣，将各个方法结合到一起，能够充分发挥其优势。为了最大限度上降低计算结果的误差，本文将提出一种综合性方法，将上述方法有机整合到一起。为了提高实践应用效果，我们将对综合算法进行评估。采用DARPA评估数据作为原始数据源，收集了150个数据，按照如下归一化公式进行处理。根据具体的计算值，通过滑动窗口方法对态势数据进行重构处理，形成集成学习样本。通过这种方式能够确保预测更加准确、客观[5]。经过比较，本文提出的算法能够在很大程度上提高预测精确度，更好地应用于网络安全态势预测，可以广泛推广和应用。在未来，电力系统将呈现规模化发展趋势，信息系统也会随之拓展。技术人员还要加大对评估及算法的研究力度，使得算法过程更加简便，并提高算法结果客观、准确性，为电力信息管理奠定坚实的基础。
3结论
根据上文所述，随着我国电力事业不断发展，信息网络系统安全问题受到了越来越多的关注和重视。针对当前存在的诸多风险，我们在实践工作中，要重视对评估和算法的分析和选择，合理的选择方法，能够在很大程度上提高评估结果准确性。本文通过对当前网络信息受到的各类风险，从预测算法等角度提出了具体的方法，能够帮助监控人员及时发现庞大的信息系统中存在的不足和隐患，并安排人员对其进行针对性调整，使得电力信息系统始终处于良好的状态当中，确保系统内部各类信息之间的交互和共享，不断提高电力信息系统运行有效性，从而促进电力产业持续健康发展。
参考文献：
[1]陈虎.网络信息安全风险态势预测分析方法探讨[J].网络安全技术与应用，2014.
[2]李菁.一种新型网络安全态势评估及应用方法的探讨[J].新经济，2014.
[3]石波，谢小权.基于D-S证据理论的网络安全态势预测方法研究[J].计算机工程与设计，2013.
[4]范渊，刘志乐，王吉文.一种基于模糊粗糙集的网络态势评估方法研究[J].信息网络安全，2015.
[5]任美玉，符建厂.网络安全态势评估与预测关键技术研究[J].网络安全技术与应用，2015.
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