基于卷積神經網絡的電力敏感數據泄露風險監(jiān)測方法分析

陳天宇

（廣東電網有限責任公司汕尾供電局， 廣東 汕尾 516600）

0 引言

電力系統(tǒng)作為關鍵基礎設施之一，積累了大量的敏感數據，包括能源交易信息、用戶隱私數據和網絡安全相關數據等。然而，隨著電力系統(tǒng)的數字化和信息化程度不斷提高，電力公司面臨著日益增長的敏感數據泄露風險。電力敏感數據泄露可能帶來嚴重后果。

1）商業(yè)機密的泄露將導致競爭劣勢和經濟損失。泄露的市場分析、價格策略和財務數據等信息可能被惡意競爭對手利用，對電力公司的業(yè)務和聲譽造成負面影響。

2）用戶隱私的泄露會對個人權益產生威脅。電力公司持有用戶的個人信息和能源使用情況，如果這些信息遭到竊取和濫用，將對個人隱私安全構成嚴重風險。

3）數據泄漏還會引起電力系統(tǒng)的出現安全漏洞，促使網絡安全受到脅迫，進而影響電力供應的穩(wěn)定性和可靠性。

目前，傳統(tǒng)的數據泄露監(jiān)測方法主要基于規(guī)則和統(tǒng)計模型，往往無法適應復雜的場景和新型的攻擊方式。因此，需要引入更先進的方法來進行電力敏感數據泄露風險監(jiān)測?；诰矸e神經網絡（CNN）的方法在圖像處理、自然語言處理等問題取得很大的勝利，并在深度學習中展現出了強大的特征提取和模式識別能力。將CNN 引入電力敏感數據泄露風險監(jiān)測中，可以自動地學習數據中隱藏的模式和規(guī)律，并進行實時的異常檢測和預警。

1 研究概述

近年來已經有很多學者對泄露電力敏感數據風險監(jiān)測方法開始分析，文獻[1]提出了基于SOM聚類的電力運行數據泄露風險預警方法，文獻[2]提出了基于大數據分析的公安核心業(yè)務數據防泄露方法。但這些方法存在一些缺點。基于SOM聚類的方法可能依賴于初始參數選擇和數據集特征，導致聚類不準確或模型不穩(wěn)定。該方法可能只關注特定的電力運行數據特征，忽略其他重要特征，可能導致監(jiān)測不全面。另外，該方法可能需要進行數據預處理和處理，增加了額外的時間和努力。而基于大數據分析的方法可能受限于特定領域的應用，需要復雜的數據處理和分析，以及對數據隱私和安全性的保護。

為解決上述方法中存在的問題，本研究旨在基于卷積神經網絡開發(fā)一種電力敏感數據泄露風險監(jiān)測方法，以提高對電力系統(tǒng)中敏感數據泄露的檢測能力和響應速度。通過深度學習技術的應用，提高泄露風險的識別準確性，并及時采取措施保護敏感數據的安全性。該研究對于電力行業(yè)保護敏感數據，防范數據泄露風險，維護電力系統(tǒng)安全和可靠運行具有重要意義。

2 基于卷積神經網絡的電力敏感數據泄露風險監(jiān)測方法

2.1 電力敏感數據預處理

電力敏感數據預處理是指在進行數據分析和處理之前，對電力敏感數據進行清洗、轉換和歸一化的過程。這一步驟對于后續(xù)的數據分析和風險監(jiān)測非常重要，因為它能夠幫助提高數據的質量和可靠性，從而確保得到準確的結果。首先需要對原始數據進行清洗。這包括去除重復的數據點、處理缺失值，并進行異常值檢測和處理。清洗后的數據將更加整潔和可靠，有助于后續(xù)分析的準確性。清洗過程可以表示為：

式中：X 為原始數據集；xi為數據點；xclean為經過清洗后的數據集。

通過將數據進行轉換，可以將其表達成更具可解釋性和可比性的形式[3]。例如，可以將時間序列數據轉換為頻域表示或相關統(tǒng)計特征。另外，根據不同度量單位數據，需要經過歸一化管理，來保證它們在同一個數據范圍內，避免某個維度對分析結果產生過大的影響。數據轉換可以表示為：

式中：f（X）為數據轉換函數；Xtransformed為轉換后的數據集。

通過選擇最具信息量和相關性的特征[4]，可以減少計算負荷并去除冗余信息，提高數據處理的效率。特征提取可以表示為：

式中：g（Xtransformed）為特征選擇函數；Xselected為通過特征選擇后的數據集。

通過清洗、轉換和歸一化等技術手段，可以提高數據質量和可靠性，為后續(xù)的分析和決策提供有力支持。

2.2 構建卷積神經網絡監(jiān)測模型

構建卷積神經網絡監(jiān)測模型是為了有效地應對電力敏感數據泄露風險的挑戰(zhàn)。在這個過程中，可以利用CNN 的優(yōu)勢來從數據中學習和識別模式[5-7]，以便準確地檢測和預測潛在的敏感數據泄露風險。

首先，為了構建一個基于CNN 的監(jiān)測模型，須要計劃神經網絡的構造。全面的網絡的輸入與輸出表示為：

式中：Xinput為通過特征選擇后的輸入數據集；Youtput為相對的輸出類別集合。

接下來，需要定義CNN 模型的損失函數，用于衡量模型在訓練過程中的誤差。損失函數的公式表示如下：

式中：L（θ）為單個樣本的損失函數；f（xi，θ）為通過CNN 模型計算得到的預測輸出；yi為真實的輸出類別；θ 為CNN 模型的參數；N 表示樣本數量。

為了優(yōu)化CNN 模型的性能，須要選隨機梯度下降（Stochastic Gradient Descent，SGD）以此更新參數的模型。參數更新的計算公式具體如下：

式中：θt為第t 個迭代步驟的參數模型；η 為學習率；為損失函數對參數模型的梯度。

通過以上步驟，可以構建一個基于卷積神經網絡的監(jiān)測模型，用于有效地監(jiān)測電力敏感數據泄露風險。該模型將從數據中學習并識別關鍵特征[8-10]，為決策者提供準確的風險預測和監(jiān)測結果?；诰矸e神經網絡的電力敏感數據泄露風險監(jiān)測流程圖如圖1 所示。

圖1 卷積神經網絡的電力敏感數據泄露風險監(jiān)測流程

3 實驗

為實現本文研究的方法的穩(wěn)定性，分別使用文獻[1]方法、文獻[2]方法和本文方法對電力敏感數據泄露風險進行監(jiān)測，以監(jiān)測誤差率為指標，對比其可靠性。誤差率越低，其中檢測穩(wěn)定性越高，對比結果具體如下。

通過對圖2 的分析可得知，本文方法在監(jiān)測誤差率方面表現出色，始終保持在20%以下，而其他兩種方法的誤差率則超過了60%。這顯著展示了本文方法相對于其他方法在減少誤報方面的改進。準確度是評估一個監(jiān)測方法可靠性的重要指標，而較低的誤差率意味著本文方法更能夠有效地識別和預測電力敏感數據泄露風險。基于這些結果，可以得出結論，本文方法具有更高的監(jiān)測準確率，并且在實際場景中表現更為可靠。本文方法的優(yōu)勢可能源于多個方面。首先，本文方法可能采用了更先進和精準的數據處理和特征提取算法，使得模型能夠更好地學習和識別敏感數據泄露的模式和特征。其次，該方法可能充分考慮了與電力敏感數據泄露相關的因素，包括特定的數據類型、運行環(huán)境和風險指標等，從而提高了監(jiān)測的精確性和可靠性。另外，還可能使用更大規(guī)模的數據集通過練習與論證，鞏固模型的泛化能力。

圖2 電力敏感數據泄露風險監(jiān)測誤差率對比

為了進一步驗證本文方法的有效性，以預測完成的時間為標準，分別采用本文方法、文獻[1]方法、文獻[2]方法對電力敏感數據泄露風險進行監(jiān)測，其時間越短，效率越高，越具有有效性。具體的對比結果如表1 所示。

表1 不同方法作用下對電力敏感數據泄露風險監(jiān)測時間

根據對表1 的詳細分析，可以明顯地看出本文所提出的基于卷積神經網絡的電力敏感數據泄露風險監(jiān)測方法在監(jiān)測過程中所需的時間僅為10 s。與之相比，文獻[1]所使用的方法需要約60 s 的時間，而文獻[2]的方法則需要大約78 s。這一結果清晰地顯示出本文方法具有更快的響應速度和更高的監(jiān)測效率。

本文方法實現高效監(jiān)測的原因可能有多個方面。首先，將卷積神經網絡用于電力敏感數據泄露風險監(jiān)測，利用其并行計算和有效的特征提取能力，加速了數據處理和模式識別過程。其次，在方法設計中可能采用了相應的優(yōu)化策略和算法，使得模型在處理大規(guī)模數據時更加高效。此外，可能還采用了并行計算的技術或硬件加速器來提高計算速度?；谝陨辖Y果，可以得出結論，本文所提出的基于卷積神經網絡的電力敏感數據泄露風險監(jiān)測方法在處理時間上具備明顯的優(yōu)勢?？焖夙憫透咝ПO(jiān)測對于及時掌握和應對潛在風險至關重要，尤其是在電力領域這樣對實時性要求較高的環(huán)境中。

4 結語

提出了基于卷積神經網絡（CNN）的電力工程造價數據異常的識別方法在研究中顯示出了良好的準確性和魯棒性。該方法通過大量數據的收集和預處理，很好的設計包含卷積層、池化層與全連接層的CNN 模型，用于學習和識別異常造價數據的模式。實驗證明該方法具有潛在的應用前景。