基于深度學(xué)習(xí)的電力系統(tǒng)無線通信網(wǎng)絡(luò)漏洞檢測研究

賀甚嘉，宋凱洋，王 濤，李雪鋒，周世峰

（1.新南威爾士大學(xué)，澳大利亞 2052；2.內(nèi)蒙古電力經(jīng)濟技術(shù)研究院，內(nèi)蒙古 呼和浩特 010000；3.北京洛斯達科技發(fā)展有限公司，北京 100080）

1 電力系統(tǒng)與無線通信網(wǎng)絡(luò)

1.1 電力系統(tǒng)

電力系統(tǒng)是當代社會能源運行的基礎(chǔ)系統(tǒng)之一，由電源、儲能、負荷以及電網(wǎng)構(gòu)成。這4 個部分相互配合形成一個綜合的電力運行系統(tǒng)，從而為實現(xiàn)社會能源的平衡運作貢獻力量。此外，作為電力系統(tǒng)關(guān)鍵環(huán)節(jié)的調(diào)度與交易可以為電源、儲能、負荷以及電網(wǎng)之間的高效合作提供高質(zhì)量服務(wù)，從而實現(xiàn)電力資源的優(yōu)化使用[1]。電力系統(tǒng)的組成如圖1 所示。

圖1 電力系統(tǒng)的組成

電源的主要特征是對新能源的使用。使用新能源之后，可以實現(xiàn)電力結(jié)構(gòu)的優(yōu)化。儲能的多元化不僅能解決電力系統(tǒng)中的儲能難題，也可以適應(yīng)用電場景的復(fù)雜性。負荷的鮮明特征表現(xiàn)為可產(chǎn)可銷、多能互補。電能負荷是電力系統(tǒng)運行的必要環(huán)節(jié)，它的良好狀態(tài)意味著電力系統(tǒng)的平穩(wěn)運轉(zhuǎn)，通過其多能互補的方式，可以完成不同能源的有效銜接?，F(xiàn)今，智能電網(wǎng)的概念在電力系統(tǒng)中獲利推廣，系統(tǒng)的智能化程度不斷加深，為電力系統(tǒng)的安全和穩(wěn)定狀態(tài)提供更加強有力的保障[2]。

1.2 無線通信網(wǎng)絡(luò)

電力系統(tǒng)無線通信網(wǎng)絡(luò)指在電力系統(tǒng)領(lǐng)域中使用無線通信網(wǎng)絡(luò)技術(shù)建立的通信網(wǎng)絡(luò)，用途是實現(xiàn)電力設(shè)備之間的信息傳輸和交換。電力系統(tǒng)無線通信網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用領(lǐng)域包括電力設(shè)備之間的遠程監(jiān)控、電力系統(tǒng)的自動化運行、數(shù)據(jù)采集與傳輸以及電力系統(tǒng)的安全防護。在電力設(shè)備之間的遠程監(jiān)控方面，通過無線通信網(wǎng)絡(luò)，電力系統(tǒng)可以實現(xiàn)電力設(shè)備的監(jiān)測與控制，包括變電站、配電設(shè)備、電路以及變壓器等。這些電力設(shè)備運行狀態(tài)的實時信息都需要無線通信網(wǎng)絡(luò)進行監(jiān)測和管控。在電力系統(tǒng)自動化運行的基礎(chǔ)上，無線通信網(wǎng)絡(luò)可以實現(xiàn)對系統(tǒng)數(shù)據(jù)的高效采集。在電力系統(tǒng)數(shù)據(jù)采集與傳輸方面，電能表的讀數(shù)、負荷數(shù)據(jù)、功率因數(shù)等信息都需要無線通信網(wǎng)絡(luò)承擔采集和傳輸?shù)墓δ?，以實現(xiàn)電力系統(tǒng)平衡運行的功效。在電力系統(tǒng)的安全防護方面，電力設(shè)備的安全狀態(tài)、火災(zāi)情況及電能泄漏等都需要無線通信網(wǎng)絡(luò)進行監(jiān)測，以確保電力系統(tǒng)的安全運行[3]。

2 電力系統(tǒng)無線通信網(wǎng)絡(luò)安全漏洞

在電力系統(tǒng)無線通信網(wǎng)絡(luò)中，存在多種安全漏洞問題，如通信未加密、弱加密算法、無線接入點缺陷以及軟硬件技術(shù)漏洞等，具體如圖2 所示。

圖2 安全漏洞

首先，通信未加密。傳統(tǒng)無線通信網(wǎng)絡(luò)在傳輸數(shù)據(jù)時，存在通信沒有加密的嚴重漏洞，導(dǎo)致數(shù)據(jù)極易遭遇竊聽和篡改。黑客通過監(jiān)聽無線信號來獲取電力系統(tǒng)的安全信息，從而對電力系統(tǒng)造成嚴重破壞。其次，弱加密算法。部分電力系統(tǒng)的無線通信網(wǎng)絡(luò)使用弱加密算法來保護數(shù)據(jù)，這種算法存在很大的技術(shù)瓶頸，會使電力系統(tǒng)無線通信網(wǎng)絡(luò)處于長期不安全的環(huán)境，進而損壞部分電力系統(tǒng)。再次，無線接入點缺陷。多數(shù)電力系統(tǒng)無線通信網(wǎng)絡(luò)使用無線接入點來實現(xiàn)無線通信。這些接入點往往因未及時更新軟件而存在漏洞，一旦遭遇黑客攻擊，則后果不堪設(shè)想。最后，軟硬件技術(shù)漏洞。無線通信網(wǎng)絡(luò)使用的軟硬件技術(shù)存在技術(shù)漏洞，但是技術(shù)人員的漏洞補救工作滯后，因此一些黑客利用時間差對電力網(wǎng)絡(luò)進行非法訪問和信息竊取，從而使電力網(wǎng)絡(luò)處于癱瘓狀態(tài)[4]。

3 基于深度學(xué)習(xí)的電力系統(tǒng)無線通信網(wǎng)絡(luò)漏洞檢測

電力系統(tǒng)無線通信網(wǎng)絡(luò)安全存在很多漏洞，這些漏洞具有高風(fēng)險性、多樣性、潛在性以及難以預(yù)測性。因此，要以深度學(xué)習(xí)為基準，對電力系統(tǒng)通信網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)高效檢測，以達到最終解決網(wǎng)絡(luò)漏洞的目的[5]?；谏疃葘W(xué)習(xí)的電力系統(tǒng)無線通信網(wǎng)絡(luò)漏洞的檢測步驟如圖3 所示。

圖3 電力系統(tǒng)無線通信網(wǎng)絡(luò)的漏洞檢測步驟

其一，數(shù)據(jù)收集。收集與電力系統(tǒng)無線通信網(wǎng)絡(luò)相關(guān)的數(shù)據(jù)，包括網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)、設(shè)備配置數(shù)據(jù)、日志數(shù)據(jù)等。這些數(shù)據(jù)將用于訓(xùn)練和測試深度學(xué)習(xí)模型。其二，數(shù)據(jù)預(yù)處理。對收集到的數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，包括數(shù)據(jù)清洗、特征提取和標準化等。確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和一致性，以便于后續(xù)的模型訓(xùn)練和檢測。其三，模型選擇和設(shè)計。選擇適合電力系統(tǒng)無線通信網(wǎng)絡(luò)漏洞檢測的深度學(xué)習(xí)模型，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或者深度自編碼器等，根據(jù)實際情況設(shè)計網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和參數(shù)。其四，模型訓(xùn)練。使用預(yù)處理后的數(shù)據(jù)對深度學(xué)習(xí)模型進行訓(xùn)練。將數(shù)據(jù)劃分為訓(xùn)練集和驗證集，通過迭代優(yōu)化模型參數(shù)，使得模型能夠準確地識別電力系統(tǒng)無線通信網(wǎng)絡(luò)中的漏洞。其五，模型評估。使用測試集對訓(xùn)練好的深度學(xué)習(xí)模型進行評估。計算模型的準確率、召回率、精確率等指標，評估模型在檢測電力系統(tǒng)無線通信網(wǎng)絡(luò)漏洞方面的性能。其六，漏洞檢測。將訓(xùn)練好的深度學(xué)習(xí)模型應(yīng)用到實際的電力系統(tǒng)無線通信網(wǎng)絡(luò)中，對網(wǎng)絡(luò)流量、配置數(shù)據(jù)等進行實時檢測。模型將根據(jù)輸入的數(shù)據(jù)判斷是否存在漏洞，并給出相應(yīng)的警告或報告。其七，漏洞修復(fù)和反饋。根據(jù)深度學(xué)習(xí)模型的檢測結(jié)果，及時采取相應(yīng)的修復(fù)措施，修復(fù)電力系統(tǒng)無線通信網(wǎng)絡(luò)中的漏洞。同時，將修復(fù)的結(jié)果反饋給深度學(xué)習(xí)模型，用于進一步優(yōu)化模型的性能和準確度。需要注意的是，基于深度學(xué)習(xí)的電力系統(tǒng)無線通信網(wǎng)絡(luò)漏洞檢測是一個復(fù)雜的過程，需要大量的數(shù)據(jù)和計算資源來支持模型的訓(xùn)練和評估。此外，模型的準確性和可靠性也需要不斷地進行驗證和優(yōu)化。因此，在實際應(yīng)用中，需要綜合考慮實際情況和資源限制，選擇合適的方法和技術(shù)來進行電力系統(tǒng)無線通信網(wǎng)絡(luò)漏洞檢測[6]。

4 深度學(xué)習(xí)在電力系統(tǒng)無線通信網(wǎng)絡(luò)漏洞檢測中的優(yōu)勢及作用

4.1 深度學(xué)習(xí)在網(wǎng)絡(luò)安全檢測中的技術(shù)優(yōu)勢

深度學(xué)習(xí)在網(wǎng)絡(luò)安全檢測中的技術(shù)優(yōu)勢體現(xiàn)在自動化上。深度學(xué)習(xí)模型能夠?qū)崿F(xiàn)自主性學(xué)習(xí)，從而達到檢測的無人化和高效化。這不僅減少了人工介入的成本和疏漏，也極大地提升了網(wǎng)絡(luò)安全檢測的效率。此外，深度學(xué)習(xí)技術(shù)可以對大量的數(shù)據(jù)進行學(xué)習(xí)和整理，從而達到對網(wǎng)絡(luò)特征和漏洞模式的掌握。自適應(yīng)性是深度學(xué)習(xí)的另一優(yōu)勢。深度學(xué)習(xí)模型有很強的自我學(xué)習(xí)能力和智能屬性，經(jīng)過對網(wǎng)絡(luò)漏洞的泛化性適應(yīng)，具備適應(yīng)不同網(wǎng)絡(luò)場景的能力，可以對多種無線網(wǎng)絡(luò)場域進行通用性修復(fù)，抵制無線網(wǎng)絡(luò)的漏洞出現(xiàn)。此外，深度學(xué)習(xí)技術(shù)具備應(yīng)對復(fù)雜電力系統(tǒng)無線網(wǎng)絡(luò)通信環(huán)境的能力，可以不斷優(yōu)化自身模型，提高檢測無線網(wǎng)絡(luò)漏洞的能力[7]。

4.2 深度學(xué)習(xí)在網(wǎng)絡(luò)安全檢測中的關(guān)鍵作用

深度學(xué)習(xí)在電力系統(tǒng)無線通信網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域中的地位日益凸顯，特別是在網(wǎng)絡(luò)漏洞的檢測方面。由于電力系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)通信的需要，深度學(xué)習(xí)可以實現(xiàn)對網(wǎng)絡(luò)安全隱患的預(yù)防和檢測，幫助電力系統(tǒng)的無線通信網(wǎng)絡(luò)維護人員快速找到問題所在。此外，深度學(xué)習(xí)模型可以在大數(shù)據(jù)環(huán)境下對網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)狀態(tài)、通信狀態(tài)以及存在的其他異常行為進行自動診斷，明確網(wǎng)絡(luò)中存在的潛在漏洞和攻擊行徑，繼而快速進行故障定位和識別，提升檢測的準確性和檢測效率。隨著時間的不斷推移，深度學(xué)習(xí)模型將不斷完善，以確保無線通信網(wǎng)絡(luò)在安全的環(huán)境下正常運轉(zhuǎn)。這不僅對電力系統(tǒng)的維護有巨大幫助，也可以降低技術(shù)維護人員的工作強度。因此，深度學(xué)習(xí)在電力系統(tǒng)無線通信網(wǎng)絡(luò)中扮演著不可替代的重要角色[8]。

5 結(jié) 論

通過研究，深入探討了電力系統(tǒng)與無線通信網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合，分析了其中存在的安全漏洞。通過引入深度學(xué)習(xí)技術(shù)，提出了一種新的電力系統(tǒng)無線通信網(wǎng)絡(luò)漏洞檢測方法，能夠更準確、高效地識別潛在的安全隱患。深度學(xué)習(xí)在網(wǎng)絡(luò)安全檢測中展現(xiàn)出了獨特的技術(shù)優(yōu)勢，能夠通過對海量數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)和分析，發(fā)現(xiàn)并預(yù)測安全威脅。這對于提升電力系統(tǒng)無線通信網(wǎng)絡(luò)安全性具有重要的意義，未來的研究中可以進一步完善深度學(xué)習(xí)模型，提高漏洞檢測的準確性和實用性。