基于Transformer的電力行業(yè)關(guān)鍵信息基礎(chǔ)設(shè)施威脅告警智能識別與響應(yīng)技術(shù)研究

摘 要：本研究聚焦電力行業(yè)關(guān)鍵信息基礎(chǔ)設(shè)施的威脅告警識別，通過構(gòu)建專門的語言模型，旨在提升對電力行業(yè)特定場景下的威脅識別與響應(yīng)能力。研究采用數(shù)據(jù)預(yù)處理、語言模型構(gòu)建及特征提取融合等關(guān)鍵技術(shù)，深入結(jié)合電力行業(yè)的海量運維數(shù)據(jù)、設(shè)備狀態(tài)報告及告警日志，實現(xiàn)威脅告警信息的自動識別、深度分析與智能響應(yīng)。通過綜合評估模型性能，確保其在準確率、響應(yīng)時間及誤報漏報率等方面表現(xiàn)優(yōu)異。此研究不僅增強了電力行業(yè)對潛在安全威脅的防御能力，特別在電力安全威脅分析、安全運營的智能化支持以及針對新的安全攻擊行為的快速分析和響應(yīng)方面提供了強有力的技術(shù)能力支持，為智能電網(wǎng)的安全穩(wěn)定運行提供了重要的技術(shù)保障，具有顯著的理論與實踐價值。

關(guān)鍵詞：電力行業(yè)；關(guān)鍵信息基礎(chǔ)設(shè)施；威脅告警；語言模型

1 概述

電力行業(yè)作為現(xiàn)代社會的基石，其關(guān)鍵信息基礎(chǔ)設(shè)施的安全穩(wěn)定運行至關(guān)重要。當前，國內(nèi)外在利用語言模型提升威脅告警識別能力方面已取得一定成果，但多數(shù)研究聚焦于通用領(lǐng)域，針對電力行業(yè)特定場景的優(yōu)化不足。本研究聚焦于電力行業(yè)，采用專門的語言模型，通過數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型構(gòu)建及特征提取融合等關(guān)鍵技術(shù)，實現(xiàn)威脅告警信息的自動識別、深度分析與智能響應(yīng)。相較于已有研究，本研究更貼合電力行業(yè)特色，旨在提升電力行業(yè)對潛在威脅的防御能力，為智能電網(wǎng)的安全穩(wěn)定運行提供重要技術(shù)支撐。

2 語言模型在電力行業(yè)的應(yīng)用背景

隨著自然語言處理技術(shù)的飛速發(fā)展，語言模型已成為電力行業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的重要工具。鑒于電力行業(yè)海量文本數(shù)據(jù)的積累，如設(shè)備狀態(tài)報告、告警日志及運維記錄，為語言模型的應(yīng)用奠定了堅實基礎(chǔ)。當前，深度學習驅(qū)動的語言模型，尤其是基于Transformer架構(gòu)的模型（如BERT、GPT系列），因其出色的文本理解和生成能力，預(yù)計將成為電力行業(yè)語言處理的首選。針對電力行業(yè)特有的安全挑戰(zhàn)，如網(wǎng)絡(luò)攻擊預(yù)警、數(shù)據(jù)泄露風險提示及設(shè)備故障告警，計劃采用預(yù)訓練—微調(diào)策略定制化語言模型。具體而言，先利用大規(guī)模通用文本數(shù)據(jù)進行預(yù)訓練，使模型具備基本的語言理解能力；隨后，使用電力行業(yè)特定的告警信息數(shù)據(jù)集進行微調(diào)，使模型更加精準地識別電力相關(guān)威脅。在實際應(yīng)用中，該模型能自動分析告警信息，快速分類并識別潛在風險，實現(xiàn)即時響應(yīng)與預(yù)警，有效縮短威脅處理時間。

3 模型構(gòu)建的關(guān)鍵技術(shù)

在構(gòu)建面向電力行業(yè)的語言模型時，需綜合考慮數(shù)據(jù)特性、模型架構(gòu)及特征處理等多方面因素，以確保模型能夠有效捕捉電力行業(yè)文本的復(fù)雜語義與專業(yè)知識。

3.1 基于電力行業(yè)安全運營的安全數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)

數(shù)據(jù)預(yù)處理作為構(gòu)建語言模型的前置環(huán)節(jié)，其重要性不言而喻，尤其是在電力行業(yè)安全運營背景下，面對復(fù)雜多變的文本數(shù)據(jù)，預(yù)處理技術(shù)更是顯得尤為重要。本研究聚焦于電力行業(yè)安全運營中的安全數(shù)據(jù)預(yù)處理，旨在通過一系列精細化的處理步驟，提升數(shù)據(jù)質(zhì)量和模型訓練效果。

3.1.1 數(shù)據(jù)清洗

首先，針對原始安全數(shù)據(jù)，需進行徹底的清洗操作。這不僅包括剔除無關(guān)信息和噪聲數(shù)據(jù)，還應(yīng)考慮對缺失數(shù)據(jù)進行合理填補。例如，對于缺失的告警時間或設(shè)備編號，可以通過插值或基于上下文的推理進行填補。其次，還需處理文本中的特殊字符和編碼問題，確保數(shù)據(jù)的一致性和完整性。例如，統(tǒng)一時間格式、刪除多余的空格和標點符號等。

3.1.2 分詞處理

分詞處理是數(shù)據(jù)預(yù)處理中不可或缺的一步。在電力行業(yè)中，分詞不僅要處理常見的詞匯，還需針對特定的復(fù)合詞和專業(yè)術(shù)語進行細致劃分。例如，將“斷路器”“變壓器”等專業(yè)術(shù)語準確切分，以提高分詞的準確性。這有助于模型更好地理解和處理電力行業(yè)特有的文本數(shù)據(jù)。

3.1.3 詞性標注與命名實體識別

詞性標注和命名實體識別等高級處理技術(shù)對于深入挖掘文本數(shù)據(jù)的語義層次至關(guān)重要。通過詞性標注，可以區(qū)分名詞、動詞、形容詞等，幫助模型更好地理解句子結(jié)構(gòu)。命名實體識別則能夠識別出設(shè)備名稱、故障類型、攻擊源等關(guān)鍵信息。例如，識別出“1號發(fā)電機”“短路故障”等，這些信息對于威脅告警的準確識別和分析具有重要意義。

3.1.4 時間歸一化處理

電力行業(yè)文本數(shù)據(jù)中常常包含大量的時間信息，如告警時間、操作時間等。為了消除時間格式差異對模型訓練的影響，需進行時間歸一化處理。具體做法包括將不同格式的時間（如“20241113 17：04”和“11/13/2024 5：04 PM”）統(tǒng)一轉(zhuǎn)換為標準格式（如ISO 8601格式）。此外，還可以將時間信息轉(zhuǎn)化為相對時間（如“距今1小時”），以便模型更好地理解和處理時間相關(guān)的特征。

3.2 語言模型構(gòu)建技術(shù)

語言模型構(gòu)建的核心在于準確捕捉文本數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律，進而實現(xiàn)文本的預(yù)測與生成。在電力行業(yè)，由于文本數(shù)據(jù)具有專業(yè)性強、語境復(fù)雜等特點，構(gòu)建專門化的語言模型顯得尤為關(guān)鍵。當前，深度學習因其強大的表征學習能力，在電力行業(yè)語言模型構(gòu)建中占據(jù)主導(dǎo)地位。除了傳統(tǒng)的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）、長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）外，還可以探索使用門控循環(huán)單元（GRU）等變體，以進一步優(yōu)化模型性能。在模型構(gòu)建過程中，還可以考慮引入遷移學習策略，利用在其他領(lǐng)域已訓練好的模型進行微調(diào)，以加快模型收斂速度并提升性能。此外，針對電力行業(yè)文本中的專業(yè)術(shù)語和特殊語境，還可以通過設(shè)計特定的嵌入層或注意力機制來增強模型對這些信息的捕捉能力。這些技術(shù)的綜合運用，將顯著提升電力行業(yè)語言模型的預(yù)測與生成能力。

4 模型在威脅告警中的應(yīng)用實踐

4.1 威脅告警信息的精準捕獲

在電力行業(yè)，威脅告警信息的自動識別是確保系統(tǒng)安全穩(wěn)定運行的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。為實現(xiàn)這一目標，需構(gòu)建一套高效且精準的信息捕獲機制。該機制依托于先進的語言模型技術(shù)，能夠深入理解電力行業(yè)文本的復(fù)雜語義與專業(yè)知識，從而有效識別出潛在的安全威脅。在具體實踐中，模型首先通過對海量歷史告警數(shù)據(jù)進行深度學習，挖掘出其中蘊含的特征模式與規(guī)律。隨后，在實時監(jiān)控過程中，模型能夠迅速捕捉到與已知威脅模式相匹配的文本信息，實現(xiàn)威脅告警的即時識別。

4.2 威脅告警信息的深度剖析與決策支持

威脅告警信息的深度分析是電力行業(yè)安全防護體系中的重要組成部分。在自動識別的基礎(chǔ)上，需進一步對告警信息進行細致剖析，以揭示其背后的潛在風險與攻擊意圖。為此，可借助復(fù)雜的自然語言處理技術(shù)與深度學習算法，對告警文本進行多層次、多維度的分析。具體而言，模型能夠解析出告警信息中的關(guān)鍵要素，如攻擊類型、目標設(shè)備、影響范圍等，并通過關(guān)聯(lián)分析、趨勢預(yù)測等手段，揭示出潛在的安全隱患與發(fā)展趨勢。

5 模型性能的綜合評估

5.1 評估指標的選擇

5.1.1 基礎(chǔ)評估指標的考量

基礎(chǔ)評估指標的精細算法與考量標準。在針對電力行業(yè)關(guān)鍵信息基礎(chǔ)設(shè)施的威脅告警語言模型進行性能評估時，選擇精確且全面的評估指標是確保評估結(jié)果準確性的關(guān)鍵。其中，準確率、召回率與F1值作為衡量模型識別威脅告警信息能力的核心指標，其計算算法與考量標準需進行細致闡述。

準確率，作為評估模型整體預(yù)測精度的關(guān)鍵指標，其算法基于模型預(yù)測結(jié)果與實際結(jié)果的對比。具體而言，準確率等于模型正確預(yù)測的事件數(shù)量除以總預(yù)測事件數(shù)量。在此算法中，“正確預(yù)測的事件”指的是模型預(yù)測結(jié)果與實際結(jié)果完全一致的事件，而“總預(yù)測事件”則包括所有模型給出預(yù)測的事件。準確率的考量標準在于，它直接反映了模型在整體上對事件的預(yù)測能力，是評估模型性能的基礎(chǔ)性指標。

召回率，則側(cè)重于評估模型在識別真正威脅方面的能力。其算法為模型正確預(yù)測出的正例數(shù)量除以所有實際正例的數(shù)量。在這里，“正例”指的是實際為威脅告警的事件，而“模型正確預(yù)測出的正例”則是指模型將這些實際為威脅的事件正確識別出來的數(shù)量。召回率的考量標準在于它體現(xiàn)了模型對潛在威脅的敏感度和識別能力，是確保模型能夠全面識別所有威脅的重要指標。

F1值，作為準確率與召回率的調(diào)和平均數(shù)，其算法綜合考慮了這兩項指標之間的平衡關(guān)系。F1值的計算依賴于準確率和召回率的具體數(shù)值，通過特定的數(shù)學公式進行計算。F1值的考量標準在于，它能夠在確保模型準確識別威脅的同時，避免過度犧牲其他重要性能指標，如準確率或召回率。因此，F(xiàn)1值被視為衡量模型綜合性能的重要指標，能夠全面反映模型在威脅告警信息識別方面的能力。

5.1.2 高級評估指標的應(yīng)用

5.1.2.1 高級評估指標的應(yīng)用：變量調(diào)節(jié)與優(yōu)化

除了上述基礎(chǔ)評估指標之外，響應(yīng)時間、誤報率以及漏報率等高級評估指標在模型性能評估中同樣不可忽視。這些高級指標不僅反映了模型在實際應(yīng)用場景中的性能，還為模型的優(yōu)化提供了重要依據(jù)。通過變量調(diào)節(jié)和優(yōu)化，可以進一步提升模型的整體性能和可靠性。

5.1.2.2 響應(yīng)時間的優(yōu)化

響應(yīng)時間作為衡量模型處理單次請求所需時間長度的指標，直接關(guān)系到實際部署環(huán)境中系統(tǒng)的反應(yīng)速度，對于電力行業(yè)這樣對實時性要求極高的應(yīng)用場景而言尤為重要。通過以下變量調(diào)節(jié)，可以優(yōu)化響應(yīng)時間。

硬件加速：利用高性能計算資源（如GPU、TPU）加速模型推理過程。

模型剪枝與量化：通過模型剪枝減少冗余參數(shù)，量化降低模型精度損失，從而減少計算量和內(nèi)存占用。

批處理優(yōu)化：合理設(shè)置批處理大小，平衡計算效率和響應(yīng)時間。

5.1.2.3 誤報率的控制

誤報率是指錯誤地將非威脅判定為威脅的情況頻率。較高的誤報率可能導(dǎo)致頻繁的虛假警報，消耗不必要的資源與注意力。通過以下變量調(diào)節(jié)，可以有效控制誤報率。

閾值調(diào)整：通過調(diào)整模型輸出的概率閾值，平衡誤報率和召回率。較低的閾值會增加誤報率，但提高召回率；反之亦然。

特征選擇：選擇更具區(qū)分性的特征，減少噪聲特征對模型判斷的影響。

多模型融合：結(jié)合多個模型的預(yù)測結(jié)果，通過投票或加權(quán)平均等方式，降低單一模型的誤報率。

5.1.2.4 漏報率的降低

漏報率是指未能識別實際存在威脅的情況頻率。較高的漏報率意味著真正的威脅可能被忽略，從而給系統(tǒng)帶來潛在風險。通過以下變量調(diào)節(jié)，可以有效降低漏報率。

數(shù)據(jù)增強：通過數(shù)據(jù)增強技術(shù)（如合成少數(shù)類過采樣技術(shù)SMOTE）增加威脅樣本的數(shù)量和多樣性，提高模型對罕見威脅的識別能力。

模型結(jié)構(gòu)優(yōu)化：采用更復(fù)雜的模型結(jié)構(gòu)（如多層Transformer、深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）提升模型的表達能力。

在線學習：通過在線學習機制，實時更新模型參數(shù)，使其能夠快速適應(yīng)新的威脅模式。

5.1.2.5 綜合評估與迭代優(yōu)化

在實際評估過程中，需綜合考慮響應(yīng)時間、誤報率和漏報率等高級評估指標，確保模型在各個方面的性能均達到最優(yōu)，通過以下步驟進行綜合評估與迭代優(yōu)化。

多輪測試：在不同的數(shù)據(jù)集和場景下進行多輪測試，確保模型的魯棒性和泛化能力。

性能監(jiān)控：在實際部署環(huán)境中持續(xù)監(jiān)控模型性能，及時發(fā)現(xiàn)并解決潛在問題。

用戶反饋：收集用戶反饋，了解模型在實際應(yīng)用中的表現(xiàn)，為后續(xù)優(yōu)化提供參考。

通過這些變量調(diào)節(jié)和優(yōu)化措施，可以顯著提升模型在威脅告警識別和響應(yīng)方面的性能，確保電力行業(yè)關(guān)鍵信息基礎(chǔ)設(shè)施的安全性和穩(wěn)定性。

5.2 評估方法的實施

5.2.1 測試數(shù)據(jù)集的選擇

評估方法的實施構(gòu)成了確保評估結(jié)果準確性不可或缺的一環(huán)，鑒于此，測試數(shù)據(jù)集的選擇成為首要考量因素。在構(gòu)建數(shù)據(jù)集時，需確保所選樣本不僅廣泛覆蓋多種數(shù)據(jù)類型，而且具備高度代表性，如此方能全面驗證模型在不同情境下表現(xiàn)的一致性。具體來說，數(shù)據(jù)集應(yīng)包含正常操作記錄與已知攻擊模式示例，以評估模型在面臨各種威脅時的響應(yīng)能力。此外，為提高數(shù)據(jù)集的通用性與實用性，應(yīng)考慮從多個電力企業(yè)采集數(shù)據(jù)，涵蓋不同類型電力設(shè)施的運行日志，確保數(shù)據(jù)來源的多樣性和真實性。通過這種方式，所構(gòu)建的數(shù)據(jù)集不僅能夠反映電力系統(tǒng)日常運行中的常見情況，也能模擬極端條件下系統(tǒng)面臨的安全挑戰(zhàn)，從而為模型評估提供堅實基礎(chǔ)。

5.2.2 科學評估策略在電力行業(yè)的精準應(yīng)用

為提升電力行業(yè)關(guān)鍵信息基礎(chǔ)設(shè)施威脅告警語言模型評估的科學性與準確性，科學評估策略的應(yīng)用顯得尤為重要。交叉驗證策略通過精心劃分數(shù)據(jù)集為多個子集，并輪流作為測試與訓練數(shù)據(jù)，確保模型性能的全面評估，避免了因數(shù)據(jù)劃分不當導(dǎo)致的評估偏差。同時，A/B測試策略在電力行業(yè)中得以巧妙應(yīng)用，通過隨機分配數(shù)據(jù)樣本至不同模型版本，確保在相同條件下對比各模型的表現(xiàn)，進而通過嚴謹?shù)慕y(tǒng)計檢驗，科學判定模型版本的優(yōu)劣。這兩種策略均基于系統(tǒng)性、可重復(fù)性的測試原則，有效排除了隨機因素及外界干擾，確保了評估結(jié)果的客觀公正，為電力行業(yè)關(guān)鍵信息基礎(chǔ)設(shè)施的安全防護提供了科學依據(jù)。

結(jié)語

通過面向電力行業(yè)關(guān)鍵信息基礎(chǔ)設(shè)施的威脅告警語言模型研究，展現(xiàn)出深厚的科學底蘊與先進技術(shù)實力，精心構(gòu)建的語言模型，使電力行業(yè)得以實現(xiàn)對潛在威脅的敏銳捕捉與高效響應(yīng)，為系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運行筑起堅實防線。本研究深入探討了模型構(gòu)建的核心技術(shù)、應(yīng)用實踐及性能評估，充分彰顯了語言模型在電力行業(yè)安全防護中的巨大潛力與獨特優(yōu)勢。隨著技術(shù)的持續(xù)革新與應(yīng)用領(lǐng)域的不斷拓展，此研究不僅為電力行業(yè)提供了強有力的安全支撐，更預(yù)示著其在未來電力行業(yè)智能化、安全化發(fā)展中的廣闊應(yīng)用前景，將助力電力行業(yè)邁向更加安全、高效、智能的新時代。

參考文獻：

［1］陸佳倫.智能電力語音警告宣傳系統(tǒng)的應(yīng)用［J］.農(nóng)村電工，2021，29（04）：2930.

［2］劉立亮，文濤，葉磊.基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的電力信息系統(tǒng)安全狀態(tài)監(jiān)測［J］.電氣自動化，2024，46（05）：1114.

［3］鄒仕富，祝和春，劉靜，等.基于電子信息技術(shù)的電力系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)攻擊自動檢測模型研究［J］.自動化與儀器儀表，2024（09）：370373+378.

［4］楊熙，趙婧，朱峰.GRU神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)下電力輔助決策模型疑點數(shù)據(jù)檢測［J］.電子設(shè)計工程，2024，32（19）：164168.

作者簡介：李曉勐（1987— ），男，漢族，河北南宮人，碩士研究生，高級工程師，研究方向：網(wǎng)絡(luò)安全工作。