基于大数据分析的电力工控网络威胁检测与预警系统设计.pdf

责任编辑赵志远InformationSecurity信息安全基于大数据分析的电力工控网络威胁检测与预警系统设计中国大唐集团有限公司重庆分公司集控中心安树勇编者按：结合机器学习技术，介绍了一种基于大数据分析的电力工控网络威胁检测与预警系统的设计方法。近年来，随着工业4.0 的逐渐深入，电力工控系统成为关键基础设施的核心部分，随之而来的网络安全威胁也在逐渐增多。为了确保电力工控系统的稳定和安全，研究如何有效检测并预警网络威胁变得尤为重要。本文介绍一种基于大数据分析的电力工控网络威胁检测与预警系统的设计方法。大数据分析技术在电力工控网络中的应用随着电力工控网络的不断扩展和数字化发展，数据量呈指数级增长。传统的安全检测方法主要依赖于预设规则和经验判断，无法应对现代安全威胁的持续演变。为了解决这些问题，将大数据技术与工控网络安全相结合，提供了从海量数据中提取有意义信息的方法。大数据技术通过实时数据流处理、高效存储和并行计算，确保了对大量数据的快速响应。结合机器学习和人工智能技术，威胁检测不再仅依赖于预设规则，而可以从数据中学习潜在的威胁模式。在工控网络中，数据有着多个来源，包括传感器、设备状态监控、用户行为和网络流量。为了实现有效的大数据分析，首先需要进行数据收集和预处理，包括数据清洗、缺失值处理、数据整合和特征提取等步骤。高效的数据预处理不仅确保了数据质量，还提高了后续分析的速度和准确性。表1是传感器数据的收集与预处理流程。电力工控网络威胁检测与预警系统设计1.系统架构设计在数字化时代，电力工控网络面临复杂威胁，需要高效、灵活、可靠的威胁检测系统。微服务架构是最优选择，它支持独立运行、部署，有利于故障隔离和系统扩展。数据采集和存储是系统的基础，对实时性和准确性要求高。分布式数据存储系统，如ApacheKafka和ApacheCassandra，用于处理大数据流入并确保数据持久性。长时间存储可选择InfluxDB等高效时间序列数据库。威胁检测模块需模块化设计，包括大数据处理工具如ApacheSpark，用于实时和批量数据分析，由前文提到的预处理数据传送至此模块进行特征提取和模型预测。预警与响应投稿信箱2023.10125InformationSecurity信息安全责任编辑赵志远模块是系统的最后一环。一旦检测到威胁，该模块应实时产生警报，并根据预设的响应策略进行自动或半自动响应。该模块不仅需要与前端界面紧密结合，为操作员提供直观的预警信息，还需与其他IT和OT系统集成，实现自动化响应。最后，为了确保整个系统的稳定运行，还需要一个综合的监控与管理模块。该模块应提供系统健康状态、服务可用性以及其他关键指标的实时视图。对于任何异常情况，都应有日志记录和通知机制。系统架构设计如图1所示。数据采集和存储模块（A）。这是系统的入口，负责从各种源（如传感器、设备等）收集数据，并将其存储在适当的数据库或存储系统中。该模块应能够处理大规模、高速的数据流，并确保数据的持久性和可用性。预处理模块(B)。该模块接收从数据采集模块传入的原始数据，并进行必要的预处理操作，例如数据清洗、标准化、特征提取等。威胁检测模块（C)。该模块是系统的核心，它通过接收预处理后的数据，并使用预先训练好的模型或算法进行威胁分析。一旦检测到潜在威胁或异常行为，该模块将触发预警模块。预警与响应模块(D)。该模块负责生成和发送预警信息，并根据预设的策略进行响应。响应可能包括自动隔离受影响的网络段、通知相关人员或触发其他安全措施。监控与管理模块。该模块持续监视整个系统的运行状态，并提供关于系统健康、服务可用性以及其他关键性能指标的实时反馈。此外，它还负责记表1传感器数据的收集与预处理流程表步骤方法/工具NTP支持的数据采获取时间一致性的确保每份数据都具带时间戳原数据采集集器缺失值前向填充、后向填补充数据中的缺失根据数据特性选择完整数据集处理充、中位数异常值IQR、Z-Sc o r e处理数据最小-最大标准化、调整数据范围，简选择适合数据特性标准化的数标准化Z-Score标准化Unix时间转换、数据转换独热编码滑动窗口、傅立叶从大量数据中筛选特征提取选择合适的特征提变换出有价值的信息取方法监控与管理模块系统状态监控A数据采集和存储模块A,B,C,D实时数据流B预处理模块特征化数据C威胁检测模块威肋分析结果D预警与响应模块图1工控网络威胁检测与预警系统架构图录系统日志、处理异常情况并通知相关人员。综上所述，基于大数据分析的电力工控网络威胁检测与预警系统需要一个多层次、模块化且高度可扩展的架构设计，不仅可以满足现有的需求，还可以为未来的扩展和技术进步提供足够的灵活性。目的数据部分去除导致分析偏差不要过度处理，可去噪后的数的数据能会移除重要信息据集化后续处理的标准化方法改进数据格式，使转换后确保数据的格式统一的其适合后续分析准确性和完整性数据集根据数据应用目的特征丰富的数据集注意事项有准确的时间戳始数据合适的方法据集结果/输出2023.10投稿信箱责任编辑赵志远InformationSecurity信息安全2.基于机器学习的威胁检测算法在工控网络威胁检测与预警系统中，威胁检测模块是核心部分，它与数据预处理紧密相关。特别是在电力工控网络中，传统方法难以捕捉复杂攻击模式，而机器学习则表现出优越性。确保机器学习模型的准确性和效力需要高质量的训练数据。因此，数据采集、存储和预处理模块至关重要。预处理模块从实时数据流中提取特征，为机器学习模型提供输入。系统采用异常检测方法进行威胁识别，模型通过学习正常通信行为，可识别偏离正常模式的行为，包括新型攻击。然而，它依赖于高质量的训练数据，并可能受到对抗性攻击。为了解决挑战，系统引入监控与管理模块，实时监控系统运行状态，确保数据准确性，定期更新机器学习模型，以适应网络行为的变化。具体步骤如表2 所示。数据采集。作为机器学习应用的初始阶段，数据采集首先需要有充足且高质量的数据。在系统架构中，该阶段对应于数据采集和存储模块。该模块负责捕获电力工控网络的原始数据，并存储在设计好的数据库或其他数据存储系统中，为后续的机器学习应用提供基础数据支持。数据预处理与特征提取。原始数据通常包含噪声、缺失值和其他异常，需要进行清理和标准化。对于威胁检测，不是所有数据都是有用的，必须从中提取关键特征。在系统架构中，这一任务由“预处理模块”承担，它通过输出特征化数据，为下一阶段的威胁检测提供输入。模型训练与验证。在准备好数据后，就可以选择合适的机器学习模型，并使用标注数据进行训练。经过充分训练的模型将在验证数据集上进行测试，表2 基于机器学习的威胁检测算法具体步骤应用步骤对应系统模块输入数据数据采集和存电力工控网存储的实时数数据采集设备、数据采集储模块数据预处理预处理模块与特征提取数据流模型训练与标注后的训训练后的MLML框架、计算威胁检测模块验证练数据集模型威胁检测威胁检测模块特征化数据威胁分析结果型、检测算法预警与响应预警与响应威胁分析预警通知、响预警系统、自策略制定模块确保其准确性和鲁棒性。这些活动在系统架构中的威胁检测模块中进行，而训练和验证则是这一模块的关键子过程。威检测。在模型训练和验证完成后，即可对新的、实时流入的特征化数据进行威胁检测，任何检测到的潜在威胁或异常都会被记录下来。此过程也是在威胁检测模块中完成。预警与响应策略制定。当系统检测到潜在威胁时，它不仅会记录下来，还会触发预警与响应模块。在识别出威胁后，系统会自动发送预警并通知相关人员或部门。此外，根据预先设定的策略，系统还可能采取某些自动化的响应措施，如断开受影响的网络连接或关闭某些系统功能，以减少潜在的损害。结语基于大数据分析的电力工控网络威胁检测与预警系统为工控系统安全提供了一种新的保障方法。该系统通过有效结合大数据技术和传统网络安全策略，能够及时、准确地检测并应对各种网络威胁，为电力工业的稳定和安全提供有力的技术支撑。N输出结果相关工具/技术络原始数据据流存储的实时特征化数据标准化方法资源训练后的ML模结果应策略动作动化响应工具数据库技术特征提取算法、投稿信箱2023.10127