數據安全問題不斷！愈加“清晰化”的電力大數據更需保護

2017-09-19 16:57:27 北極星智能電網在線　點擊量：評論 (0)

有這么一個詞不知道你有沒有聽說過——大移物云。其實，我相信很多朋友是聽過的。因為，這個詞在去年甚至是前年都很常見、很流行。大移物云指的是大數據、移動通信、物聯網和云計算，這幾個在當今社會非常火熱的

國家電網公司擬參照工業和信息化部發布的《大數據產業發展規劃(2016-2020年)》制定了7大重點任務和重大工程

促進大數據與智慧能源系統的新機理新體制與標準體系建立

大電網智能監控的信息流形態、功能架構及標準，大電網智能監控的能量流形態、功能架構及標準，多能流融合建模仿真及分析方法。大電網智能監控的信息流和能量流融合及交互機制，抽象與統一，耦合特性建模、仿真和安全特性分析。形成巨型能源互聯系統的綜合能量管理系統框架及標準體系。

強化大數據與智慧能源系統的全景狀態感知智能傳感產品研發

大電網綜合環境監測技術，在已有的廣域同步測量技術基礎上，針對不同工況和場景態勢評估與控制需求，提出能源互聯網所涉及的各種電源側、電網側、負荷側、環境等信息廣域同步測量方案。智能測量終端對設備狀態、系統安全水平、潛伏故障及風險具有智能分析與診斷，并支持實時數據的遠傳。

加快大數據與智慧能源系統的時空一體化信息組網技術攻關

由于能源互聯網的廣域、緊急和工業控制對空間和時間的要求苛刻，需要采用高安全、高可靠的大顆粒業務傳輸模式。分布式高精度全景同步錄波數據融合與反演技術，高性能大電網智能監控時空一體化特種通信和組網技術，面向大電網智能監控的智能云端協作關鍵技術及系統。同時采用分層分域(核心、骨干、接入)、大容量低時延的網絡架構。

推進大數據與巨型電網智能監控系統的新型軟件平臺建設

針對巨型能源互聯系統的智能管控問題，突破可信云計算服務器和安全技術，研究可信網絡和可信實體框架，大電網可持續演化的智能化軟件理論、方法和技術，大電網智能駕駛系統的軟件體系結構和支撐技術，面向大電網調控的智能化集成化軟件互操作平臺。

加強大數據與巨型電網智能監控類人智能技術攻關

完全基于能源互聯系統的廣域測量信息，電網大數據全息地圖獲取與狀態信息聚合技術，大電網大數據深度挖掘與時空模式發現技術。大電網大數據類人智能感知與強化深度學習技術，進而實現狀態、事件、環境等要素之間的廣義關聯分析，主導特征提取。大電網的智能駕駛形態與情景交互關鍵技術。

深化大數據與巨型電網智能監控的關鍵技術研究

大電網復雜時變場景的高效虛擬映射與繪制引擎，大電網全景運維態勢協同感知與態勢圖構建技術，實現不同場景的安全態勢感知和評估。虛擬建模技術，如拓撲結構識別、關聯關系刻畫、主控對象濃縮、參數跟蹤辨識等。大電網時空一體化智能協同控制技術，廣域協調控制建模及魯棒優化算法，并動態跟蹤時空演變軌跡進行自適應控制。大電網多源大數據綜合智慧服務模式與系統框架設計。

部署大數據與巨型電網智能監控機器人重大工程示范

能源互聯網多源時空大數據融合技術，如統一時標、統一建模。大電網智能監控機器人功能規范與標準，大數據支撐平臺構建及通用算法移植，重特大事故時空一體化協同監測與緊急控制。智能監控機器人的人機接口技術，如人機界面、語義理解、語音合成與識別、圖像識別與處理、機器翻譯等技術。還包含人機接口裝置和交互技術、監控技術、遠程操作技術、通訊技術等。開展大區電網的智能監控機器人樣機研發和工程示范。

總結

盡管我國政府和企業不斷重視并加強網絡空間安全保障，但境外針對我國政府等重要領域的有組織網絡攻擊仍在持續，“互聯網+”、云計算、大數據等新應用也引發新的安全風險，大型互聯網商業平臺安全事故呈現高發態勢，針對個人數據的網絡犯罪呈現組織化和產業化的特征，一系列重大安全事件仍然頻發。

全球數據總量持續增長，預計2020年達到40ZB;數據安全威脅持續上升，帶動數據安全產品需求;由于黑客攻擊手段日趨多元化，以及內部安全隱患的占比高企，針對物理和運行層防護不足以化解漏洞和攻擊，數據層面的保護成為必須，數據安全市場有望被進一步放大！

前段時間的比特幣威脅就很具代表性——一款勒索病毒席卷全球76個國家，病毒已經蔓延到4.5萬臺電腦，傳播迅速之快，范圍之廣令人震驚。

而在今年4月，騰訊主辦的2017“互聯網+”數字經濟峰會上，宗慶后曾“對懟”馬化騰：“我不知道我們現在的網絡后臺，是在美國人手里還是自己人手里?”

是的，據了解由于互聯網技術首先在美國土地上發端，根服務器便于美國有著密切的關系。全球總計十三臺根服務器，一臺設在日本的東京，兩臺設在歐洲的荷蘭和瑞典，包括主服務器在內的其余十臺都在美國。可能朋友要說，我們中國也是有很多做服務器的企業的啊，然而并沒有什么用，這些企業用的芯片，服務器的核心依然還是來自于美國等發達國家。

上述情況也就導致了這樣一種問題的產生——網絡安全、數據安全問題。在理論上來講，在特殊情況下，一些特定的國家接入互聯網根服務器的電力大數據，可能被掌握根服務器的國家刪除在互聯的網絡世界之外。

2013年被爆出的美國“棱鏡門”事件就非常的具有代表性。

2000年，我國二灘水電站因異常網絡信號停機，引起國家高度警惕。

2010年，“震網”病毒攻擊伊朗核工業控制系統，打破了“封閉系統絕對安全”的神話。

2015年12月23日，烏克蘭至少三個區域的電力系統遭到網絡攻擊。攻擊造成了伊萬諾—弗蘭科夫斯克地區部分變電站的控制系統遭到破壞，以致大面積停電，電力中斷3—6小時，約140萬用戶受到影響。

據了解，目前國家電網公司工控安全涉及變電站3.5萬座、配電終端規模約200余萬臺、智能電表約2億臺，根據前述劍橋大學對電網事故經濟損失的評估，產生的間接經濟效益可觀，預計該成果能避免因電力中斷而造成的損失近千億元。

國內外的電力信息安全事故引起國家對電力網絡安全的高度關注，我國遵循“安全分區、網絡專用、橫向隔離、縱向加密”十六字安全防護原則，重點強化了電力工控系統的邊界防護，但工控系統內部脆弱性風險依然存在，同時隨著內外部環境的變化，電力工控安全形勢嚴峻。

隨著信息化技術的迅猛發展，信息量呈爆炸性增長。在新形勢下，通過對電力大數據的分析運用來提高企業的管理水平和競爭力將是電力企業發展的必由之路。

目前，電網企業各專業部門在運行生產過程中積累的運行數據每年以幾何級數增長，已成為企業寶貴的無形資產。但這些數據資產價值的發揮以及基于大數據技術的運營監測預警研究仍處于起步階段，需要有專業化的解決方案應對挑戰，因此，電力行業對大數據的需求，其迫切性將遠遠超越其他基礎能源行業。一是在電力生產環節，風光儲輸等新能源的大量接入，打破了傳統相對“靜態”的電力生產，使得電力生產的計量和管理變得日趨復雜。二是電能的不可儲存性，使得電力工業面臨極其復雜的安全形勢。電能具有“光傳輸”特性，瞬間的電網失衡會造成無法挽回的損失，再依靠“人工+設備+經驗判斷”的半自動生產經營方式，電力系統的生產經營人員將面臨無法承受之重。三是通過獲取質量更好、粒度更細的數據，提升電力行業對當前電力供應鏈的“可見度、清晰度”，可使電力生產供需管理變得更為有效。電力的經營管理者可以通過這些信息記錄，了解電力基礎設施的歷史、可靠性和成本，從而整體優化電網運營。