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基于数据融合的电力信息系统动态风险评估

倪阳旦  
【摘要】:智能电网即电网智能化是促进可再生能源的发展、实现节能减排和可持续发展的一个重要手段。智能电网较传统电网网络结构更加庞大,网络环境更加复杂,因此将面临更多的网络安全威胁。然而对电力信息系统传统的风险评估已难以应对电网智能化所面临的大量网络安全威胁。如何对电力信息系统进行实时、动态的风险评估将成为今后风险评估研究课题的重点。 本文在研究了信息安全风险评估相关理论及电力信息系统安全特性的基础上,通过引入改进遗传算法径向基函数神经网络以及隐马尔可夫理论,确立了动态风险评估模型。采用层次分析法对被评估系统的关键资产、脆弱性及威胁进行识别和权重赋值;然后通过分布式多节点IDS代理采集服务器、路由器等网络数据和主机信息,并进行动态更新,来实时的描述当前的威胁级别和当前风险活动级别,并预测未来的风险势态。 为了能对电力信息系统有效地实施动态风险评估,本文将每个攻击分为三个不同的阶段,按照每个不同阶段的攻击时间占总的攻击时间比来描述攻击难度,从而确定资产的状态转移矩阵,实现风险评估的动态性。基于隐马尔可夫模型HMM的实时动态风险评估方法具有很强的适应性和扩展性,能有效地适用于对网络、主机、系统、服务等级别的风险评估。设计实现了电力信息系统的动态风险评估实例,进而对动态评估模型进行了论证,并构建了风险评估分析系统,实现了风险值分析计算、风险管理等功能。


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