摘要：电力调度系统是电力企业内的核心技术，为及时发现系统内的潜在安全隐患，应当合理应用入侵检测技术，以此保障电力调度系统安全与输电质量，为电力企业的发展保驾护航。本文首先从电力调度系统概述入手，同时阐述了电力调度系统的入侵检测系统设计，最后总结了电力调度系统的入侵检测系统应用，旨在为提升电网传输质量提供有效参考意见。
关键词：电力调度系统；入侵检测系统；设计；应用
电力调度系统的安全性直接决定着电网运输质量，一旦电力调度系统存在入侵现象，将会影响系统的运行，使得数据被篡改，若严重的话还会导致电力调度系统停止运行，对人们的生活生产会造成很大的影响。随着信息技术的迅速发展，电力企业应当合理应用入侵检测技术，实时检测电力调度系统内的数据，一旦存在异常，电力调度系统将会自动报警，如此便可确保电力调度系统的稳定运行。
1 电力调度系统概述
电力调度系统是电力系统内监测、硬件、软件的总称，其功能主要包括：调度员模拟培训（DTS）、数据采集与监控（SCA-DA）、发电控制（AGC）、经济调度控制（EDC）、电力系统状态评估（SE）、电力系统安全分析（SA）等。
各级电网需按照国家、行业要求，科学投入资源，为电力调度系统的安全运行提供保护。在传统调度系统信息安全防护基础上，网络加密技术、身份鉴别技术、防病毒技术、网络隔离技术、访问控制技术、信息安全技术等先进技术得到了大量应用。
2 入侵检测系统概述
随着网络技术、信息安全技术的发展，入侵监测技术作为一种主动防御技术，受到了社会各级的广泛关注。国内大部分的信息安全厂商推出了专门的入侵监测设备，在电力计算机设备上设置了入侵检测模块。
入侵监测系统与互联网信息系统的区别主要包括：第一，服务方式不同，电力调度系统经过数据采集终端、集中处理，可为电网的运行提供数据监测，开展自动发电控制（AGC）、自动电压控制（AVC）。第二，业务实时性要求不同，电力调度系统提供的服务存在着很大的差异性，使得数据规格与数据格式存在着很大的差异性。电力调度系统拥有自身专有的信息系统，系统内存在着很多的专有协议、私有协议。电力调度系统内的采集通道，可为业务数据提供远程违规数据监控，在电力企业通信标准基础上，开展数据检测与分析。第三，业务数据格式不同，电力调度系统本身属于一项实时生产控制的系统，各个业务区的数据要求秒级、毫秒级。与互联网信息安全相比，电力调度系统对业务的时效性要求更高。
3 电力调度系统入侵系统设计
入侵检测系统是在数据处理流程的基础上开展工作，可将其划分为数据采集、数据检测与分析、数据过滤、报警与响应4部分，详细阐述如下：
3.1 数据采集
主机内的入侵检测系统数据主要来源于系统内部经过审核的数据，在这些数据基础上，开展分析与判断工作，能够分析用户行为，判断各类异常的入侵事件。一般情况下，只需要在主机上安装入侵检测模块，就可实现业务采集、数据入侵检测。
网络内的入侵检测系统数据基本来源于网络，是网络传输中得到的数据、报文、网路会话等。一般需要广播式网络的协助，并将数据采集端口设计为混杂模式、镜像模式。
电力调度系统在电网运行中，需要相应程序、数据、采集系统的支持，为保障系统的安全性，提升数据的可靠性，一般不会在服务器上安装入侵检测模块。电力调度系统应当使用在网络入侵检测系统，在前置交换机基础上为电力调度系统内部核心配置镜像端口，确保数据采集的合理性与科学性。
3.2 数据检测
在实际应用中，入侵检测系统的核心功能在于开展数据入侵检测。数据检测分析阶段，将采集到的数据集中在一个数据包，开展深入组合会话数据。参照数据特点，依据数据处理流程的基础上，深入分析各项数据，具体流程如下图1所示。
3.3 报警与响应
入侵检测系统通过将采集到的数据进行重组，接着解析数据包，在获取到数据包内的IP、协议后，经过端口、应用层将数据包全部传输到入侵检测规则库内，针对存在可疑的入侵行为及时进行报警，提醒相关工作人员，及时采取应对性策略，以此确保电力调度系统的稳定运行。
3.4 数据过滤
入侵检测算法大致可分为：误用检测、异常检测，回归入侵检测本质在于可将其视作数据分类中的问题。数据分类技术需要在设计分类器上，选取最佳的数据分类方式，为保障数据分类的合理性，可借助经典模式识别算法，比如：神经网络算法、K-近邻算法、支持向量机算法、决策树算法等。
K-近邻算法理论较为成熟，复杂度较低，其应用效果显著。组要是在一个样本空间内，分析样本类别，若是第K个样本属于最邻近样本中的大多数，则判断此样本属于该类别。电力调度系统入侵检测算法也采用这类算法，针对已经采集到的业务数据，开展深入入侵检测系统训练，将训练得到的模式库与采集数据匹配，判断是否存在入侵行为，为电力调度系统的稳定运行保驾护航。
电力调度系统内的协议分析与处理属于另一种入侵检测技术，通过解析通信协议，依据数据协议格式，检测特殊字段，依据数据包内的命令字段，开展详细分析与判断，以此分析电力调度系统内是否存在入侵行为，此阶段需要借助符串匹配、文本检索技术。字符串匹配技术通过过查找业务、借助KMP、BM匹配算法，能够分析其是否存在入侵行为。文本检索指的是，在文本信息中找寻满足用户需求的文本，使用自然语言开展处理。
图1 数据处理流程示意图
4 电力调度系统入侵系统应用
以笔者所在的电力公司，自从安装了入侵检测系统后，系统采集的数据更加精准与有效，及时发现了系统内的潜在隐患，依据数据特点将其分类，为后期的查找与应用提供了很大的便捷性。在业务数据中，字符串匹配技术能够开展入侵检测，使用算法KMP、BM等，可精准分析数据，及时查找入侵，以此全面提升系统安全水平，为电力调度系统的稳定运行保驾护航，因此，可进行大范围推广应用，为我国电力企业的可持续发展奠定基础。
5 结束语
综上所述，本文主要探讨了电力调度系统的入侵检测系统设计，在应用实例中明确了入侵监测系统的重要性。技术人员应当明确入侵检测系统与互联网信息系统之间的区别，采取针对性的措施，确保调度自动化系统的稳定运行。在电力企业发展中，只有调度系统与入侵检测系统相辅相成、相互协作，才可及时发现潜在危险，以此保障系统安全。
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论文作者:张钰容
论文发表刊物:《电力设备》2018年第19期
论文发表时间:2018/10/17
标签：电力论文; 系统论文; 数据论文; 检测系统论文; 技术论文; 算法论文; 业务论文; 《电力设备》2018年第19期论文;