吴哲翔 邵航军 金旭

摘 要：电网企业智能化水平的提高，促使其更加注重信息安全问题。但网络信息数据量较大，如何准确识别威胁信息，及时采取防御措施，是电网企业需要关注的重点。鉴于此，对现有信息安全防护技术进行分析，结合BP神经网络技术，不断调整信息防御等级，以提高电网企业的网络信息安全性。仿真结果表明，构建的网络信息安全模型可将防御策略的计算时间控制在0～0.3 s内，防御准确性>98%，这大幅提高了电网企业信息安全水平，符合实际的电网企业需求。

关键词：电网企业;信息安全;威胁;攻防

0    引言

电网智能化的深化发展，使得结构化、非结构化数据量增加，各部分工作对电网的依赖程度增强。一旦电网出现信息泄露情况，会给电网运行造成严重影响。鉴于此，如何提高电网信息安全，降低信息泄露率，是电网企业亟待解决的问题。目前，电网信息安全存在扫描时间长、威胁识别准确率低等问题[1]。

针对上述问题，本文提出一种信息安全威胁的识别方法，以提高攻防技术水平，保证电网企业的信息安全。

1    电网企业信息安全数学描述

本文选择现有电网企业信息安全威胁防御技术，构建信息安全威胁技术组合，组合技术如下：

（1）高级持续威胁技术x1，是一种针对某一价值目标的防御技术;

（2）异常流量监测技术x2，可对电网中信息流量进行检测;

（3）全包虏获分析技术x3，可发现电网中隐蔽性、持续性问题;

（4）漏洞扫描技术x4，是一种对网络中的威胁进行扫描的静态安全检测技术。