基于改进极限学习机的数据采集与监控系统攻击检测模型
2021-11-10张晓琴汪云飞胡春强
张晓琴,汪云飞,胡春强
(1.重庆市信息通信咨询设计院有限公司,重庆 400041;2.航天壹进制(南京)数据科技有限公司,南京 210032;3.重庆大学大数据与软件学院,重庆 400030)
随着新能源发电技术在智能电网中的集成,工控系统在电力、石油、天然气和新能源也面临着日益严重的信息安全问题,保障电站工控系统的本地设备和远程运行监控和管理系统的安全成为电力公司所关心的问题[1]。数据采集与监控系统(Su‑pervisory control and data acquisition,SCADA)作为电站发电监督控制的核心,一旦受到网络入侵服导致其停止服务将危及整个发电过程最终导致整个电力系统崩溃。因此,深入研究防范新能源电站网络攻击特征,提出一种高效的SCADA 入侵检测检测模型或系统成为业界研究的重点。
通常SCADA 以一种安装在上位机上的应用出现,一个SCADA 系统可能连接多个可编程控制逻辑(Programmable logic controller,PLC),它们共同控制一个发电过程。SCADA 系统承担了对内和对外数据交换和处理的重要功能,在拓扑系统中,SCADA 系统可以对调度指令信息进行全面解析,并且将所得到的数据进行存储和记录。对于下游终端,SCADA 系统具有远程硬件预警、网页发布、数据恢复和报表等功能。除了应用在新能源电站中,SCADA 系统还广泛用于电网的电力传输、污水净化和交通调度等重要基础设施中[2]。在新能源电站环境中,由于SCADA 系统通过有线或无线网络连接控制多种发电终端及数据采集装置,这给攻击者提供了较大的渗透机会。SCADA 系统运行时各部分组件相互关联、互相制约和影响[3],任何一部分遭到网络攻击都可能造成整个新能源电站系统的瘫痪。……
