苏鹏涛，吴 贶，陈孟婕，张雪芹

（1.上海欣能信息科技发展有限公司，上海 200025；2.上海挚达科技发展有限公司，上海 200433；3.华东理工大学 信息科学与工程学院，上海 200237）

电力信息系统与其他计算机信息系统一样，面临着各种各样的安全威胁。传统的信息系统威胁评估通常采用CORAS 方法、层次分析法、贝叶斯网络法、以及ISSREM 方法等。但是，随着网络攻击的多元化、复杂化，这些方法不能有效地实现对网络威胁进行实时动态定量评估。对此，李欣等[1]提出了一种基于改进隐马尔可夫模型的网络安全态势评估方法，该方法通过结合人群搜索算法（seeker optimization algorithm，SOA）以解决Baum-Welch 参数优化算法易陷入局部最优解的问题，实验表明，使用优化后的参数进行量化分析有效地提高了模型的准确率。梁智强等[2]设计了一种新型的信息安全风险评估模型，该模型通过在风险评估与定量分析中引入层次分析法，并在风险计算过程中融合模糊数学知识，有效地在降低评估成本的基础上提高了评估效率。马刚等[3]针对大规模分布式复杂信息系统的风险评估，提出了一种基于威胁传播树(threat propagation trees，TPT)的系统风险评估定量分析方法，该方法利用采样资产节点的转移状态和发出的威胁传播边来生成TPT，通过计算TPT 的概率和TPT 中资产的期望损失定量评估系统的风险。Ciapessoni 等[4]提出了基于改进的概率风险动态安全评估方法，将概率风险与时间域模拟评估应急影响相结合，提供不稳定风险指标。该方法可应用于当前的电力系统以及预测电力系统状态，为操作和运营规划环境提供了有价值的支撑。……