数据安全问题不断！愈加“清晰化”的电力大数据更需保护

2017-09-19 16:57:27 北极星智能电网在线　点击量：评论 (0)

有这么一个词不知道你有没有听说过——大移物云。其实，我相信很多朋友是听过的。因为，这个词在去年甚至是前年都很常见、很流行。大移物云指的是大数据、移动通信、物联网和云计算，这几个在当今社会非常火热的

国家电网公司拟参照工业和信息化部发布的《大数据产业发展规划(2016-2020年)》制定了7大重点任务和重大工程

促进大数据与智慧能源系统的新机理新体制与标准体系建立

大电网智能监控的信息流形态、功能架构及标准，大电网智能监控的能量流形态、功能架构及标准，多能流融合建模仿真及分析方法。大电网智能监控的信息流和能量流融合及交互机制，抽象与统一，耦合特性建模、仿真和安全特性分析。形成巨型能源互联系统的综合能量管理系统框架及标准体系。

强化大数据与智慧能源系统的全景状态感知智能传感产品研发

大电网综合环境监测技术，在已有的广域同步测量技术基础上，针对不同工况和场景态势评估与控制需求，提出能源互联网所涉及的各种电源侧、电网侧、负荷侧、环境等信息广域同步测量方案。智能测量终端对设备状态、系统安全水平、潜伏故障及风险具有智能分析与诊断，并支持实时数据的远传。

加快大数据与智慧能源系统的时空一体化信息组网技术攻关

由于能源互联网的广域、紧急和工业控制对空间和时间的要求苛刻，需要采用高安全、高可靠的大颗粒业务传输模式。分布式高精度全景同步录波数据融合与反演技术，高性能大电网智能监控时空一体化特种通信和组网技术，面向大电网智能监控的智能云端协作关键技术及系统。同时采用分层分域(核心、骨干、接入)、大容量低时延的网络架构。

推进大数据与巨型电网智能监控系统的新型软件平台建设

针对巨型能源互联系统的智能管控问题，突破可信云计算服务器和安全技术，研究可信网络和可信实体框架，大电网可持续演化的智能化软件理论、方法和技术，大电网智能驾驶系统的软件体系结构和支撑技术，面向大电网调控的智能化集成化软件互操作平台。

加强大数据与巨型电网智能监控类人智能技术攻关

完全基于能源互联系统的广域测量信息，电网大数据全息地图获取与状态信息聚合技术，大电网大数据深度挖掘与时空模式发现技术。大电网大数据类人智能感知与强化深度学习技术，进而实现状态、事件、环境等要素之间的广义关联分析，主导特征提取。大电网的智能驾驶形态与情景交互关键技术。

深化大数据与巨型电网智能监控的关键技术研究

大电网复杂时变场景的高效虚拟映射与绘制引擎，大电网全景运维态势协同感知与态势图构建技术，实现不同场景的安全态势感知和评估。虚拟建模技术，如拓扑结构识别、关联关系刻画、主控对象浓缩、参数跟踪辨识等。大电网时空一体化智能协同控制技术，广域协调控制建模及鲁棒优化算法，并动态跟踪时空演变轨迹进行自适应控制。大电网多源大数据综合智慧服务模式与系统框架设计。

部署大数据与巨型电网智能监控机器人重大工程示范

能源互联网多源时空大数据融合技术，如统一时标、统一建模。大电网智能监控机器人功能规范与标准，大数据支撑平台构建及通用算法移植，重特大事故时空一体化协同监测与紧急控制。智能监控机器人的人机接口技术，如人机界面、语义理解、语音合成与识别、图像识别与处理、机器翻译等技术。还包含人机接口装置和交互技术、监控技术、远程操作技术、通讯技术等。开展大区电网的智能监控机器人样机研发和工程示范。

总结

尽管我国政府和企业不断重视并加强网络空间安全保障，但境外针对我国政府等重要领域的有组织网络攻击仍在持续，“互联网+”、云计算、大数据等新应用也引发新的安全风险，大型互联网商业平台安全事故呈现高发态势，针对个人数据的网络犯罪呈现组织化和产业化的特征，一系列重大安全事件仍然频发。

全球数据总量持续增长，预计2020年达到40ZB;数据安全威胁持续上升，带动数据安全产品需求;由于黑客攻击手段日趋多元化，以及内部安全隐患的占比高企，针对物理和运行层防护不足以化解漏洞和攻击，数据层面的保护成为必须，数据安全市场有望被进一步放大！

前段时间的比特币威胁就很具代表性——一款勒索病毒席卷全球76个国家，病毒已经蔓延到4.5万台电脑，传播迅速之快，范围之广令人震惊。

而在今年4月，腾讯主办的2017“互联网+”数字经济峰会上，宗庆后曾“对怼”马化腾：“我不知道我们现在的网络后台，是在美国人手里还是自己人手里?”

是的，据了解由于互联网技术首先在美国土地上发端，根服务器便于美国有着密切的关系。全球总计十三台根服务器，一台设在日本的东京，两台设在欧洲的荷兰和瑞典，包括主服务器在内的其余十台都在美国。可能朋友要说，我们中国也是有很多做服务器的企业的啊，然而并没有什么用，这些企业用的芯片，服务器的核心依然还是来自于美国等发达国家。

上述情况也就导致了这样一种问题的产生——网络安全、数据安全问题。在理论上来讲，在特殊情况下，一些特定的国家接入互联网根服务器的电力大数据，可能被掌握根服务器的国家删除在互联的网络世界之外。

2013年被爆出的美国“棱镜门”事件就非常的具有代表性。

2000年，我国二滩水电站因异常网络信号停机，引起国家高度警惕。

2010年，“震网”病毒攻击伊朗核工业控制系统，打破了“封闭系统绝对安全”的神话。

2015年12月23日，乌克兰至少三个区域的电力系统遭到网络攻击。攻击造成了伊万诺—弗兰科夫斯克地区部分变电站的控制系统遭到破坏，以致大面积停电，电力中断3—6小时，约140万用户受到影响。

据了解，目前国家电网公司工控安全涉及变电站3.5万座、配电终端规模约200余万台、智能电表约2亿台，根据前述剑桥大学对电网事故经济损失的评估，产生的间接经济效益可观，预计该成果能避免因电力中断而造成的损失近千亿元。

国内外的电力信息安全事故引起国家对电力网络安全的高度关注，我国遵循“安全分区、网络专用、横向隔离、纵向加密”十六字安全防护原则，重点强化了电力工控系统的边界防护，但工控系统内部脆弱性风险依然存在，同时随着内外部环境的变化，电力工控安全形势严峻。

随着信息化技术的迅猛发展，信息量呈爆炸性增长。在新形势下，通过对电力大数据的分析运用来提高企业的管理水平和竞争力将是电力企业发展的必由之路。

目前，电网企业各专业部门在运行生产过程中积累的运行数据每年以几何级数增长，已成为企业宝贵的无形资产。但这些数据资产价值的发挥以及基于大数据技术的运营监测预警研究仍处于起步阶段，需要有专业化的解决方案应对挑战，因此，电力行业对大数据的需求，其迫切性将远远超越其他基础能源行业。一是在电力生产环节，风光储输等新能源的大量接入，打破了传统相对“静态”的电力生产，使得电力生产的计量和管理变得日趋复杂。二是电能的不可储存性，使得电力工业面临极其复杂的安全形势。电能具有“光传输”特性，瞬间的电网失衡会造成无法挽回的损失，再依靠“人工+设备+经验判断”的半自动生产经营方式，电力系统的生产经营人员将面临无法承受之重。三是通过获取质量更好、粒度更细的数据，提升电力行业对当前电力供应链的“可见度、清晰度”，可使电力生产供需管理变得更为有效。电力的经营管理者可以通过这些信息记录，了解电力基础设施的历史、可靠性和成本，从而整体优化电网运营。