电力大数据信息的安全分析技术

电力大数据信息的安全分析技术

陈军鸽

国网重庆市电力公司永川供电分公司 重庆永川 402100

摘要：在信息技术高速发展的背景下，大数据时代应运而生。在电力行业当中应用大数据可以提高管理水平、提升服务质量并优化用户的用电体验，但是电力大数据也给信息安全带来了较多的风险，例如数据运行风险、网络攻击风险以及信息泄露风险等。为此，应该加大对电力大数据信息安全分析技术的研究力度，保障信息安全。
关键词：电力大数据；信息安全；安全技术
前言：

电力大数据具有多重功能与优势，但是也会引发信息安全风险，甚至造成电力企业的信息泄露。在这种情况下，应该深入研究信息安全分析技术，灵活应用信息安全分析技术，减少电力大数据带来的信息安全风险。

1.电力大数据的概念及功能

大数据是IT行业的术语，指的是无法在固定时间内利用传统软件与工具捕捉、管理的数据集合，需要利用新处理模式进行管理的信息资产，具有大量、高速、多样、低价值密度与真实性等特征。电力大数据指的是根据城市网络信息化体系构建的新型经济统筹措施，具有多重功能。首先，电力大数据可以有效整合电力网络信息以及用户的资料信息，从而提升电力管理工作的效率与质量。其次，在电网智能化背景下应用电力大数据技术可以为智能化发展提供可靠的数据信息与环境，为稳定的电力供应奠定基础。同时，电力大数据当中的各类数据库可以为管理工作提供平台，继而提高电力企业产品的质量。再次，可以将电力大数据应用在大规划当中，预测电网趋势，为电网规划设计提供参考。此外，可以将电力大数据应用在电网大检修当中，例如可以对变电站进行实时的视频监测，并根据视频监测数据分析变电站的运行状态，从而制定检修计划^【1】。

2.应用电力大数据技术的优势

2.1有利于提高管理水平

在日常工作中应用大数据技术可以让电力人员快速整合电网运行参数与所有的历史数据，从而调整电力工作，保障电力系统的安全运行。将大数据技术与智能电网结合起来，可以让电力人员根据输变电设备的运行状态以及天气状况制定科学合理的电网容量方案，增强输变电的稳定性。同时，应用电力大数据技术可有效防范风险，增强电力企业的风险防范能力。

2.2有利于促进节能型产品的生产

节能环保是当前国家十分注重的问题，大力生产节能型电力产品可有效节约电能，减少资源浪费，增加电力企业的经济效益。而应用电力大数据技术可以根据供电需求设计节能型电力产品，且可以加强需求侧管理工作，加强能源节约。例如，电力人员可以根据用户的实际需求、利用电力大数据技术进行节能分析，从而明确用户的用电规律与用电最大值，并设计节能型电力产品^【2】。

2.3有利于优化用电体验

电力企业在经营过程中不仅需要增加自身的经济效益，还需要增加社会效益，这就需要为用户提供更好的用电体验，提升用户的满意程度。应用电力大数据技术可以有效掌握用户的电力需求，为用户提供个性化的服务、满足用户的不同需求，有利于优化用户的用电体验。

3.应用电力大数据技术带来的信息安全风险

3.1数据运行风险

电力大数据系统每时每刻都承担着存储数据、分析数据以及处理数据等重任，这就需要及时更新大数据技术，减轻大数据系统处理数据的压力。但如果管理者没有及时更新大数据技术的话就会加大数据运行风险，造成信息失真、数据丢失等情况。其次，若没有及时更新硬件设备、软硬件兼容性差或管理人员操作水平低的话也会加大数据运行风险。

3.2网络攻击风险

大数据技术是以计算机技术、网络技术以及云计算等技术为基础的，在运行过程中可能会遭受到黑客攻击。部分黑客的专业性较强，会通过窃取电力数据信息进行非法交易，所以会有组织、有预谋地攻击电力大数据系统，而电力大数据系统一旦遭到黑客攻击就可能会出现信息丢失甚至系统瘫痪等问题，会造成较大的经济损失。

3.3隐私泄露风险

电力企业在应用大数据技术时，会将企业信息、职工信息以及其他信息输入到网络平台上，如果没有加强信息管理就可能会导致隐私泄露，继而造成严重后果。例如，部分不法分子会通过盗取电力信息与个人隐私牟取暴利，就会影响到电力企业的发展。

4.电力大数据信息安全分析技术

4.1数据库类型分析

根据电力企业生产经营的特点，可以将电力大数据分为关系数据库、事务数据库、数据仓库、多媒体数据库以及文本数据库等类型。每种类型的数据库都包含了大量的数据信息，例如数据仓库当中含有大量的汇总数据与多维数据视图，可以利用联机分析处理的方法对不同级别的数据进行综合研究。

4.2数据技术步骤分析

从电力大数据信息安全分析技术的角度来看，可以将数据处理分为三个环节，一是数据处理目标、二是数据量化处理、三是数据评估与展示。在数据目标环节当中，处理人员可以根据数据库以及数据的类型并通过模型检测等方式设置目标。其次，在数据量化处理环节中，处理人员需要根据安全指标分析数据信息的安全性，如果数据信息安全性较低的话就需要通过有效手段保护数据信息，例如采用数据扰乱技术或加密技术进行数据处理，降低出现信息泄露的几率

^【3】。此外，在数据展示与评估过程中，处理人员需要利用相关函数详细记录数据计算与处理的情况，增强数据信息的完整性与保密性。

4.3数据方法分析

电力大数据信息的安全分析方法较多，常用的分析方法有分类计数、空间同位算法、序列分析方法、关联分析法以及离群算法等。其中，序列分析方法可以对关系数据库以及事务数据库中的数据进行分析，并挖掘数据、实现联机处理，从而加强数据信息管理。

4.4数据扰乱技术分析

数据扰乱技术是常用的隐私保护技术，可以通过扰乱、添加或更换随机变量等方式代替关键信息，并对不确定的数据信息进行再计算。

4.5加密与密匙技术分析

在大量的数据信息保护技术当中，加密与密匙技术是备受青睐的标准数据保护技术。加密与密匙技术是建立在加密算法与密匙安全基础上的，有利于保障电力大数据信息的安全性。

4.6数字签名技术分析

在应用数字签名技术时，信息发送者可以自动生成他人不能伪造的数字串，这段数字不仅可以保障信息输送的安全性，也可以证明信息发送的真实性与完整性。

4.7安全多方计算技术分析

安全多方计算技术是在各个参与方之间设置计算函数，从而对参与方的输入信息进行保密处理，避免参与方看到其他参与方的输入信息。如果出现问题的话，就需要设计一个函数，共同计算这一函数，并应用安全多方计算模块，从而解决问题。安全多方计算技术可以有效保护数据信息的安全性，降低信息泄露的几率。

4.8秘密共享技术分析

秘密共享指的是通过密码技术对秘密进行分割存储，可以降低秘密的集中性，分散安全风险，是保障信息安全的关键手段。

4.9身份认证与访问控制技术分析

采用身份认证技术可以对进入系统的用户的身份信息进行认证与识别，避免非法用户强行登录。常用的身份认证技术有识别用户生理特征以及口令核对等。在认证成功之后，访问控制技术可以根据用户的身份信息以及权限设置用户的访问范围，从而保障信息安全，避免信息泄露。

结语：

贯彻落实电力大数据可以为电力企业的发展奠定基础，但是在应用电力大数据时也需要做好信息安全保障工作，提高信息安全防护水平，保障信息安全性。
参考文献：

[1]张君, 李慧聪, 关永昌,等. 电力大数据信息安全分析技术要点[J]. 电子技术与软件工程, 2017(22):221.

[2]孙剑. 电力大数据信息安全分析技术研究[J]. 华东科技:学术版, 2017, 001(010):P.272-272,299.

[3]江浩, 邓翔, 黄斌,等. 有关大数据的电力信息通信预警技术分析[J]. 网络安全技术与应用, 2020, 023(001):112-113.