CN117118709A - 一种电力系统的异常流量预警方法、系统、设备及介质 - Google Patents

一种电力系统的异常流量预警方法、系统、设备及介质 Download PDF

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冯雯雯
周亚新
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Abstract

本申请实施例提供了一种电力系统的异常流量预警方法、系统、设备及介质，用以解决现有的电力系统异常流量检测存在检测效率低，耗费时间长的技术问题。方法包括：对电力系统通信过程中产生的流量数据进行实时捕获；逐帧提取所述流量数据，得到应用层报文；解析所述应用层报文，以获得报文各字段的数值以及报文具体业务类型；构建异常流量行为识别模型，根据所述报文各字段的数值，检测异常流量行为，并进行告警。通过建立相应的报文数据识别模型，识别流量数据对应的报文多种特征是否存在异常，能够有效降低电力工控系统流量传输过程中报文的窃取、篡改、注入等风险，提升电力系统运行的安全性。

Description

一种电力系统的异常流量预警方法、系统、设备及介质
技术领域
本申请涉及网络安全技术领域，尤其涉及一种电力系统的异常流量预警方法、系统、设备及介质。
背景技术
随着互联网技术的发展，电力系统正在逐步走向电力互联网络融合，电力系统网络给送变电及电力运营带来了巨大的便利，极大地促进了电力行业的变革与发展。但在这个过程中，随着电力设备的不断增多，以及电力系统与互联网深度融合，同时也给电力系统带来了巨大的网络安全隐患。
目前，国内外针对电力系统网络安全领域已有较多研究，通过对电力工控中异常行为流量进行阈值分析及常规行为模式进行分析，以确定电力系统中异常流量，但这些方法侧重于网络层面的流量特征分析，存在检测效率低，耗费时间长的问题。
发明内容
本申请实施例提供了一种电力系统的异常流量预警方法、系统、设备及介质，用以解决现有的电力系统异常流量检测存在检测效率低，耗费时间长的技术问题。
一方面，本申请实施例提供了一种电力系统的异常流量预警方法，所述方法包括以下步骤：
步骤S1：对电力系统通信过程中产生的流量数据进行实时捕获；
步骤S2：逐帧提取所述流量数据，得到应用层报文；
步骤S3：解析所述应用层报文，以获得报文各字段的数值以及报文具体业务类型；
步骤S4：构建异常流量行为识别模型，根据所述报文各字段的数值，检测异常流量行为，并进行告警。
在本申请的一种实现方式中，所述方法还包括：
建立典型业务识别模型；其中，所述典型业务包括：遥测、遥信、遥控；
基于所述典型业务识别模型，对获取的报文具体业务类型进行分析，识别所述流量数据对应的报文具体业务类型是否属于异常行为；
若属于异常行为，则告警。
在本申请的一种实现方式中，所述步骤S4，具体包括：基于报文长度字段、报文控制域字段、报文类型标识字段、报文传送原因字段确定所述应用层报文对应的当前流量数据存在异常。
在本申请的一种实现方式中，基于报文长度字段，确定当前流量数据存在异常的过程，具体为：
获取应用层报文的理论长度；
计算所述应用层报文的实际长度；
判断所述应用层报文的实际长度与理论长度是否相等，若不相等，则证明所述应用层报文对应的流量数据为异常流量。
在本申请的一种实现方式中，基于报文控制域字段，确定当前流量数据存在异常的过程，具体为：
判断所述应用层报文任意一帧数据的第一个八位位组的第一位比特值是否为零；
若不为零，则表明所述应用层报文对应的流量数据为异常流量。
在本申请的一种实现方式中，基于报文类型标识字段，确定当前流量数据存在异常的过程，具体为：
判断所述应用层报文的类型标识字段是否超出预设阈值，若超出阈值，则证明所述应用层报文对应的流量数据为异常流量。
其次，本申请还提供了一种电力系统的异常流量预警系统，所述系统包括：
流量捕获单元，用于对电力系统通信过程中产生的流量数据进行实时捕获；
报文提取单元，用于逐帧提取所述流量数据，得到应用层报文；
报文解析单元，用于解析所述应用层报文，以获得报文各字段的数值以及报文具体业务类型；
识别告警单元，用于构建异常流量行为识别模型，根据所述报文各字段的数值，检测异常流量行为，并进行告警。
在本申请的一种实现方式中，所述识别告警单元包括业务类型识别子单元，用于识别所述流量数据对应的报文具体业务类型是否属于异常行为。
再其次，本申请还提供了一种电力系统的异常流量预警设备，所述设备包括：
至少一个处理器；以及，
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够：
对电力系统通信过程中产生的流量数据进行实时捕获；
逐帧提取所述流量数据，得到应用层报文；
解析所述应用层报文，以获得报文各字段的数值以及报文具体业务类型；
构建异常流量行为识别模型，根据所述报文各字段的数值，检测异常流量行为，并进行告警。
最后，本申请提供了一种电力系统的异常流量预警的非易失性计算机存储介质，存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令设置为：
对电力系统通信过程中产生的流量数据进行实时捕获；
逐帧提取所述流量数据，得到应用层报文；
解析所述应用层报文，以获得报文各字段的数值以及报文具体业务类型；
构建异常流量行为识别模型，根据所述报文各字段的数值，检测异常流量行为，并进行告警。
本申请实施例提供的一种电力系统的异常流量预警方法、系统、设备及介质，通过建立相应的报文数据识别模型，识别流量数据对应的报文多种特征是否存在异常，能够有效降低电力工控系统流量传输过程中报文的窃取、篡改、注入等风险，提升电力系统运行的安全性。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：
图1为本申请实施例提供的一种电力系统的异常流量预警方法流程图；
图2为本申请实施例提供的一种电力系统的异常流量预警系统组成图；
图3为本申请实施例提供的一种电力系统的异常流量预警设备示意图。
具体实施方式
为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请具体实施例及相应的附图对本申请技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
本申请实施例提供了一种电力系统的异常流量预警方法、系统、设备及介质，用以解决现有的电力系统异常流量检测存在检测效率低，耗费时间长的技术问题。
下面通过附图对本申请实施例提出的技术方案进行详细的说明。
图1为本申请实施例提供的一种电力系统的异常流量预警方法流程图。如图1所示，该方法主要包括以下步骤：
步骤S1：对电力系统通信过程中产生的流量数据进行实时捕获。
在本申请实施例中，利用交换机的镜像端口对电力系统中的镜像流量进行实时获取。
步骤S2：逐帧提取所述流量数据，得到应用层报文。
在本申请实施例中，对捕获的镜像流量进行分层处理，将应用层从整体层级中分离出来，得到应用层报文。
步骤S3：解析所述应用层报文，以获得报文各字段的数值以及报文具体业务类型。
在本申请实施例中，基于报文解析协议对报文数据进行解析，以获得报文各字段的数值以及报文具体业务类型。
步骤S4：构建异常流量行为识别模型，根据所述报文各字段的数值，检测异常流量行为，并进行告警。
在本申请实施例中，基于报文长度字段、报文控制域字段、报文类型标识字段、报文传送原因字段确定所述应用层报文对应的当前流量数据存在异常。
进一步地，基于报文长度字段，确定当前流量数据存在异常的过程，具体为：获取应用层报文的理论长度；计算所述应用层报文的实际长度；判断所述应用层报文的实际长度与理论长度是否相等，若不相等，则证明所述应用层报文对应的流量数据为异常流量。
进一步地，基于报文控制域字段，确定当前流量数据存在异常的过程，具体为：判断所述应用层报文任意一帧数据的第一个八位位组的第一位比特值是否为零；若不为零，则表明所述应用层报文对应的流量数据为异常流量。
进一步地，基于报文类型标识字段，确定当前流量数据存在异常的过程，具体为：判断所述应用层报文的类型标识字段是否超出预设阈值，若超出阈值，则证明所述应用层报文对应的流量数据为异常流量。
进一步地，所述方法还包括：建立典型业务识别模型；其中，所述典型业务包括：遥测、遥信、遥控；基于所述典型业务识别模型，对获取的报文具体业务类型进行分析，识别所述流量数据对应的报文具体业务类型是否属于异常行为；若属于异常行为，则告警。
以上是本申请实施例提供的一种电力系统的异常流量预警方法，基于同样的发明构思，本申请实施例还提供了一种电力系统的异常流量预警系统，图2为本申请实施例提供的一种电力系统的异常流量预警系统组成图，如图2所示，所述系统主要包括：流量捕获单元201，用于对电力系统通信过程中产生的流量数据进行实时捕获；报文提取单元202，用于逐帧提取所述流量数据，得到应用层报文；报文解析单元203，用于解析所述应用层报文，以获得报文各字段的数值以及报文具体业务类型；识别告警单元204，用于构建异常流量行为识别模型，根据所述报文各字段的数值，检测异常流量行为，并进行告警。
进一步地，所述识别告警单元204包括业务类型识别子单元，用于识别所述流量数据对应的报文具体业务类型是否属于异常行为。
以上是本申请实施例提供的一种电力系统的异常流量预警系统，基于同样的发明构思，本申请实施例还提供了一种电力系统的异常流量预警设备，图3为本申请实施例提供的一种电力系统的异常流量预警设备示意图，如图3所示，该设备主要包括：至少一个处理器301；以及，与至少一个处理器通信连接的存储器302；其中，存储器302存储有可被至少一个处理器301执行的指令，指令被至少一个处理器301执行，以使至少一个处理器301能够完成：对电力系统通信过程中产生的流量数据进行实时捕获；
逐帧提取所述流量数据，得到应用层报文；
解析所述应用层报文，以获得报文各字段的数值以及报文具体业务类型；
构建异常流量行为识别模型，根据所述报文各字段的数值，检测异常流量行为，并进行告警。
除此之外，本申请实施例还提供了一种电力系统的异常流量预警的非易失性计算机存储介质，存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令设置为：对电力系统通信过程中产生的流量数据进行实时捕获；
逐帧提取所述流量数据，得到应用层报文；
解析所述应用层报文，以获得报文各字段的数值以及报文具体业务类型；
构建异常流量行为识别模型，根据所述报文各字段的数值，检测异常流量行为，并进行告警。
本申请实施例提供的一种电力系统的异常流量预警方法、系统、设备及介质，通过建立相应的报文数据识别模型，识别流量数据对应的报文多种特征是否存在异常，能够有效降低电力工控系统流量传输过程中报文的窃取、篡改、注入等风险，提升电力系统运行的安全性。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。
本申请中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于装置实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
以上所述仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。

Claims (10)

1.一种电力系统的异常流量预警方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
步骤S1：对电力系统通信过程中产生的流量数据进行实时捕获；
步骤S2：逐帧提取所述流量数据，得到应用层报文；
步骤S3：解析所述应用层报文，以获得报文各字段的数值以及报文具体业务类型；
步骤S4：构建异常流量行为识别模型，根据所述报文各字段的数值，检测异常流量行为，并进行告警。
2.根据权利要求1所述的电力系统的异常流量预警方法，其特征在于，所述方法还包括：
建立典型业务识别模型；其中，所述典型业务包括：遥测、遥信、遥控；
基于所述典型业务识别模型，对获取的报文具体业务类型进行分析，识别所述流量数据对应的报文具体业务类型是否属于异常行为；
若属于异常行为，则告警。
3.根据权利要求1所述的电力系统的异常流量预警方法，其特征在于，所述步骤S4，具体包括：基于报文长度字段、报文控制域字段、报文类型标识字段、报文传送原因字段确定所述应用层报文对应的当前流量数据存在异常。
4.根据权利要求3所述的电力系统的异常流量预警方法，其特征在于，基于报文长度字段，确定当前流量数据存在异常的过程，具体为：
获取应用层报文的理论长度；
计算所述应用层报文的实际长度；
判断所述应用层报文的实际长度与理论长度是否相等，若不相等，则证明所述应用层报文对应的流量数据为异常流量。
5.根据权利要求3所述的电力系统的异常流量预警方法，其特征在于，基于报文控制域字段，确定当前流量数据存在异常的过程，具体为：
判断所述应用层报文任意一帧数据的第一个八位位组的第一位比特值是否为零；
若不为零，则表明所述应用层报文对应的流量数据为异常流量。
6.根据权利要求3所述的电力系统的异常流量预警方法，其特征在于，基于报文类型标识字段，确定当前流量数据存在异常的过程，具体为：
判断所述应用层报文的类型标识字段是否超出预设阈值，若超出阈值，则证明所述应用层报文对应的流量数据为异常流量。
7.一种电力系统的异常流量预警系统，其特征在于，所述系统包括：
流量捕获单元，用于对电力系统通信过程中产生的流量数据进行实时捕获；
报文提取单元，用于逐帧提取所述流量数据，得到应用层报文；
报文解析单元，用于解析所述应用层报文，以获得报文各字段的数值以及报文具体业务类型；
识别告警单元，用于构建异常流量行为识别模型，根据所述报文各字段的数值，检测异常流量行为，并进行告警。
8.根据权利要求7所述的电力系统的异常流量预警系统，其特征在于，所述识别告警单元包括业务类型识别子单元，用于识别所述流量数据对应的报文具体业务类型是否属于异常行为。
9.一种电力系统的异常流量预警设备，其特征在于，所述设备包括：
至少一个处理器；以及，
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够：
对电力系统通信过程中产生的流量数据进行实时捕获；
逐帧提取所述流量数据，得到应用层报文；
解析所述应用层报文，以获得报文各字段的数值以及报文具体业务类型；
构建异常流量行为识别模型，根据所述报文各字段的数值，检测异常流量行为，并进行告警。
10.一种电力系统的异常流量预警的非易失性计算机存储介质，存储有计算机可执行指令，其特征在于，所述计算机可执行指令设置为：
对电力系统通信过程中产生的流量数据进行实时捕获；
逐帧提取所述流量数据，得到应用层报文；
解析所述应用层报文，以获得报文各字段的数值以及报文具体业务类型；
构建异常流量行为识别模型，根据所述报文各字段的数值，检测异常流量行为，并进行告警。
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