文献类型：期刊文章

作　　者：杨至元[1] 张仕鹏[1] 孙浩[1] 管晓宏[2]

YANG Zhiyuan;ZHANG Shipeng;SUN Hao;GUAN Xiaohong(Guangdong Electric Power Design Institute Co.,Ltd.of China Energy Engineering Group,Guangzhou 510663,China;Ministry of Education Key Lab for Intelligent Networks and Network Security(Xi'an Jiaotong University),Xi'an 710049,China)

机构地区：[1]中国能源建设集团广东省电力设计研究院有限公司,广东省广州市510663 [2]智能网络与网络安全教育部重点实验室(西安交通大学),陕西省西安市710049

出　　处：《电力系统自动化》

年　　份：2020

卷　　号：44

期　　号：24

起止页码：19-27

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2017、CSCD、CSCD2019_2020、EI、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：现有网络安全风险研究仍然存在基础概率不准确和严重性模型缺失等问题。文中首先基于变电站电力监控系统框架提出"边界-本体防护"模型来描述系统入侵威胁,根据历史数据的机器学习结果完善基础入侵概率模型,基于广义随机佩式网和电力监控系统的网络安全拓扑得到特定状态转移图Cyber-net。然后,根据系统的运行结果和马尔可夫链稳态概率量化电力系统信息安全和工程安全的相关关系,提出网络安全综合风险评估模型,并通过暂态故障计算提高了风险模型的准确性。最后,通过算例仿真和灵敏性分析验证了模型的有效性和适用性,总结出了可行防御策略和潜在应用场景。

关 键 词：变电站 入侵  电力监控系统 风险分析  佩式网  稳定分析

分 类 号：TM63]