Sikkerhed af information i strømovervågningssystemer: Teknologier og anvendelser

Strømovervågningssystemer udfører de kerneopgaver, der omfatter realtids overvågning af netværk, fejldiagnose og driftsoptimering. Deres sikkerhed påvirker direkte strømsystemernes stabilitet og pålidelighed. Med den dybere anvendelse af teknologier som cloud computing, Internet of Things (IoT) og big data i energisektoren, er informationsikkerhedsrisiciene for strømovervågningssystemer gradvist stigende.

Disse systemer står over for flere udfordringer, herunder avancerede persistente trusler (APT), nej-til-tjeneste (DoS) angreb og malwareinfektioner. Traditionelle sikkerhedsarkitektur baserer sig på enkeltslaget forsvarstrategier, hvilket er svært at effektivt modstå komplekse angrebsmetoder. Det er nødvendigt at vedtage en indgående forsvarsarkitektur og forbedre systemets anti-angreb evner gennem flerslaget sikkerhedsmekanismer.

1. Sammensætning og funktioner af strømovervågningssystemer

Et strømovervågningssystem er en omfattende strømautomationshåndteringsplatform, primært brugt til realtids overvågning, kontrol og optimering af strømsystemers driftsstatus. Systemet består typisk af et overvågningscenter, dataindsamling og -transmissionsenheder, intelligente slutpunkter, kommunikationsnetværk og applikationssoftware. Overvågningscentret, der fungerer som det centrale knudepunkt, er ansvarlig for at behandle store mængder strømdata, analysere driftsstatus og udføre kontrolkommandoer.

Dataindsamlingsenheder, såsom Remote Terminal Units (RTU'er) og Intelligent Electronic Devices (IEDs), opnår vigtige parametre som strøm, spænding og frekvens gennem sensorer og kommunikationsgrænseflader, og transmitterer data til hovedkontrolsystemet. Kommunikationsnetværk bruger typisk protokoller som IEC 61850, DNP3 og Modbus for at sikre effektivitet og pålidelighed i datatransmissionen.

Applikationssoftware inkluderer funktioner som dispatchhåndtering, lastforudsigelse, tillstandsestimering og fejldiagnose, som understøtter gridoperationsoptimering og tidlig advarsel af anormale forhold. Moderne strømovervågningssystemer har bredt anvendt cloud computing, kantcomputing og kunstig intelligens (AI) teknologier for at forbedre datahåndteringskapaciteten og beslutningsprocessens effektivitet. Systemet involverer strømdispatch, udstyrskontrol og dataanalyse, og dets sikkerhed har direkte relation til gridstabilitet og national energisikkerhed.

2. Informationsikkerhedsbeskyttelsessystem for strømovervågningssystemer

2.1 Netværksikkerhedsbeskyttelsesstrategi

Netværksikkerhedsbeskyttelsesstrategien for strømovervågningssystemer skal bygge et indgående forsvarssystem på flere niveauer, herunder fysisk adskillelse, protokolsikkerhed, trafikovervågning og aktiv forsvar, for effektivt at imødekomme risici ved maliciøse angreb og datatyveri. For det første, hvad angår netværksarkitekturen for strømovervågningssystemer, bør en netværkszoneringsstrategi anvendes for at fysisk eller logisk adskille kontrolnetværket, administrasjonsnetværket og kontornetværket for at reducere angrebsfladen, og unidirektionel dataflow teknologi bør anvendes for at sikre, at de centrale kontrolsignal kan ikke blive manipuleret.

For det andet, hvad angår kommunikationsprotokolsikkerhed, bør krypterede tunnelteknologier (som TLS 1.3) anvendes for at beskytte datatransmissionsikkerheden for vigtige protokoller som IEC 61850 og DNP3, og MACsec (IEEE 802.1AE) bør introduceres for at give linklag kryptering, for at forhindre man-in-the-middle angreb og datakapring. Vedrørende trafikovervågning, bør et AI-baseret abnorm trafikdetektionssystem (AI-IDS) implementeres, der anvender dyb læring algoritmer til at analysere pakkeegenskaber og detektere abnorme opførsler, hvilket forbedrer detektionspræcisionen til over 99%.

Samtidig, kombineret med et DDoS beskyttelsessystem, gennem hastighedsbegrænsning og automatiske failover mekanismer, kan virkningen af trafikangreb på strømdispatchcentre reduceres. Endelig, hvad angår aktiv forsvar, kan en Zero Trust Arkitektur (ZTA) anvendes for konstant at autentificere og kontrollere adgang for alle trafik, for at forhindre sprejdning af interne trusler, hvilket forbedrer netværksikkerheden for strømovervågningssystemer.

2.2 Identitetsautentificering og adgangskontrol

Identitetsautentificering og adgangskontrolsystemet for strømovervågningssystemer må sikre legitimaten af brugere, enheder og applikationer, for at forhindre uautoriseret adgang og privilegie misbrug. På den ene side, hvad angår identitetsautentificering, bør en digital certifikatautentificeringsmekanisme baseret på Public Key Infrastructure (PKI) anvendes, der tildeler unike identitetsidentifikatorer til drifts- og vedligeholdelsespersonale, SCADA-systemkomponenter og intelligente slutpunktenheder.

Gennem to-faktor-autentificering (2FA), engangspasswords (OTP) og biometriske identifikationsteknologier (som fingeravtryk eller irisgenkendelse), kan sikkerheden af identitetsverificering forbedres. I fjernadgangsscenarier, kan FIDO2 protokollen anvendes for at understøtte passwordless autentificering, hvilket reducerer risikoen for legitimationsstjæl. På den anden side, hvad angår adgangskontrol, bør en kombineret mekanisme af rollebaseret adgangskontrol (RBAC) og attributbaseret adgangskontrol (ABAC) implementeres for at sikre, at brugertilgange strengt matcher deres ansvarsområder, for at forhindre uautoriseret adgang.

For eksempel, kan understationsdrifts- og vedligeholdelsespersonale kun have adgang til specifik udstyr, mens dispatcherne begrænses til datamonitoring og kommandoudsendelse. For at yderligere raffinere adgangsstrategier, kan dynamiske tilladelserjusteringsmekanismer anvendes, der justerer adgangstilladelser i realtid baseret på brugeradfærdsmønstre og miljøvariabler (som geografisk placering, enhedstype osv.). Et adgangslogauditeringssystem (SIEM) bør anvendes til at registrere alle adgangsforsøg og kombinere maskinelæringsmetoder for at analysere abnorme adgangsadfærder, for at forbedre detektionskapaciteten af interne sikkerhedstrusler, for at sikre sikker og stabil drift af strømovervågningssystemer.

2.3 Data sikkerhed og krypteringsteknologier

Datasikkerheden for strømovervågningssystemer involverer faser som data lagring, transmission, behandling og backup. Højstyrke krypteringsalgoritmer og adgangskontrolmekanismer må anvendes for at sikre datafortrolighed, integritet og tilgængelighed.

For det første, i datalagringsfasen, bør AES-256 anvendes til at kryptere følsomme data, der er i hvile, og Shamir's Secret Sharing (SSS) bør kombineres for at opdele og lagre nøgler, for at forhindre enkelt punkt udslip. For det andet, i datatransmissionsprocessen, bør TLS 1.3 protokollen anvendes til at udføre end-to-end kryptering for kommunikation mellem SCADA-systemer og intelligente slutpunkter, og Elliptic Curve Cryptography (ECC) bør anvendes for at forbedre krypterings effektivitet og reducere beregningsressourcer forbrug.

Endelig, for at sikre dataintegritet, bør hash funktion SHA-512 anvendes til at generere hash værdier, og HMAC bør kombineres for data verifikation for at forhindre manipulationsangreb. For datalagrings sikkerhed, kan en immutable log lager teknologi baseret på blockchain anvendes, der bruger smart kontrakter til automatisk at håndhæve adgangskontrol og forbedre data troværdighed. Vedrørende databackup, bør 3-2-1 strategi anvendes: lagre mindst tre kopier af data, på to forskellige medier, med en kopi lagret i et offsite katastrofe genopbygning center, for at forbedre data genoprettelses kapaciteter og sikre, at strømsystemet hurtigt kan vende tilbage til normal drift efter at have lidt et angreb.

2.4 Sikkerheds overvågning og intrusionsdetektion

Sikkerheds overvågning og intrusionsdetektion er nøglekomponenter i strømovervågningssystemets forsvarssystem, der identificerer maliciøse angreb adfærder ved at analysere netværkstrafik og systemlogger i realtid, for at forbedre grid sikkerhed.

For det første, på netværksniveau, bør et intrusionsdetektionssystem (IDS) baseret på Deep Packet Inspection (DPI) implementeres, kombineret med trafikanomalie analysemodeller (som K-Means klustering eller LSTM rekurrente neurale netværk), for at detektere angreb som DDoS og dataforgiftning, med kontrol af falsk positiv sats under 5%.

For det andet, på host sikkerheds overvågningsniveau, bør et Endpoint Detection and Response (EDR) system baseret på adfærdsanalyse anvendes, der bruger User and Entity Behavior Analytics (UEBA) til at analysere bruger og enheds adfærds mønstre, for at detektere abnorme logins, privilegie misbrug og malwareimplantation. 

Endelig, for SCADA-systemer, kan industriprotokol anomaliedetektionsteknologi introduceres, der bruger Finite State Machines (FSM) til at analysere legitimiteten af kommandoer fra protokoller som Modbus og IEC 104, for at forhindre protokol misbrug angreb. Vedrørende logauditering og korrelationsanalyse, bør et Security Information and Event Management (SIEM) system anvendes til at aggregerer logdata og udføre realtid analyser gennem ELK arkitekturen, for at forbedre sikkerheds visualisering kapaciteter.

2.5 Nødberedskab og sikkerheds hændelseshåndtering

Nødberedskab og sikkerheds hændelseshåndtering for strømovervågningssystemer skal dække trusselidentifikation, hændelseshåndtering, sporbarhedsanalyse og gendannelsesmekanismer for at mildne effekten af sikkerheds hændelser på strømsystemets operation. For det første, i trusselidentifikationsfasen, baseret på en SOAR platform, bør alarmhændelser automatisk analyseres, og angrebstyper evalueres ved at kombinere trusselintelligens, for at forbedre præcisionen i hændelsesklassificering.

For det andet, i hændelseshåndteringsfasen, bør en trinvis reaktionsmekanisme anvendes, der klassificerer sikkerheds hændelser i niveauer I til IV, og tager passende foranstaltninger i henhold til hændelsesniveau, som isolering af inficeret slutpunkter, blokering af maliciøse IP-adresser, eller skift til et reservekontrolcenter. For avancerede persistente trusler (APT), kan en aktiv forsvarstrategi baseret på trusseljagt anvendes, der bruger YARA regler til at detektere skjulte backdoors og forbedre angreb detektionsrate. Endelig, i sporbarhedsanalysefasen, gennem hændelses retrospektiv og forensisk analyse, kombineret med Cyber Kill Chain angreb graf, bør angreb spor rekonstrueres, for at identificere angriberens taktikker, teknikker og procedurer (TTPs), for at give grundlag for efterfølgende sikkerhedsforstærkning.

3. Anvendelse af nøgleinformationsikkerhedsteknologier

3.1 Blockchain-baseret strømdata sporbarheds løsning

Blockchain teknologi, med dens egenskaber som decentralisering, immutabilitet og sporbarhed, giver en højt troværdig data sporbarheds løsning for strømovervågningssystemer. I strømdatahåndtering er data integritet og troværdighed nøglespørgsmål. Traditionelle centraliserede databaser har risici for enkelt punkt fejl og manipulation. Blockchain anvender distribueret ledger teknologi for at sikre datasikkerhed.

For det første, på datalagringslaget, anvendes hash kjeder til at kryptere og lagre strømovervågning data, hvor hver data genererer en unik hash værdi forbundet til den forrige blok, for at sikre data temporær konsistens og immutabilitet. For det andet, på datadelingslaget, anvendes en consortium chain arkitektur, der sætter grid dispatch centre, understationer og regulering organer som consortium noder, for at verificere data autenticitet gennem Byzantine Fault Tolerance konsensus mekanismer, for at sikre, at data kun kan ændres af autoriserede noder, for at forbedre datasikkerhed.

Endelig, hvad angår dataadgangskontrol, kombineres en rettighedsstyring mekanisme baseret på smart kontrakter, der definerer adgangsregler for at sikre, at brugeradgangstilladelser er begrænset af politikker, for at undgå uautoriseret data kald. For eksempel, ved at implementere smart kontrakter gennem Hyperledger Fabric ramme, er drifts- og vedligeholdelsespersonale begrænset til at forespørge udstyrs driftsstatus, mens regulering organer kan få adgang til komplet historisk data, for at sikre data privatliv og overholdelse.

3.2 Informationsikkerhedsbeskyttelse for strømsystemer i 5G og edge computing miljøer

Den integrerede anvendelse af 5G og edge computing i strømovervågningssystemer forbedrer data behandlings effektivitet og realtid respons kapaciteter, men også introducerer nye informationsikkerheds udfordringer. For det første, hvad angår kommunikation sikkerhed, da 5G netværk anvender netværk slicing arkitektur, skal uafhængige sikkerhedspolitikker konfigureres for forskellige service trafik for at forhindre cross-slice angreb.

End-to-end kryptering (E2EE) teknologi bør anvendes, kombineret med Elliptic Curve Digital Signature Algorithm (ECDSA), for at sikre, at strømdispatch data ikke bliver manipuleret eller stjålet under transmission. For det andet, hvad angår edge computing sikkerhed, bør Trusted Execution Environment (TEE) implementeres, som Intel SGX eller ARM TrustZone, for at sikkert adskille edge noder og forhindre maliciøs kode fra at indtrænge i vigtige kontrol logik.

En decentraliseret identitetsautentificering (DID) mekanisme bør anvendes, der administrerer edge enhedsadgangstilladelser gennem decentraliserede identifikatorer (Decentralized Identifier) for at reducere legitimationsudslip risici. Endelig, for problemet med, at edge computing noder er sårbar for fysiske angreb, bør Hardware Root of Trust (RoT) teknologi anvendes for at udføre remote integritetsverifikation af enheds firmware, for at sikre, at enheder ikke er blevet maliciøst manipuleret.

4. Konklusion

Informationsikkerhedsteknologier i strømovervågningssystemer spiller en vigtig rolle i at sikre stabil grid drift og forebygge cyberangreb. Ved at opbygge et flerslaget sikkerhedsbeskyttelsessystem og anvende nøgleteknologier som blockchain, 5G, edge computing og krypteringsalgoritmer, kan data sikkerhed, netværksforsvar kapaciteter og adgangskontrol præcision effektivt forbedres.

Kombineret med intelligente overvågning og nødberedskabsmekanismer, kan realtid trussel detektion og hurtig håndtering opnås, for at reducere sikkerhedsrisici. Med udviklingen af grid digitalisering og intelligens, vil informationsikkerhedsteknologier fortsat udvikle sig for at imødekomme stadig mere komplekse cyberangreb metoder, for at sikre, at strømovervågningssystemer opererer sikkert, stabil og effektivt på lang sigt.