Informasjonssikkerhet i strømovervåkingssystemer: Teknologier og anvendelser

Strømovervåkingssystemer utfører kjerneoppgaver som sanntids overvåking av nettet, feilmdiagnose og driftsoptimalisering. Deres sikkerhet påvirker direkte stabilitетen og påliteligheten til strømsystemer. Med økende bruk av teknologier som skybasert beregning, internett av ting (IoT) og store data i energisektoren, øker informasjonssikkerhetsrisikoene for strømovervåkingssystemer gradvis.

Disse systemene står overfor flere utfordringer, inkludert avanserte persistente trusler (APT), nektertjeneste-angrep (DoS) og malware-infeksjoner. Tradisjonelle sikkerhetsarkitekturer baserer seg på enkeltskals forsvarstrategier, som er vanskelig å effektivt motvirke komplekse angrepsmetoder. Det er nødvendig å vedta en dypforsvararkitektur og forbedre systemets motstandsdyktighet mot angrep gjennom flerskals sikkerhetsmekanismer.

1. Sammensetning og funksjoner av strømovervåkingssystemer

Et strømovervåkingssystem er en omfattende strømautomatiseringsstyringsplattform hovedsakelig brukt for sanntids overvåking, kontroll og optimalisering av driftstilstanden til strømsystemer. Systemet består typisk av et overvåkingsenter, datainnsamling og -transmisjonsenheter, intelligente terminaler, kommunikasjonsnettverk og anvendelsesprogramvare. Overvåkingsenteret, som fungerer som det sentrale knutepunktet, er ansvarlig for behandling av store mengder strømdata, analyse av driftstilstand og utføring av kontrollkommandoer.

Datainnsamlingsenheter, som fjernkontrolleringsterminaler (RTU) og intelligente elektroniske enheter (IED-Business), henter viktige parametre som strøm, spenning og frekvens gjennom sensorer og kommunikasjonsgrensesnitt, og transmitterer dataene til hovedkontrollsystemet. Kommunikasjonsnettverk bruker typisk protokoller som IEC 61850, DNP3 og Modbus for å sikre effektivitet og pålitelighet i datatransmisjon.

Anvendelsesprogramvaren inkluderer funksjoner som ruteledningsstyring, belastningsprognoser, tilstandsestimering og feilmdiagnose, som støtter optimalisering av nettoperasjon og varslar om unormaltilstander. Moderne strømovervåkingssystemer har bredt innført skybasert beregning, kantberegning og kunstig intelligens (AI)-teknologier for å forbedre databelastedningsevne og beslutningsprosessens effektivitet. Systemet involverer strømruting, utstyrskontroll og dataanalyse, og dens sikkerhet relatert direkte til nettets stabilitet og nasjonal energisikkerhet.

2. Informasjonssikkerhetsbeskyttelsessystem for strømovervåkingssystemer

2.1 Nettverksikkerhetsbeskyttelsesstrategi

Nettverksikkerhetsbeskyttelsesstrategien for strømovervåkingssystemer må bygge et dypforsvarssystem fra flere nivåer, inkludert fysisk isolasjon, protokollsikkerhet, trafikkovervåking og aktivt forsvar, for å effektivt håndtere risikoer ved skadelige angrep og datatyveri. Først bør det vedtas en nettverkszoneringsstrategi for strømovervåkingssystemer for å fysisk eller logisk isolere kontrollnettverket, administrasjonsnettverket og kontornettverket for å redusere angrepsflaten, og unidireksjonell dataflyt-teknologi bør benyttes for å sikre at kjernekontrollsignal ikke kan manipuleres.

For andre, for kommunikasjonsprotokoll-sikkerhet, bør krypterte tunnelteknologier (som TLS 1.3) benyttes for å beskytte datatransmisjonssikkerheten for kritiske protokoller som IEC 61850 og DNP3, og MACsec (IEEE 802.1AE) bør introduseres for å gi linklag-kryptering, for å hindre man-in-the-middle-angrep og datakapring. I forhold til trafikkovervåking, bør et AI-basert anormal trafikkdetekteringssystem (AI-IDS) installeres, ved hjelp av dyplæringsalgoritmer for å analysere pakkeegenskaper og oppdage anormalt oppførsel, for å forbedre deteksjonsnøyaktigheten til over 99%.

Samtidig, kombinert med et DDoS-beskyttelsessystem, gjennom hastighetsbegrensning og automatiske failover-mekanismer, kan innvirkningen av trafikkangrep på strømrutingssentre reduseres. Til slutt, i forhold til aktivt forsvar, kan en Zero Trust Arkitektur (ZTA) vedtas for å kontinuerlig autentisere og kontrollere tilgang for all trafikk, for å forhindre spreiding av interne trusler, dermed forbedre nettverksikkerheten for strømovervåkingssystemer.

2.2 Identitetsautentisering og tilgangskontroll

Identitetsautentiserings- og tilgangskontrollsystemet for strømovervåkingssystemer må sikre legitimheten til brukere, enheter og programmer, for å hindre uautorisert tilgang og misbruk av rettigheter. På den ene side, i forhold til identitetsautentisering, bør en digital sertifikatautentiseringsmekanisme basert på Public Key Infrastructure (PKI) benyttes, ved tildeling av unike identitetsidentifikatorer til operasjons- og vedlikeholdsfolk, SCADA-systemkomponenter og intelligente terminalenheter.

Gjennom tofaktorautentisering (2FA), engangspassord (OTP) og biometriske identifiseringsmetoder (som fingeravtrykk eller irisgjenkjenning), kan sikkerheten i identitetsverifisering forbedres. I fjerne tilgangssituasjoner kan FIDO2-protokollen benyttes for å støtte passordsløs autentisering, for å redusere risikoen for kreditttyveri. På den andre siden, i forhold til tilgangskontroll, bør en kombinert mekanisme av Rollebasert Tilgangskontroll (RBAC) og Attributtbasert Tilgangskontroll (ABAC) implementeres for å sikre at brukerrettigheter strengt samsvarer med deres ansvarsområder, for å hindre uautorisert tilgang.

For eksempel kan understasjonens operasjons- og vedlikeholdsfolk bare få tilgang til spesifikke enheter, mens ruteledere er begrenset til datamonitoring og kommandoutstedelse. For å ytterligere finjustere tilgangsstrategier, kan dynamiske tillatelsesjusteringsmekanismer benyttes, ved justering av tilgangstillatelser i sanntid basert på brukeroppførselsmønstre og miljøvariabler (som geografisk plassering, enhetstype osv.). Et tilgangsloggoversiktssystem (SIEM) bør benyttes for å registrere alle tilgangsforsøk og kombinere maskinlæringsteknikker for å analysere anormalt tilgangsoppførsel, for å forbedre deteksjonskapasiteten for interne sikkerhetstrusler, for å sikre sikker og stabil drift av strømovervåkingssystemer.

2.3 Data sikkerhet og krypterings-teknologier

Datasikkerheten for strømovervåkingssystemer involverer stadier som data lagring, transmisjon, behandling og sikkerhetskopi. Høystyrke krypteringsalgoritmer og tilgangskontrollmekanismer må benyttes for å sikre datakonfidensialitet, integritet og tilgjengelighet.

Først, i data lagring fase, skal AES-256 benyttes for å kryptere følsomme data i hvile, og Shamir's Secret Sharing (SSS) skal kombineres for å dele og lagre nøkler, for å forhindre single-point-lekkasje. Andre, i data transmisjon prosessen, skal TLS 1.3-protokollen benyttes for å utføre end-to-end-kryptering for kommunikasjon mellom SCADA-systemer og intelligente terminaler, og Elliptic Curve Cryptography (ECC) skal benyttes for å forbedre krypterings-effektivitet og redusere beregningsressursforbruk.

Til slutt, for å sikre dataintegritet, skal hash-funksjon SHA-512 benyttes for å generere hash-verdier, og HMAC skal kombineres for data verifisering for å forhindre manipulering-angrep. For datasikkerhets lagring, kan en immutable logg lagringsteknologi basert på blockchain benyttes, ved bruk av smart kontrakter for å automatisk håndheve tilgangskontroll og forbedre data troverdighet. I forhold til data sikkerhetskopi, skal 3-2-1 strategi benyttes: lagring av minst tre kopier av data, på to forskjellige media, med én kopi lagret i et eksternt katastrofe-gjenopprettelses-senter, for å forbedre data gjenopprettingskapasiteten og sikre at strømsystemet kan hurtig returnere til normal drift etter å ha lidt et angrep.

2.4 Sikkerhets overvåking og intrusjonsdetektering

Sikkerhets overvåking og intrusjonsdetektering er nøkkelenkomponenter av strømovervåkingssystemets forsvarssystem, ved å identifisere skadelige angrepsoppførsel ved å analysere nettverkstrafikk og systemlogger i sanntid, forbedrer nettverkets sikkerhet.

Først, på nettverksnivå, skal et intrusjonsdetekteringssystem (IDS) basert på Deep Packet Inspection (DPI) installeres, kombinert med trafikkavviksanalysemodeller (som K-Means klustering eller LSTM rekurrente nevrale nettverk), for å oppdage angrep som DDoS og datapoisoning, kontrollerer falsk positiv rate under 5%.

Andre, på vertsikkerhets overvåkningsnivå, skal et Endpoint Detection and Response (EDR)-system basert på oppførselsanalyse benyttes, ved bruk av User and Entity Behavior Analytics (UEBA) for å analysere bruker- og enhetsoppførselsmønstre, oppdager unormal pålogging, misbruk av privilegier og malwareimplantasjon. 

Til slutt, for SCADA-systemer, kan industriprotokollavviksdeteksjonsteknologi innføres, ved bruk av Finite State Machines (FSM) for å analysere lovligheit av kommandoer fra protokoller som Modbus og IEC 104, forhindrer protokollmisbruk angrep. I forhold til loggoversikt og korrelasjonsanalyse, skal et Security Information and Event Management (SIEM)-system benyttes for å aggregere loggdata og utføre sanntid-analyse gjennom ELK-arkitektur, forbedrer sikkerhetsvisualiseringsevner.

2.5 Nødtilfelle respons og sikkerhetsincidentbehandling

Nødtilfelle respons og sikkerhetsincidentbehandling for strømovervåkingssystemer må dekke trusselidentifisering, hendelseshåndtering, sporbarhetsanalyse og gjenopprettingsmekanismer for å mildne effekten av sikkerhetsincidenter på strømsystemdrift. Først, i trusselidentifiseringsfasen, bør alarmhendelser automatisk analyseres, og angrepsformer evalueres ved å kombinere trusselintelligens, forbedrer nøyaktigheten av hendelsesklassifisering.

Andre, i hendelseshåndteringsfasen, bør en trinnvis responsmekanisme benyttes, klassifiserer sikkerhetsincidenter i nivåer I til IV, og tar tilsvarende tiltak i henhold til incidentnivå, som å isolere infiserte terminaler, blokkere skadelige IP-adresser, eller bytte til et reservekontrollsentrum. For avanserte persistente trusler (APT), kan en aktiv forsvarstrategi basert på trusseljakt benyttes, ved bruk av YARA-regler for å oppdage skjulte bakdører og forbedre angrepsdeteksjonsrater. Til slutt, i sporbarhetsanalysesfasen, gjennom hendelsesretrospekt og forensisk analyse, kombinert med Cyber Kill Chain-angrepgraf, bør angrepsbanen rekonstrueres, identifiserer angriperens taktikker, teknikker og prosedyrer (TTPs), gir grunnlag for senere sikkerhetsforsterkning.

3. Anvendelse av nøkkelinformasjonssikkerhetsteknologier

3.1 Blockchain-basert strømdatasporbarhetsløsning

Blockchain-teknologi, med sine egenskaper av desentralisering, immutabilitet og sporbarhet, gir en høytroverdig data sporbarhetsløsning for strømovervåkingssystemer. I strømdatamanagement, er dataintegritet og troverdighet nøkkelspørsmål. Tradisjonelle sentraliserte databaser har risiko for single-point failure og manipulasjon. Blockchain bruker distribuert bokføringsboksteknologi for å sikre trygg data lagring.

Først, på data lagring lag, benyttes hash kjeder for å kryptere og lagre strømovervåkingsdata, hver data genererer en unik hash-verdi koblet til den forrige blokken, sikrer data tidligere konsistens og immutabilitet. Andre, på data deling lag, benyttes en consortium chain arkitektur, setter nettrutingssentre, understasjoner og regulative organer som consortium noder, bekrefter dataautentisitet gjennom Byzantine Fault Tolerance konsensus mekanismer, sikrer at data bare kan endres av autoriserte noder, forbedrer data sikkerhet.

Til slutt, i forhold til data tilgangskontroll, kombineres en tillatelsesstyring mekanisme basert på smart kontrakter, definerer tilgangsregler for å sikre at brukertilgangsrettigheter er begrenset av politikker, unngår uautorisert data kalles. For eksempel, ved å deployere smart kontrakter gjennom Hyperledger Fabric-rammen, er operasjons- og vedlikeholdsfolk begrenset til å forespørre utstyr driftstatus, mens regulative organer kan få tilgang til full historisk data, sikrer data privatliv og samsvar.

3.2 Informasjonssikkerhetsbeskyttelse for strømsystemer i 5G og edge computing miljøer

Den integrerte anvendelsen av 5G og edge computing i strømovervåkingssystemer forbedrer data behandlings effektivitet og sanntidssvar evne, men introduserer også nye informasjonssikkerhetsutfordringer. Først, i forhold til kommunikasjonssikkerhet, siden 5G-nettverk bruker nettverksklyving arkitektur, må uavhengige sikkerhetspolicyer konfigureres for ulike tjenestetrafikker for å forhindre kryss-klyvings angrep.

End-to-end kryptering (E2EE) teknologi bør benyttes, kombinert med Elliptic Curve Digital Signature Algorithm (ECDSA), for å sikre at strømruting data ikke blir manipulert eller stjålet under transmisjon. Andre, i forhold til edge computing sikkerhet, bør Trusted Execution Environment (TEE) installeres, som Intel SGX eller ARM TrustZone, for å sikker isolere edge noder og forhindre at skadelig kode invaderer kritisk kontrolllogikk.

En desentralisert identitetsautentisering (DID) mekanisme bør benyttes, administrerer edge enhets tilgangsrettigheter gjennom desentraliserte identifikatorer (Decentralized Identifier) for å redusere kredittlekkasje risiko. Til slutt, for problemet med at edge computing noder er sårbare for fysiske angrep, bør Hardware Root of Trust (RoT) teknologi benyttes for å utføre fjern integritetsverifisering av enhets firmware, sikrer at enheter ikke har blitt skadelig manipulert.

4. Konklusjon

Informasjonssikkerhetsteknologier i strømovervåkingssystemer spiller en viktig rolle i å sikre stabil nettverksdrift og forhindre cyberangrep. Ved å bygge et flerskals sikkerhetsbeskyttelsessystem og vedta nøkkeltreknologier som blockchain, 5G, edge computing og krypteringsalgoritmer, kan data sikkerhet, nettverksforsvar kapasiteter og tilgangskontroll nøyaktighet effektivt forbedres.

Kombinert med intelligente overvåking og nødtilfelle respons mekanismer, kan sanntid trussel deteksjon og rask håndtering oppnås, reduserer sikkerhetsrisikoer. Med utviklingen av nettverksdigitalisering og intelligens, vil informasjonssikkerhetsteknologier fortsette å utvikle seg for å håndtere stadig mer komplekse cyberangrep metoder, sikrer at strømovervåkingssystemer opererer trygt, stabil og effektivt over lengre tid.