Информационная безопасность в системах мониторинга электроэнергии: технологии и приложения
Системы мониторинга электроэнергии выполняют основные задачи по реальному времени мониторингу сетей, диагностике неисправностей и оптимизации работы. Их безопасность напрямую влияет на стабильность и надежность систем энергоснабжения. С углублением применения технологий, таких как облачные вычисления, Интернет вещей (IoT) и большие данные в энергетической отрасли, информационные риски для систем мониторинга электроэнергии постепенно увеличиваются.
Эти системы сталкиваются с множеством вызовов, включая устойчивые целевые угрозы (APT), атаки типа "отказ в обслуживании" (DoS) и заражение вредоносным ПО. Традиционные архитектуры безопасности полагаются на однослойные стратегии защиты, которые трудно эффективно противостоять сложным методам атак. Необходимо использовать архитектуру многоуровневой защиты и усиливать антиатакующие возможности системы через многослойные механизмы безопасности.
1. Состав и функции систем мониторинга электроэнергии
Система мониторинга электроэнергии представляет собой комплексную платформу автоматизации управления энергией, используемую в основном для реального времени мониторинга, контроля и оптимизации состояния операций энергетических систем. Система обычно состоит из центра мониторинга, устройств сбора и передачи данных, интеллектуальных терминалов, коммуникационных сетей и прикладного программного обеспечения. Центр мониторинга, являясь центральным узлом, отвечает за обработку огромных объемов энергетических данных, анализ состояния работы и выполнение команд управления.
Устройства сбора данных, такие как удаленные терминальные устройства (RTU) и интеллектуальные электронные устройства (IED-Business), получают ключевые параметры, такие как ток, напряжение и частоту, через датчики и интерфейсы связи, и передают данные в основную систему управления. Коммуникационные сети обычно используют протоколы, такие как IEC 61850, DNP3 и Modbus, чтобы обеспечить эффективность и надежность передачи данных.
Прикладное программное обеспечение включает функции, такие как управление диспетчеризацией, прогнозирование нагрузки, оценка состояния и диагностика неисправностей, поддерживая оптимизацию работы сети и раннее предупреждение о ненормальных условиях. Современные системы мониторинга электроэнергии широко применяют технологии облачных вычислений, вычислений на краю и искусственного интеллекта (AI) для улучшения возможностей обработки данных и эффективности принятия решений. Система включает в себя диспетчеризацию энергии, управление оборудованием и анализ данных, и ее безопасность напрямую связана со стабильностью сети и национальной энергетической безопасностью.
2. Система защиты информационной безопасности систем мониторинга электроэнергии
2.1 Стратегия защиты сети
Стратегия защиты сети для систем мониторинга электроэнергии должна создавать систему многоуровневой защиты, включающую физическую изоляцию, безопасность протоколов, мониторинг трафика и активную защиту, чтобы эффективно противостоять рискам злонамеренных атак и кражи данных. Во-первых, что касается сетевой архитектуры систем мониторинга электроэнергии, следует применять стратегию зонирования сети, чтобы физически или логически изолировать управляющую сеть, сеть управления и офисную сеть, чтобы снизить поверхность атаки, и использовать технологию одностороннего потока данных, чтобы гарантировать, что основные сигналы управления не могут быть изменены.
Во-вторых, для безопасности коммуникационных протоколов следует использовать технологии зашифрованных туннелей (например, TLS 1.3) для защиты безопасности передачи данных критически важных протоколов, таких как IEC 61850 и DNP3, и внедрять MACsec (IEEE 802.1AE) для предоставления шифрования на уровне канала, предотвращая атаки "человек посередине" и перехват данных. В отношении мониторинга трафика следует развернуть систему обнаружения аномального трафика на основе AI (AI-IDS), используя алгоритмы глубокого обучения для анализа характеристик пакетов и обнаружения аномального поведения, повышая точность обнаружения до более чем 99%.
В то же время, в сочетании с системой защиты от DDoS, с помощью механизмов ограничения скорости и автоматического переключения можно снизить влияние атак на трафик на диспетчерские центры энергоснабжения. Наконец, в отношении активной защиты можно использовать архитектуру Zero Trust (ZTA) для постоянной аутентификации и контроля доступа для всего трафика, предотвращая распространение внутренних угроз, тем самым усиливая сетевую безопасность систем мониторинга электроэнергии.
2.2 Аутентификация идентичности и контроль доступа
Система аутентификации идентичности и контроля доступа для систем мониторинга электроэнергии должна обеспечивать легитимность пользователей, устройств и приложений, предотвращая несанкционированный доступ и злоупотребление привилегиями. С одной стороны, в отношении аутентификации идентичности следует применять механизм аутентификации цифровыми сертификатами на основе инфраструктуры открытых ключей (PKI), присваивая уникальные идентификаторы идентичности персоналу по эксплуатации и техническому обслуживанию, компонентам SCADA-системы и интеллектуальным терминальным устройствам.
С помощью двухфакторной аутентификации (2FA), одноразовых паролей (OTP) и биометрических технологий идентификации (например, сканирование отпечатков пальцев или радужной оболочки глаза) можно повысить безопасность проверки идентичности. В сценариях удаленного доступа можно использовать протокол FIDO2 для поддержки аутентификации без пароля, снижая риск кражи учетных данных. С другой стороны, в отношении контроля доступа следует внедрять комбинированный механизм, основанный на ролевой модели контроля доступа (RBAC) и контроле доступа на основе атрибутов (ABAC), чтобы обеспечить, чтобы пользовательские права строго соответствовали их обязанностям, предотвращая несанкционированный доступ.
Например, персонал по эксплуатации и техническому обслуживанию подстанций может иметь доступ только к определенному оборудованию, в то время как диспетчеры ограничиваются мониторингом данных и отправкой команд. Для дальнейшего уточнения стратегий доступа можно использовать механизмы динамической корректировки прав доступа, корректируя права доступа в режиме реального времени на основе шаблонов поведения пользователей и переменных окружающей среды (например, географическое местоположение, тип устройства и т. д.). Следует использовать систему аудита журналов доступа (SIEM) для записи всех запросов на доступ и использования технологий машинного обучения для анализа аномального поведения доступа, повышая способность обнаружения внутренних угроз безопасности, обеспечивая безопасную и стабильную работу систем мониторинга электроэнергии.
2.3 Безопасность данных и технологии шифрования
Безопасность данных в системах мониторинга электроэнергии включает этапы хранения, передачи, обработки и резервного копирования данных. Необходимо использовать мощные алгоритмы шифрования и механизмы контроля доступа, чтобы обеспечить конфиденциальность, целостность и доступность данных.
Во-первых, на этапе хранения данных следует использовать AES-256 для шифрования чувствительных данных в покое, а также объединять метод разделения секретов Шамира (SSS) для распределения и хранения ключей, предотвращая утечку из одного источника. Во-вторых, в процессе передачи данных следует использовать протокол TLS 1.3 для осуществления шифрования от конца к концу при связи между системами SCADA и интеллектуальными терминалами, а также применять эллиптическую криптографию (ECC) для повышения эффективности шифрования и снижения потребления вычислительных ресурсов.
Наконец, для обеспечения целостности данных следует использовать хеш-функцию SHA-512 для генерации значений хеша, а также объединять HMAC для проверки данных, предотвращая атаки на изменение. Для безопасности хранения данных можно применить технологию неизменяемого хранения журнала на основе блокчейна, используя смарт-контракты для автоматического применения контроля доступа и повышения достоверности данных. В отношении резервного копирования данных следует применять стратегию 3-2-1: хранить как минимум три копии данных, на двух разных носителях, одну копию хранить в удаленном центре восстановления после аварий, чтобы повысить способности восстановления данных и обеспечить, что система энергоснабжения может быстро вернуться к нормальному режиму работы после атаки.
2.4 Мониторинг безопасности и обнаружение вторжений
Мониторинг безопасности и обнаружение вторжений являются ключевыми компонентами системы защиты систем мониторинга электроэнергии, идентифицируя злонамеренные атаки путем анализа сетевого трафика и журналов системы в реальном времени, повышая безопасность сети.
Во-первых, на сетевом уровне следует развернуть систему обнаружения вторжений (IDS) на основе глубокого анализа пакетов (DPI), объединяя модели анализа аномалий трафика (например, кластеризация K-Means или рекуррентные нейронные сети LSTM), чтобы обнаруживать атаки, такие как DDoS и отравление данных, контролируя уровень ложноположительных срабатываний ниже 5%.
Во-вторых, на уровне мониторинга безопасности хостов следует применять систему обнаружения и реагирования на конечных точках (EDR) на основе анализа поведения, используя анализ поведения пользователей и сущностей (UEBA) для анализа шаблонов поведения пользователей и устройств, обнаруживая аномальные входы, злоупотребление привилегиями и внедрение вредоносного ПО.
Наконец, для систем SCADA можно внедрить технологию обнаружения аномалий промышленных протоколов, используя конечные автоматы (FSM) для анализа законности команд из протоколов, таких как Modbus и IEC 104, предотвращая атаки на злоупотребление протоколами. В отношении аудита журналов и корреляционного анализа следует применять систему управления информацией о безопасности и событиями (SIEM) для агрегации данных журналов и проведения реального времени анализа через архитектуру ELK, повышая возможности визуализации безопасности.
2.5 Чрезвычайные ситуации и управление инцидентами безопасности
Чрезвычайные ситуации и управление инцидентами безопасности для систем мониторинга электроэнергии должны охватывать идентификацию угроз, обработку инцидентов, анализ происхождения и механизмы восстановления, чтобы смягчить влияние инцидентов безопасности на операции энергетических систем. Во-первых, на этапе идентификации угроз, на основе платформы SOAR, следует автоматически анализировать события тревоги и оценивать типы атак, объединяя информацию об угрозах, повышая точность классификации событий.
Во-вторых, на этапе обработки инцидентов следует применять механизмы ответа по уровням, классифицируя инциденты безопасности по уровням I-IV, и принимать соответствующие меры в соответствии с уровнем инцидента, такие как изоляция зараженных терминалов, блокировка вредоносных IP-адресов или переключение на резервный центр управления. Для устойчивых целевых угроз (APT) можно применить стратегию активной защиты на основе охоты за угрозами, используя правила YARA для обнаружения скрытых бэкдоров и повышения точности обнаружения атак. Наконец, на этапе анализа происхождения, с помощью ретроспективного анализа событий и судебно-медицинского анализа, объединяя граф атак Cyber Kill Chain, следует реконструировать путь атаки, идентифицируя тактики, техники и процедуры (TTPs) атакующих, предоставляя основу для последующего укрепления безопасности.
3. Применение ключевых технологий информационной безопасности
3.1 Решение для прослеживаемости данных электроэнергии на основе блокчейна
Технология блокчейна, с ее характеристиками децентрализации, неизменности и прослеживаемости, предоставляет высоко доверительное решение для прослеживаемости данных для систем мониторинга электроэнергии. В управлении данными электроэнергии ключевыми вопросами являются целостность и доверие данных. Традиционные централизованные базы данных имеют риски единой точки отказа и изменения. Блокчейн использует технологию распределенного реестра, чтобы обеспечить безопасность хранения данных.
Во-первых, на уровне хранения данных используются хеш-цепи для шифрования и хранения данных мониторинга электроэнергии, каждое из которых генерирует уникальное значение хеша, связанное с предыдущим блоком, обеспечивая временную согласованность и неизменность данных. Во-вторых, на уровне обмена данными используется архитектура консорциума, где диспетчерские центры, подстанции и регулятивные органы выступают в качестве узлов консорциума, проверяя подлинность данных с помощью механизмов достижения консенсуса, таких как Byzantine Fault Tolerance, обеспечивая, что данные могут быть изменены только авторизованными узлами, повышая безопасность данных.
Наконец, в отношении контроля доступа к данным, следует объединить механизм управления правами на основе смарт-контрактов, определяя правила доступа, чтобы обеспечить, что права доступа пользователей ограничены политиками, предотвращая несанкционированные вызовы данных. Например, с помощью развертывания смарт-контрактов через фреймворк Hyperledger Fabric, персонал по эксплуатации и техническому обслуживанию ограничен запросами статуса оборудования, в то время как регулятивные органы могут получить доступ к полным историческим данным, обеспечивая конфиденциальность и соответствие данных.
3.2 Защита информационной безопасности систем энергоснабжения в среде 5G и вычислений на краю
Интегрированное применение 5G и вычислений на краю в системах мониторинга электроэнергии повышает эффективность обработки данных и способность реагировать в реальном времени, но также вводит новые вызовы информационной безопасности. Во-первых, в отношении безопасности связи, поскольку сети 5G используют архитектуру сетевого среза, необходимо настраивать независимые политики безопасности для различных видов трафика услуг, чтобы предотвратить атаки через срезы.
Следует применять технологию шифрования от конца к концу (E2EE), объединяя алгоритм цифровой подписи на основе эллиптических кривых (ECDSA), чтобы обеспечить, что данные диспетчеризации энергии не были изменены или украдены во время передачи. Во-вторых, в отношении безопасности вычислений на краю, следует развернуть доверенную среду выполнения (TEE), такую как Intel SGX или ARM TrustZone, для безопасного изолирования узлов на краю, предотвращая проникновение вредоносного кода в критическую логику управления.
Следует применять механизм децентрализованной идентификации (DID), управляя правами доступа к устройствам на краю через децентрализованные идентификаторы (Decentralized Identifier), чтобы снизить риски утечки учетных данных. Наконец, в отношении уязвимости узлов вычислений на краю к физическим атакам, следует применять технологию аппаратного корня доверия (RoT) для выполнения удаленной проверки целостности прошивки устройств, гарантируя, что устройства не были злонамеренно изменены.
4. Заключение
Технологии информационной безопасности в системах мониторинга электроэнергии играют важную роль в обеспечении стабильной работы сети и предотвращении кибератак. Создавая многослойную систему защиты и применяя ключевые технологии, такие как блокчейн, 5G, вычисления на краю и алгоритмы шифрования, можно эффективно улучшить безопасность данных, способности защиты сети и точность контроля доступа.
Объединяя интеллектуальный мониторинг и механизмы чрезвычайного реагирования, можно добиться реального времени обнаружения угроз и быстрого реагирования, снижая риски безопасности. С развитием цифровизации и интеллектуализации сетей, технологии информационной безопасности будут продолжать развиваться, чтобы противостоять все более сложным методам кибератак, обеспечивая долгосрочную безопасную, стабильную и эффективную работу систем мониторинга электроэнергии.
