基于大数据分析的电力移动物联网信息安全终端架构

基于大数据分析的电力移动物联网信息安全终端架构

随着信息技术的不断发展，整个社会进入了大数据时代。面对目前电网数据体量大类、型多、速度快的特点，传统的方法已经无法处理如此庞大的数据。为此，提出了一种基于大数据分析的电力移动物联网信息安全终端构架。解决了电力系统数据存储和终端采集存在的问题，加强了信息安全管理。

标签：大数据;电力;终端架构

Abstract：with the continuous development of information technology，the whole society has entered the era of big data. In the face of the characteristics of large size，various types and fast speed of the current power grid data，the traditional method has been unable to deal with such a huge amount of data. To this end，a power mobile iot information security terminal architecture based on big data analysis is proposed. It solves the problems of power system data storage and terminal acquisition and strengthens information security management.

Key words：big data; Power; Terminal architecture

引言

电力资源在当今人类社会发展过程中占据着十分重要的地位。人们的日常生活以及生产实践都离不开电力的使用。电力行业作为国家基础性能源行业，具有重要的战略地位，是社会和谐稳定发展的重要保障。随着目前智能电网建设的不断推进，导致电网数据呈井喷式的增长，远远超过目前传统数据处理平台的数据处理范围。为了进一步提高生产经营效率，提升供电服务水平，大数据的深入应用迫在眉睫。

2、基于大数据分析的电力移动互联网信息安全终端构架总体设计方案

按照大数据体系基本框架的要求，同时结合我国目前对电力行业的实际需求。将大数据技术引入电力移动物联网中，必须要有先进的设计理念，即要以大数据处理作为整个系统的核心为理念。将各电厂场、输电线路、工业用电单位以及居民用户的相关数据与大数据技术进行完美结合，将所有数据都归于一个电力互联网系统中。将物与信息一一对应，完美的结合，构建一个基于大数据电力行业的物联网信息安全终端。

这个大数据信息安全终端包括三个部分：终端采集层、大数据分析层、成用户层。其中终端采集层主要的任务就是采集的数据，它包括电力设备的线路数据、现有设备的运行数据，以及相关线路检测人员的任务数据，专业分析人员的结果分析数据。大数据分析层主要是对终端采集层所采集的数据进行分析，大数据分析层包括数据处理、数据存储、数据调度、操作系统以及服务器等。而用户层则主要包括电力开发行业，居民用户，用电工厂，以及线路生产安全相关的物联网应用平台，它们主要是提供电力行业用户服务质量。三个系统结构功能之间相辅

相成，缺一不可，构建现代电力移动互联网的必备条件。

3、大数据电力行业安全关键技术

将大数据引入电力行业可以提高运行速度，进一步提高数据管理效率。凡事都有两面性，大数据在电力行业的应用带来便利的同时，也带来了巨大的威胁和挑战。为了应对这些挑战，我们应该进一步深化完善安全防护措施，开展关键的安全防护技术。

3.1安全技术架构

虽然目前我国所有的电力企业、电网以及用户都建立了十分完善的防护体系，可以较充分保障各个用户之间信息系统安全、稳定、高质高效的运行。但是如果广泛的推进大数据技术的应用，会使得数据之间的流通更加频繁，造成现有的、传统的安全技术架构不能满足大数据环境下数据安全的需求。为了加强在大数据环境下数据安全，我们必须找到相应的解决办法，制定相关的大数据安全技术构架，建立一个适应大数据、新时代的服务平台为广大用户的数据提供技术保障。

3.2加密存储及检索技术

在大数据运行的环境下，数据的存储就成为了一个重要的问题。海量的数据在存储的时候需要进行数据加密，保证用户隐私的需求，使用户十分信任该安全技术平台，这样才能促进大数据的广泛使用。所以我们必须建立一个适用于大数据下的加密存储技术，保证用户的数据信息的机密性、完整性的同时，提高生产运行的高效性、灵活性。

3.3要进行数据分级分类和轨迹追踪

大数据的应用带来了海量的数据汇集，对于这些数据我们必须给予分类，同时进行安全等级划分。在使用的过程中，相关部门不能超越自己的權限对无关数据进行访问。这种越权调用信息将造成极大的安全隐患，所以在管理数据的时候，应该给数据进行整合、分级，制定统一的数据管理分类标准，明确各个部门、相关单位的使用权限，不得超越权限调取数据，同时应该对数据的轨迹进行实时的跟踪，实时监督数据的去向，以防发生数据泄露，保证数据的安全。

4、电力行业大数据信息安全风险

大数据带来了极大的经济效益的同时，同时也带来了一些负面的影响，它就是一把双刃剑，在推动技术架构和业务管理创新的同时，对数据的处理安全等方面带来新的挑战。大数据应用技术包含庞大的信息，而这些就有有价值的信息就会容易成为网络黑客攻击的目标，造成隐私泄露，这就对现有的安全措施提出新的要求，大数据的运行需要承担很大的风险。例如数据运行风险，大数据系统在运行时要承担数据的储存、输送、处理、分析等工作，而在数据进行处理更新缓

存过程中，如果技术更新不完善就会造成数据丢失、信息失真，引发系统性结构风险，造成电力系统崩溃，严重威胁国家以及社会公众安全。黑客攻击危险，由于大数据时代信息是非常重要的，有些有价值的数据容易成为黑客攻击的目标。黑客通过有组织、有预谋窃取大量数据，进行非法交易，这可能导致整个数据系统结构的瘫痪，带来不可估量的经济损失。在应用大数据处理时难免会将企业信息、员工信息甚至是电力企业以及国家电网相关管理人员的相关重要的隐私放入到系统数据平台中，如果监管不到位，管理措施不严密，可能造成信息泄露，会引发各种不可意料的未知风险，危害社会和谐稳定。

5、结束语

为了使得大数据技术在电力行业的广泛运用，我们必须加强信息安全防护技术，加强生产方面的安全分析和人民大众的需求分析，通过建立大数据服务平台，完善的管理制度，提高安全防护意识以及整个系统的安全性，加强安全监管，确保电力系统稳定安全高效的运行。

参考文献

[1]吴凯峰，刘万涛，李彦虎，等.基于云计算的电力大数据分析技术与应用[J].中国电力，2015，48（2）：111-116.

[2]荆孟春，王继业，程志华，等.电力物联网传感器信息模型研究与应用[J].电网技术，2014，38（2）：532-537.

[3]刘树仁.基于Hadoop的电力设备状态监测数据存储与访问研究[D].保定：华北电力大学，2013.