在社會的快速發展當中，對于電力資源的需求量明顯增長，如何保障供電服務質量、增強用戶的用電體驗，成了當前電力企業關注的問題。隨著科學技術的不斷進步，電力信息系統逐步構建并完善，轉變了傳統服務模式，給人們帶來了較大的便捷。隨著大數據概念的誕生，也使得該系統得到不斷優化，以豐富的數據信息為日常工作提供參考依據。然而，海量數據信息也要求系統功能必須得到強化，以實現對有效信息的及時獲取與分析。同時，需要制訂有效的防護策略，應對網絡安全的挑戰。電力交易信息、電力工程信息和電力用戶信息等是電力信息的主要類型，在受到網絡攻擊時往往導致信息丟失或者破壞，應該對基礎大數據的電力信息系統架構進行細化，增強其實際功能。

　　1基于大數據的電力信息系統功能需求

　　當前電力信息系統安全分析平臺用戶較多，應該以完善的信息安全機制為保障，實現對登錄、訪問、交易和退出的有效控制，防止在此過程中出現安全問題。除了應該保障軟硬件環境、數據庫和網絡狀態的安全性、穩定性外，還應該防止數據信息的保密性與完整性受到影響。在網絡當中往往存在諸多惡意攻擊，導致用戶數據出現損壞，這也是基于大數據的電力信息系統構建中應該關注的問題。后臺驗證的應用，則能夠有效保障用戶身份的合法性，防止在交易中泄露敏感信息[1]。當前電力數據資源呈現出海量化的特征，在系統構建中也應該充分考量其存儲功能需求，轉變傳統的數據存儲方式，滿足其實時性需求。大數據技術的應用能夠有效增強系統的數據存儲與處理能力。

　　2基于大數據的電力信息系統總體設計

　　借助于瀏覽器，普通用戶、系統管理員和其他管理員都可以進入到電力信息系統當中，在該系統中包含了數據申報、信息發布、系統管理、交易管理和合同管理等多個模塊。其功能權限因角色的不同也有所差異，查詢與交易是普通用戶的基本權限，而系統管理則是系統管理員的基本權限。在不同的模塊當中，管理員的工作內容有所差異，有效提升了系統工作效率[2]。Java語言、B/S架構以及基于MVC設計模式的SSH框架，是電力信息系統的主要架構形式，實現了大數據技術與Struts技術、Hibernate技術、Spring技術的有效融合，滿足數據庫層、服務層和Web層的運行需求。

　　3網絡信息安全分析架構

　　在電力信息系統中應用大數據技術，符合系統的安全性與存儲功能需求，因此是當前電力行業發展的必然要求。隨著數據信息量的不斷增長，這也給信息安全帶來了一定的威脅，因此應該快速識別安全風險并采取相應的防護措施，避免給電力企業帶來嚴重的經濟損失。在當前系統的安全防護工作當中，主要是借助于數據分析和入侵檢測等，實現對網絡安全的預警。然而，當前安全預警機制也存在一定的局限性，難以適應海量信息的處理與分析需求。基于大數據電力信息數據挖掘的網絡安全分析平臺，則能夠有效滿足系統的上述需求，在實現對網絡攻擊預警的同時，能夠保障海量信息的處理功能，促進系統整體安全性與可靠性的增強。網絡安全分析模塊架構主要由數據顯示層、數據分析層、數據存儲層和數據采集層構成，保障安全分析的全面性與實時性。在基于大數據的網絡安全分析平臺當中，最底層是數據采集層，能夠統一采集非結構化數據、結構化數據和半結構化數據，比如DNS流量、網絡安全日志、網絡配置和用戶行為數據等。在完成相關網絡安全數據的采集后，向數據存儲層進行上傳并完成存儲。在整個平臺當中，數據分析層處于核心地位，在數據分析中主要借助于數據挖掘技術，能夠通過機器學習、統計分析、關聯分析和特征檢測等，明確數據的安全性，當存在安全問題時可以發出預警。同時，可以應用安全處理技術實現對安全問題的及時處理，在安全日志中備份相關數據類型。平臺與用戶、系統管理員的交互過程，則需要借助于數據顯示層來實現，在明確數據分析結果的基礎上發出預警。安全預警、顯示維護信息、安全分析、圖表服務、人機交互等，是數據顯示層的主要功能，滿足用戶的查詢需求。綜上，數據采集、數據分析和數據存儲，是基于大數據的網絡安全分析技術結構的主要構成。獲取網絡數據并開展在線分析，這是數據采集的主要功能，比如流量信息和安全日志信息等。應用該網絡安全平臺，能夠有效采集和分析離線數據[3]。在HDFS中存儲海量信息數據時，主要是借助于大數據存儲技術實現，為了提升數據訪問的吞吐量，同時促進其容錯率的提升，需要采用分布式文件系統。數據的分布式計算則借助于數據分析模塊實現，為分析與查詢分布式數據提供保障。

　　4基于大數據的電力信息安全技術應用

　　4.1電力信息海量存儲及處理技術

　　電力信息海量存儲及處理技術主要包括基于Hadoop的海量數據存儲以及基于MapReduce的數據檢索算法。以基于HDFS的快速存儲框架為主，解決海量電力信息數據的存儲問題，存儲數據的實際效果會受到電力信息系統讀取硬盤次數的影響。通過緩沖區的應用，能夠有效促進其存儲效率的提升。用戶計算機硬件的數據讀取能力是決定緩沖區存儲空間大小的主要因素，當數據處于最大存儲量狀態時，則向HDFS上傳相應的電力信息數據。進入新時期以來，中國用電用戶數量明顯增多，在大數據時代電力信息數據量呈現出海量性的特征，在用電與服務環節必須保障電力信息的實時性，滿足系統運行需求。以基于MapReduce的數據檢索算法為核心，能夠促進電力信息系統檢索效率的提高。在被檢索信息完成輸入后，可以實現對符合條件數據的自動化篩選并向用戶及時反饋。客戶端主函數與Map函數的設置，是數據檢索中的核心工作[4]。在與數據檢索過程相關參數的設定當中，主要借助于主函數實現，其參數包括Reducer個數、I/O格式、檢索關鍵詞、Map類和Reduce類等。分割主函數導入的檢索信息后使其成為多個片段，在檢索查詢相關片段時則借助于Map函數。對待檢索的存儲數據進行讀取，當其匹配成功時則將關鍵值保存在臨時文件當中，同時將數據檢索結果導出[5]。當匹配未成功時，則繼續匹配下一個關鍵詞。

　　4.2電力信息安全技術

　　網絡環境始終呈現出復雜性與開放性的特點，這對電力信息系統的安全提出了更高的要求，尤其是在用電用戶數量不斷增多的趨勢下，應該確保用戶信息具有較高的保密性，防止信息泄露引起的問題。為了提升整個電力信息系統的安全性，必須從系統運行需求出發制訂相應的信息安全機制。而容災機制的應用則能夠有效提高系統運行可靠性，防止存儲設備損壞導致的數據文件丟失和破壞。身份認證技術是信息安全技術的常用手段，能夠有效控制非法用戶的進入，避免數據信息出現惡意篡改和泄露。在應用身份認證技術時，應該在輸入USB令牌后對用戶信息進行讀取，并登錄服務器進行身份驗證，當其不合法時則拒絕登錄。當其合法時則對用戶名與密碼進行讀取，允許登錄服務器完成身份驗證，從而安全進入系統。為了保障數據信息的安全性，還需要采用數據災難備份的方法，減少或避免災難造成的損失[6]。遠程復制和本地復制是系統容災機制的2種主要手段，在局域網內部數據庫的復制則屬于本地復制，在遠端災備中心的備份則屬于遠程復制。

　　5結語

　　在電力信息系統的建設當中，應加強對網絡安全的重視，從系統的安全性和存儲功能需求出發，以大數據技術為基礎，提升系統的運行可靠性。網絡安全分析平臺與大數據技術的結合，能夠滿足系統的海量數據存儲以分析需求，保障數據信息的安全性與保密性。

　　參考文獻：

　　[1]孫強強，陳昊.信息安全態勢分析方法與系統在電力信息化中的應用研究[J].電子世界，2020(5)：174-175.

　　[2]孫平遠，劉科研，齊冬蓮.基于電力信息物理系統實時仿真平臺的網絡安全仿真[J].電力建設，2020，41(2)：40-46.

　　[3]楊民.電力系統信息通信的網絡安全及防護[J].科技創新與應用，2019(36)：137-138.

　　[4]趙媛媛.電力信息網絡安全存在問題及對策分析[J].科技創新與應用，2019(35)：132-133.

　　[5]陳德成.入侵攻擊下電力信息網絡安全態勢感知研究[D].南京：南京郵電大學，2019.

　　[6]趙川，孫華利，王國平，等.基于大數據的電力信息系統網絡安全分析[J].電子設計工程，2019，27(23)：148-152.

　　《電力信息系統網絡安全路徑探析》來源：《科技與創新》，作者：陳武 單位：云南電網有限責任公司曲靖供電局