基于残差改进的灰色模型在电力行业网络安全预测中的应用

◆郭拯危 马文龙 郝婧

基于残差改进的灰色模型在电力行业网络安全预测中的应用

◆郭拯危 马文龙 郝婧

针对电力行业内传统网络安全预测无法全面反映系统整体状况，预测精度不高的缺点，提出一种网络安全预测方法。首先对网络安全事件进行分析，采用层次分析法构建网络安全指标体系，并对样本数据进行处理，构造异常值的分布序列，而后采用灰色方法进行预测模型建模，对预测结果运用神经网络方法进行残差修正，从而实现提高预测精度的目的。通过仿真实验，表明基于残差改进的灰色模型的网络安全预测方法的可行性和有效性。

灰色模型；残差改进；神经网络

1 引言

随着电力行业信息化建设水平的不断提高，部门之间信息交换愈加频繁，网络安全问题日益突出，为行业信息化工作的深入开展埋下了诸多隐患。并且作为重点行业，用户核心业务及敏感数据的安全保护，生产大区与信息大区分布范围较广但信息交换日益增多，网络结构受地区限制而差异较大，网络结构复杂等诸多因素决定了行业网络安全方面的特殊性。因此，针对行业特点，人们提出许多技术措施和管理手段。

但是由于网络安全涉及多个方面的内容[1-12]，无法简单地通过某一方面的数据而反映整体网络安全状况，现有网络安全机制出发点在于可视化的网络管理维护、突发事件的应急管理、风险评定等，这些措施加强了网络安全的管理，但是缺乏对网络安全的主动预测，以便提前遏制可能出现的各类安全问题，消除潜在风险。……