【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电力行业领域，具体为一种全清洁能源管控系统智能安全分析的方法。
技术介绍
1、全清洁能源管控系统是保障全清洁能源区域高效、安全和可靠运营的重要组成部分。业务系统涵盖全清洁能源控制、监视、分析、预测、交易的各个方面，通过复杂的运营流程和信息交互，协助工作人员在参与电力生产计划和调度、设备监测和维护、数据分析和优化时，提升全清洁能源区域管控的生产运营水平和响应能力。
2、在全清洁能源管控系统中，如果黑客通过钓鱼或0day攻击等手段获取操作人员的账号权限，黑客将可能利用该权限进行合规但非法的操作，而网络安全检测系统可能会将其行为误判为正常行为，从而使得黑客能够毫无阻碍地破坏发电系统。而且现有的全清洁能源管控系统的安全分析方法主要依赖人工巡检和定期检查，这种方法的效率相对较低，可能会出现漏检或误判的情况。
3、现有的分析方法缺乏对海量数据的深入挖掘和分析，难以及时发现和预防潜在的安全风险。同时，实时监测和预警的能力不足也导致异常情况难以及时发现和处理。考虑到全清洁能源管控系统的复杂性和实时性，需要更加精准和快速的方法来识别和分析潜在的安全隐患。采用基于机器学习和人工智能的安全分析方法来提升全清洁能源管控系统的安全防护能力。这种方法可以自动地对系统日志、网络攻击等海量数据进行深入挖掘和分析，以发现异常行为和潜在的安全风险。与传统的安全分析方法相比，这种方法具有更高的自动化程度、更准确的检测结果和更快的响应速度。
4、因此，有必要提出一种全清洁能源管控系统智能安全分析方法，能够检测出黑客利用
技术实现思路
1、本专利技术提出一种全清洁能源管控系统智能安全分析的方法，所述的智能安全分析方法可以满足：增加业务数据分析维度，对全清洁能源管控系统数据进行学习与分析，主动全清洁能源管控系统的异常情况，然后与网络安全机制进行联动，若存在关联关系则自动化处理安全问题。本专利技术利用人工智能技术，能够分析挖掘业务数据的价值，并将其与网络安全数据进行关联分析从而自动化处置安全问题，充分保护全清洁能源管控系统的安全。
2、本专利技术的目的是这样实现的，一种全清洁能源管控系统智能安全分析的方法，包括智能业务风控系统和自动化处置系统，包括：业务数据采集模块、业务数据处理模块、业务数据学习模块、业务数据分析模块、业务安全告警模块、关联分析模块、自动化处置模块。
3、其中：
4、负责使用主动或者被动的方式采集业务系统数据的业务数据采集模块；
5、负责对原始数据进行数据清洗、数据格式化、特征处理等操作的业务数据处理模块；
6、负责学习历史业务数据中的规律，包括但不限于业务数据读取情况、用户操作行为习惯、业务规则和流程等方面的业务数据学习模块；
7、负责分析业务的实时数据，检测其与业务数据学习模块学习到的规律的相似程度的业务数据分析模块；
8、负责生成业务安全告警，以及将业务安全告警推送给自动化处置系统中的关联分析模块的业务安全告警模块；
9、负责接收智能业务风控系统中的业务安全告警模块的信息以及网络安全的告警信息，并将二者进行关联分析，以确认业务安全告警与网络安全告警的关联性，为后续自动化处置模块提供触发条件的关联分析模块；
10、负责对业务安全告警以及网络安全告警中异常的实体进行自动化处置，包括但不限于封禁ip、下线账号、隔离主机等处置的自动化处置模块。
11、所述的业务数据采集模块与业务数据处理模块连接；业务数据处理模块与业务数据学习模块连接；所述的业务数据学习模块与业务数据分析模块连接；所述的业务数据分析模块与业务安全告警模块连接；所述的业务安全告警模块与关联分析模块连接；所述的关联分析模块与自动化处置模块连接。
12、优选的，检测方法包括以下步骤：
13、业务数据采集、
14、业务数据处理、
15、用户操作行为习惯学习、
16、用户操作行为习惯监测、
17、业务安全告警生成、
18、业务安全告警数据推送、
19、业务安全告警与网络安全告警关联性判断、
20、自动化处置。
21、本专利技术产生的有益效果是：解决了现有的安全分析方法难以及时发现和预防潜在的安全风险，以及难以及时发现和处理异常情况的问题。本专利技术通过学习+检测的方式，利用人工智能技术，主动发现业务异常，然后与网络安全机制联动，自动化处置安全问题，在攻击方或人员误操作对业务造成有效破坏前及时发现和阻止破坏行为，能够大大提高全清洁能源管控系统的安全分析的准确性和效率。
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1.一种全清洁能源管控系统智能安全分析的方法，其特征在于包含以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种全清洁能源管控系统智能安全分析的方法，其特征在于所述的业务数据采集步骤具有以下特征：
3.根据权利要求1所述的一种全清洁能源管控系统智能安全分析的方法，其特征在于所述的业务数据处理步骤具有如下特征：
4.根据权利要求1所述的一种全清洁能源管控系统智能安全分析的方法，其特征在于所述的用户操作行为习惯学习步骤具有如下特征：
5.根据权利要求1所述的一种全清洁能源管控系统智能安全分析的方法，其特征在于所述的用户操作行为习惯监测步骤具有如下特征：
6.根据权利要求1所述的一种全清洁能源管控系统智能安全分析的方法，其特征在于所述的业务安全告警生成步骤具有如下特征：
7.根据权利要求1所述的一种全清洁能源管控系统智能安全分析的方法，其特征在于所述的业务安全告警数据推送步骤具有如下特征：
8.根据权利要求1所述的一种全清洁能源管控系统智能安全分析的方法，其特征在于所述的业务安全告警与网络安全告警关联性判断步骤具有
9.根据权利要求1所述的一种全清洁能源管控系统智能安全分析的方法，其特征在于所述的自动化处置步骤具有如下特征：
10.一种全清洁能源管控系统智能安全分析的方法，其特征在于包括：使用主动或者被动方式采集业务数据的业务数据采集模块；负责对原始数据进行数据清洗、数据格式化、特征处理等操作的业务数据处理模块；负责学习历史业务数据中的规律，包括但不限于业务数据读取情况、用户操作行为习惯、业务规则和流程等方面的业务数据学习模块；负责分析业务的实时数据，检测其与业务数据学习模块学习到的规律的相似程度的业务数据分析模块；负责生成业务安全告警，以及将业务安全告警数据推送给自动化处置系统中的关联分析模块的业务安全告警模块；负责接收智能业务风控系统中的业务安全告警模块的信息以及网络安全的告警信息，并将二者进行关联分析，以确认业务安全告警与网络安全告警的关联性，为后续自动化处置模块提供触发条件的关联分析模块；负责对业务安全告警以及网络安全告警中异常的实体进行自动化处置，包括但不限于封禁IP、下线账号、隔离主机等处置的自动化处置模块。
...【技术特征摘要】
1.一种全清洁能源管控系统智能安全分析的方法，其特征在于包含以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种全清洁能源管控系统智能安全分析的方法，其特征在于所述的业务数据采集步骤具有以下特征：
3.根据权利要求1所述的一种全清洁能源管控系统智能安全分析的方法，其特征在于所述的业务数据处理步骤具有如下特征：
4.根据权利要求1所述的一种全清洁能源管控系统智能安全分析的方法，其特征在于所述的用户操作行为习惯学习步骤具有如下特征：
5.根据权利要求1所述的一种全清洁能源管控系统智能安全分析的方法，其特征在于所述的用户操作行为习惯监测步骤具有如下特征：
6.根据权利要求1所述的一种全清洁能源管控系统智能安全分析的方法，其特征在于所述的业务安全告警生成步骤具有如下特征：
7.根据权利要求1所述的一种全清洁能源管控系统智能安全分析的方法，其特征在于所述的业务安全告警数据推送步骤具有如下特征：
8.根据权利要求1所述的一种全清洁能源管控系统智能安全分析的方法，其特征在于所述的业务安全告警与网络安全告警...
【专利技术属性】
技术研发人员：唐茂林，刘刚，陈生仓，殷奎，赵文成，关胜杰，于永成，周青山，
申请(专利权)人：国家能源集团青海电力有限公司，
类型：发明
国别省市：
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