在能源行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進程中，智慧能源管理系統(tǒng)正逐步向智能化、網(wǎng)絡化、集成化方向發(fā)展。然而，系統(tǒng)面臨的網(wǎng)絡安全威脅日益復雜，構(gòu)建多層次的安全防護體系成為保障能源系統(tǒng)穩(wěn)定運行的關(guān)鍵。智慧能源管理系統(tǒng)安全防護體系可劃分為終端防護層、網(wǎng)絡傳輸層、平臺應用層三層架構(gòu)，各層協(xié)同作用，形成縱深防御體系。
終端防護層作為系統(tǒng)的第一道防線，承擔著數(shù)據(jù)采集終端與執(zhí)行設備的安全保障任務。智慧能源系統(tǒng)中的終端設備種類繁多，包括智能電表、傳感器、控制器等，這些設備往往存在計算資源有限、防護能力薄弱等問題。針對此類特性，終端防護層需集成輕量級安全模塊，實現(xiàn)設備身份認證、數(shù)據(jù)加密傳輸、異常行為監(jiān)測等功能。例如，通過在智能電表中嵌入硬件安全芯片，可對采集的用電數(shù)據(jù)進行加密處理，防止數(shù)據(jù)在傳輸過程中被竊取或篡改。利用行為分析算法，實時監(jiān)測終端設備的運行狀態(tài)，一旦發(fā)現(xiàn)異常訪問或數(shù)據(jù)流量突變，立即觸發(fā)告警機制，阻斷潛在攻擊。
網(wǎng)絡傳輸層是連接終端設備與平臺應用的橋梁，其安全性直接關(guān)系到數(shù)據(jù)的完整性和保密性。該層需構(gòu)建多維度防護機制，涵蓋網(wǎng)絡隔離、訪問控制、入侵檢測等方面。在智慧能源系統(tǒng)中，可采用虛擬專用網(wǎng)絡（VPN）技術(shù)，為不同業(yè)務區(qū)域劃分獨立的通信通道，避免數(shù)據(jù)在公用網(wǎng)絡中暴露。通過部署下一代防火墻（NGFW），實現(xiàn)對網(wǎng)絡流量的深度解析，基于IP地址、端口號、應用協(xié)議等多維度信息，精確控制數(shù)據(jù)傳輸權(quán)限。此外，引入入侵檢測系統(tǒng)（IDS）與入侵防御系統(tǒng)（IPS），實時監(jiān)測網(wǎng)絡中的異常流量和攻擊行為，對已知攻擊模式進行主動攔截，對未知威脅進行實時告警，為網(wǎng)絡傳輸提供動態(tài)安全保障。
平臺應用層是智慧能源管理系統(tǒng)的核心，集中處理數(shù)據(jù)存儲、分析、決策等關(guān)鍵業(yè)務。該層需構(gòu)建全方位的安全防護機制，保障平臺系統(tǒng)的穩(wěn)定運行和數(shù)據(jù)安全。在身份認證與訪問控制方面，采用多因素認證技術(shù)，結(jié)合用戶名密碼、動態(tài)令牌、生物特征等多種認證方式，提升用戶身份驗證的可靠性。通過基于角色的訪問控制（RBAC）模型，細化用戶權(quán)限分配，確保不同崗位人員僅能訪問與其職責相關(guān)的數(shù)據(jù)和功能。在數(shù)據(jù)安全領(lǐng)域，利用數(shù)據(jù)加密技術(shù)對敏感信息進行加密存儲，采用脫敏處理技術(shù)對非授權(quán)用戶展示數(shù)據(jù)進行隱私保護。建立數(shù)據(jù)備份與恢復機制，定期對關(guān)鍵數(shù)據(jù)進行全量或增量備份，確保在數(shù)據(jù)丟失或損壞時能夠快速恢復。
伏鋰碼云平臺在智慧能源管理系統(tǒng)安全防護領(lǐng)域積累了豐富經(jīng)驗，形成了完整的智慧能源管理方案。在工業(yè)園區(qū)能源管理項目中，伏鋰碼通過部署終端安全防護套件，為園區(qū)內(nèi)數(shù)百個智能電表和傳感器提供設備級安全保障，成功抵御多次針對終端設備的網(wǎng)絡攻擊。在網(wǎng)絡傳輸層，伏鋰碼利用軟件定義網(wǎng)絡（SDN）技術(shù)，實現(xiàn)園區(qū)能源網(wǎng)絡的靈活配置與安全隔離，將不同業(yè)務區(qū)域的網(wǎng)絡攻擊影響范圍縮小。在平臺應用層，伏鋰碼構(gòu)建了基于零信任架構(gòu)的安全防護體系，對園區(qū)能源管理平臺的用戶訪問進行持續(xù)驗證，有效防止內(nèi)部人員違規(guī)操作和外部黑客滲透。
在智慧能源管理領(lǐng)域，伏鋰碼云平臺為某風電企業(yè)打造了涵蓋三層架構(gòu)的安全防護體系。在終端防護層，通過在風機控制器中嵌入安全芯片，保障風機運行數(shù)據(jù)的采集與傳輸安全；在網(wǎng)絡傳輸層，利用量子加密通信技術(shù)，對風機與集控中心之間的數(shù)據(jù)進行加密傳輸，提升數(shù)據(jù)傳輸?shù)谋Ｃ苄裕辉谄脚_應用層，構(gòu)建了風電設備健康管理安全分析平臺，通過機器學習算法實時監(jiān)測設備運行狀態(tài)，及時發(fā)現(xiàn)潛在安全威脅。該項目實施后，風電企業(yè)的網(wǎng)絡安全事件發(fā)生率降低，設備運維效率提升，為企業(yè)的穩(wěn)定生產(chǎn)提供了有力支撐。
