一、引言
能源公司的快速发展推动了智能终端和移动运营的普及。在大数据技术的背景下，如何更好地组织能源系统的信息安全是电力企业迫切需要解决的问题。只有确保电力系统的信息安全，电网才能稳定运行，促进能源企业的良性发展。
二、大数据时代计算机网络信息安全问题
（一）黑客入侵
在处理计算机安全问题的过程中，相关方发现黑客攻击是主要原因。在数据信息破坏的过程中，黑客在一定程度上寻找目标，造成了大量的信息丢失和巨大的破坏。其次，黑客是主动攻击。在入侵期间，一些数据被部分破解或删除，但计算机网络仍在正常运行。这个过程是被动的。无论采用何种形式的黑客攻击，都会对数据信息产生重大影响，导致信息丢失，并对计算机网络的后续操作产生重大影响。在严重情况下，计算机网络可能会瘫痪。
（二）缺乏信息安全防护意识
通过对大数据环境下电力企业信息安全的研究，发现许多电力企业员工对电力系统信息安全意识不足，对信息安全问题有一定的基本认识。随着大规模信息技术的快速发展，许多电力企业仍各执一词，导致安全工作滞后。虽然许多电力企业正在寻求稳定发展，但信息安全没有明显变化，也没有采取新的措施。随着科学技术的日益深入发展，传统的信息安全保障已难以有效控制电力企业的信息安全。
（三）加密技术需要提升
电力企业可以聘请专业技术人员来加强对电力企业的保护，提高企业信息安全。目前，使用的是RC4、AES和3DS算法，这些算法被破解。技术分析中存在某些缺陷。其使用寿命超过20年。其加密不强，可能受到限制。密钥可以为资产提供保护，但密钥本身无法得到充分保护，并且它将处于更危险的状态，这可能会导致违反通信协议、代码、业务协议等。
三、电力系统信息安全防护工作中大数据技术的运用方向
与传统安全问题一样，电力系统安全问题可能无处不在。现在可以在更广泛的数据技术背景下对大量数据进行深入分析，以便及早发现潜在的保护问题，并通过适当的预防措施加以解决。大数据处理技术主要通过对所有数据进行分析，建立数据模型，并在较短的时间内检测能源系统信息安全工作中可能出现的恶意攻击。在大规模计算技术中，它可以在安全威胁发生之前和发生时识别攻击类型。大数据分析可以及时接收有关员工信息。因此，公司应结合实际情况，通过识别被攻击设备、攻击原因和交付渠道，减少对企业的负面影响。恶意攻击主要通过各种系统和应用程序漏洞进行。大量的移动应用程序使差距变大。通过大规模数据预警系统，用户可以客观有效地分析互联网接入和恶意攻击趋势数据，帮助用户及时判断自己是否是恶意攻击的受害者。例如，在下载信息时，用户很容易创建一个未知的网站来下载应用程序，并且用户面临恶意攻击的危险。如果用户与现金交易有关，他将立即出现在演示窗口中，为用户提供适当的建议，以减少用户的损失。所有用途都有不同级别的安全漏洞。两者之间的区别在于可以更早地发现哪些用途。借助大规模数据处理技术，可以有效绕过这些无法控制的问题，减少用户损失。漏洞的存在将导致相关数据的出现。相关信息的早期检测将有效控制用户的损失，并提供相应的保护。
四、电力系统信息安全防护工作中大数据技术的应用
（一）建立有效的安全监控机制
与以前的大规模DDoS攻击相比，它们可以被正常覆盖。DDoS攻击将对金融、电子商务、互联网金融、游戏和其他支持系统产生直接和严重的影响。在过去，安全措施得到了妥善安排，通过控制进入频率和技术选择来减少对普通网络的潜在攻击威胁。因此，电力企业管理人员必须愿意承担安全监管体系的相关义务，履行并充分发挥领导作用，使电力企业信息安全保障体系发挥积极作用，消除发展障碍，增加援助。
（二）增加信息安全防护工作者的技术运用观念
不断提高信息安全保护专业人员在技术应用方面的意识和培训，加强对人员的管理和控制。一方面，要研究相关内容，使电力企业员工充分熟悉大规模数据处理技术，明确信息安全的概念和意义，更多地使用数据方法和工具，在更广泛的数据背景下了解变化和创新，并鼓励员工就信息保护提出建议。电力企业员工可以基于网络平台自主学习大数据技术相关理论，通过各种激励措施（如竞争奖金、直接补贴等）激发员工的积极性和信心。
（三）设置网络防火墙来防护网络信息安全
一般来说，防火墙是一种网络安全系统，所有进出网络的消息必须通过防火墙传输。计算机防火墙是保护内部网络安全、保护内部网络运行条件、确保内部计算机网络运行稳定安全的手段。防火墙技术根据功能可分为地址转换型、发现型和过滤型。对存储资料进行可靠加密，加强网络流量控制，确保信息安全。在硬件设备支持方面，升级现有信息安全和硬件维护，加强病毒隔离，检查和锁定敏感URL，改进计算机设备、网络安全设施、通信安全设施等，并根据网络特点自主开发设计的设备。使用各种功能防止不必要的信息入侵，完全屏蔽内部计算机的外部因素，确保内部网络环境清洁健康运行。
（四）云端访问安全代理服务器的运用
“云”技术是指通过集成硬件、软件和网络来计算、存储、处理和共享数据的托管系统。云技术的开发和应用是大数据时代的重要特征，但云访问安全也是最紧迫的问题，必须实施有效的安全措施。云接入的安全代理服务器已经部署在云中。根据预设的内部访问标准，可以实施云的安全策略和技术实施，以执行保护措施，确保云资源的安全运行。
（五）定位治理应用
利用大数据进行电力系统定位控制主要体现在低压定位与控制。随着中国大城市的发展和大量工人的涌入，城市人口急剧增加。用户数量的增长给城市供电系统带来了巨大压力，低压配电问题日益明显。此外，电网改造速度不够快，低压配电日益频繁，严重影响了城市居民的生活质量。低压供电问题是由于配电过程中电力系统信息不稳定造成的，如变压器运行信息问题、配电线路故障等。在输送期间导致电流中断。在整个配电过程中，过程中涉及的电气系统信息被夸大。因此，如果出现低压问题，需要很长时间修复，影响了生产生活。大数据技术在电力系统中具有信息处理能力，可以定位和缩短处理时间。大数据网络安全技术提高了配电技术的可操作性，保护电力系统信息的稳定性。
五、总结
现代大数据日益显示出强大企业的吸引力和活力，该企业传统上从事电力企业的规划和运营。如果能够有效保障电力企业的信息安全，就可以提高电力企业员工的积极性和信心。充分激发员工的积极性感受性，感受互联网发展的好处。这也将有助于加强安全保障，改善人类福祉。从这个角度来看，这种保护方式具有很强的生命力，可以全面提高我国能源企业的信息保护和安全水平。
参考文献：
[1]程晓岩,丛鹏,赵子鉴.电力系统计算机网络信息安全的防护分析[J].价值工程,2020,39(09):250-251.
[2]叶帆,王娜.电力系统信息安全的重要性及防护措施[J].通信电源技术,2019,36(12):248-249.
[3]丁晖,朱宁,陈秀国.大数据技术在电力系统信息安全防护中的应用研究[J].通讯世界.2020(08):124-125,170.
[4]张功营,黄德强.电力系统信息网络安全防护措施分析[J].现代信息科技,2019,3(21):132-133+136.
