在当今信息化时代，电力信息系统作为国家基础设施的重要组成部分，其网络安全直接关系到国家能源安全和经济发展。因此，如何准确地评估电力信息系统的网络安全态势，及时发现并解决安全隐患，是电力系统稳定运行的重要保障。传统的预测方法如广义神经网络方法存在一定的局限性，如误差高、实时性差等，因此，本文提出了基于数据挖掘的信息系统安全态势评估方法。
数据挖掘是通过算法在大量数据中寻找潜在信息的过程，涉及模式识别、统计分析、机器学习等多个领域。在电力信息系统网络安全中，数据挖掘能够帮助管理人员从大量的网络数据中提取有价值的信息，进而对系统的安全态势进行评估。
朴素贝叶斯分类算法是贝叶斯网络中的一种，它利用条件概率进行分类。贝叶斯网络是一种概率图模型，通过有向图表示变量之间的依赖关系，并利用条件概率来量化这些依赖关系。朴素贝叶斯算法简单、有效，且具有较高的容错率，适用于许多场合，尤其在数据量大的情况下仍能保持较好的性能。由于电力信息系统安全性的复杂性和不确定性，朴素贝叶斯分类算法可以有效地对系统安全态势进行评估。
粗糙集理论是一种处理不精确、不确定问题的数学工具。它通过分析数据集中的内在关系，简化决策过程，去除冗余属性，仅保留对决策有影响的关键属性，从而得到问题的最小决策规则集。在电力信息系统安全态势评估中，粗糙集理论可用于属性的约简，提取出影响网络安全的关键因素。
基于数据挖掘的电力信息系统网络安全态势评估流程包括建立评估指标体系、确定权值、处理历史样本、参数设置、交叉测试以及模型建设等步骤。评估指标体系的建立是评估流程的第一步，它直接关系到评估的准确性和实用性。在此基础上，根据所确定的指标权值对历史样本进行处理，获取训练集和验证集。然后，通过支持向量机（SVM）参数的设置学习这些数据集，利用交叉测试获取评估结果，若结果不符合标准则调整参数继续学习。构建评估模型，对验证样本进行测试和分析。
在电力设备故障诊断方面，数据挖掘技术同样发挥着重要作用。粗糙集理论在无需预设数据准备的情况下，通过数据驱动的方式，有效地提取信息，简化决策过程。然而，粗糙集理论在实际应用中也存在局限性，例如对故障信息诊断的耗时可能较长，准确性要求较高。因此，结合朴素贝叶斯分类算法和粗糙集理论，可以发挥各自优势，从数据中提取关键信息，进行更准确的计算、搜索和分析。
在评估方法的测试分析方面，层次分析法（AHP）属于线性分析方法，它不能很好地表现出网络安全态势的随机性特性，导致评估准确率低、误判率高。相比之下，BP神经网络方法能够有效描述网络安全态势的变化情况，提高评估准确率，降低误判率。但BP神经网络方法在样本数量较少的情况下容易出现过拟合现象。支持向量机（SVM）建立的模型能够更准确地反映网络安全态势变化，具有较低的误判率和较高的评估准确率。
综合来看，数据挖掘技术在电力信息系统网络安全态势评估中起到了非常关键的作用，不仅能提供实时的安全态势信息，还能帮助管理人员在系统中发现异常问题并采取相应措施，显著提高电力系统的整体安全性能。随着技术的不断进步，数据挖掘技术在电力信息系统网络安全领域的应用将更加深入和广泛。
