摘要：随着科学技术的不断发展,油田开采已经实现了智能化生产。智能油田进一步提高了生产效率,减少了人力依赖,也规避了相应的安全事故。但是与此同时,智能技术的运用也带来了一定的网络安全问题,影响智能油田的正常运行。为此,可以将人工智能技术应用其中,以有效提高网络安全管理水平。基于此,本文首先阐述了智能油田的相关内容；其次,分析了智能油田网络安全隐患及相关原因；最后,对人工智能技术在其中的具体运用进行分析,以期为该领域的后续研究提供参考。

　　关键词：人工智能技术；智能油田；网络安全管理

　　0引言

　　智能油田的普及使得油田生产率实现了大幅度提升,智能技术的应用使得油田开采各方面作业效果都得到了有效改善。然而,智能油田涉及的技术类型较多,生产过程中还会出现大量信息数据,且需要进行网络储存,如果没有对其网络安全做好防护,很容易导致网络安全隐患出现,致使信息数据丢失,无法保证智能油田的生产效益。为此,可以将人工智能技术引入其中,全面分析智能油田中存在的安全问题,采取合理措施进行处理,从而提高智能油田生产的安全性。

　　1智能油田概述

　　智能油田的构建是通过对各类智能技术的运用实现的,包括云计算技术、物联网技术、人工智能技术等,可以对生产进行全过程动态化监督,实时感知生产变化情况,对自动化操作设备的运行情况进行监测,预测运行趋势,进一步提高油田管理的整体效率。智能油田工作过程中,需要用到大量的传感器,每日产生的数据量十分庞大,这些数据通过复杂网络物理系统进行处理。智能油田系统具有复杂性、数据密集性等特点,这就要求在网络安全管理的过程中必须对潜在风险进行识别,制定好应急管理措施,对安全隐患进行处理。但实际上,现有的安全策略限制性较高,对于硬件固件的依赖性较高,同时更新速度较慢,无法有效应对全新的安全威胁。为此,智能油田网络安全管理需要平衡硬件耐用性与固件功能,不断升级网络功能,完善安全策略。除此之外,智能油田生产也存在实时数据处理需求,这也就意味着网络安全管理工作迫切需要完善升级[1]。

　　2智能油田网络存在的安全隐患

　　2.1外网安全隐患

　　外网安全隐患主要以病毒攻击为主要表现形式,会直接影响到智能油田网络运行安全。正常情况下,如果计算机被病毒侵入,病毒会在短时间内快速完成自我复制,以成倍增长的速度对计算机系统内的数据进行损毁和篡改,导致数据信息被窃取,而关键数据丢失会造成严重的后果。在这样的情况下,计算机运行环境安全将受到严重的威胁,为企业带来巨大的经济损失。通过分析可以发现,智能油田的外网和内网之间设置了相应的屏蔽机制,可以起到过滤病毒、保护计算机安全的作用,但与此同时,系统运行环境并不是绝对安全,面对新型病毒攻击,系统原有屏蔽机制难以发挥作用,致使网络安全受到威胁。软件缺陷包含两个方面的内容,一是应用软件缺陷,另一个是系统软件缺陷。系统软件安全应着重于独立软件管理,比如使用数据库、设计语言来确保软件稳定和安全。针对应用软件安全,应着重于对计算机应用问题的科学解决,在实际操作过程中,可以适当使用办公软件和杀毒软件,对计算机系统的工作状态产生正面影响。如果以上两种软件存在问题,势必会对智能油田的网络安全产生一定威胁,导致储存的数据资料发生遗失、窃取、损毁、篡改等,带来巨大的经济损失[2]。

　　2.2内网安全隐患

　　在智能油田管理系统的建设过程中,内网建设着重于安全性指标,如果不能保证内网安全,油田数据信息会受到直接影响,发生严重的数据丢失、窃取问题。当前,内网建设受到了更多的关注,但实际上,尽管内网建设已经设置相应的安全防护机制,但各类信息技术的发展速度越来越快,新型攻击行为的出现会使得内网安全受到威胁。如果不及时采取措施进行处理,就会使智能油田网络受到影响。例如,无线技术可以提供有效的网络支持,提高油田生产效益,但是与此同时也给不法分子提供了便捷,使其可以通过破解MAC地址实现对油田数据的窃取,严重威胁油田网络安全。除此之外,数据的丢失会涉及油田生产机密信息,对企业的发展产生极大的影响。为此,必须针对内网安全隐患问题进行有效处理[3]。

　　3智能油田网络安全隐患产生的原因

　　第一,系统原因。智能油田计算机系统运行的过程中,缺少有效的网络信息防护机制,使得系统运行安全受到影响,与此同时,各类新型病毒的出现使得原有防护无法产生作用,病毒侵入概率增加,使得计算机系统安全面临严重威胁。第二,人为原因。虽然智能油田生产已经实现了自动化作业,但也需要人力支持,网络安全管理工作由专职人员进行监管,这也就意味着人身行为会对安全管理产生较大的影响。例如,管理人员缺乏充足的经验,无法及时识别安全风险,导致病毒侵入计算机系统,造成大量损失。也有的管理人员为了个人利益而盗取机密数据,致使企业出现严重的经济损失。第三,黑客入侵。智能油田网络运行的过程中,容易受到黑客的攻击,其通过IP欺骗、ping扫描、信息炸弹、UDP攻击等方式攻击系统防火墙,致使安全防护机制失效,从而出现数据泄露的情况[4]。

　　4人工智能在智能油田网络安全管理中的应用

　　4.1结合逻辑回归评估系统风险

　　逻辑回归是人工智能领域内一种常见的统计方法,主要用于对分类问题进行统计,且对二分类问题较为适用。构建逻辑回归模型的过程中,事件发生概率为输出,取值范围0~1,模型参数阝表示结果发生与否的影响程度。逻辑回归的计算公式如式（1）所示：

　　式中,阝i是变量Xi的系数,Xi每增加一个单位,阝i也会出现变化,即对事件发生概率的影响发生改变。在智能油田网络安全管理工作中,可以充分发挥逻辑回归的作用,对系统面临的安全风险进行评估。例如,在逻辑回归模型中输入具体的特征变量,包括尝试登录次数、系统报警次数等,通过对这些数据的分析,逻辑回归模型可以快速计算出系统被攻击的概率。基于计算结果制定合理的预防措施,可以进一步维护网络安全,有效解决安全隐患。

　　4.2结合梯度提升机模型预测网络漏洞

　　梯度提升机模型是机器学习技术的分支,功能强大,适用于问题回归和分类,在复杂非线性关系的处理中具有良好的应用效果。在构建总体预测模型的过程中,梯度提升机模型会对多个简单预测模型进行整合,从而实现简单功能的强化叠加。当模型中出现新的树添加时,都会对前一步出现的误差进行纠正处理,并对整体模型预测能力进行优化完善。梯度提升机模型对损失函数的优化是通过梯度下降算法完成的,将实际值和预测值之间的差异逐步降低,在不断更新的过程中提升适应性,进而更高效地识别复杂数据模式。应用梯度提升机模型,智能油田计算机系统可以针对多种数据源情况进行分析,从而及时识别存在的网络漏洞和异常行为,维护系统安全[5]。

　　4.3结合实际情况开展安全实验

　　在对智能油田网络安全进行防护的过程中,需要结合实际情况,利用智能平台开展安全实验,合理预测网络威胁并进行有效处理。例如,可以在Cisco Packet Tracer平台上构建相应的虚拟网络环境,将智能油田日常生产作业情景信息输入其中,进行模拟实验。虚拟网络架构的设计要以真实智能油田网络情况为基础,保证网络多层结构和复杂性,从而更真实地反映出网络安全威胁要素。

　　边缘层主要负责对数据进行传递,促使数据快速传输到核心层,这一部分设计的重点在于对数据传输过程中遇到的安全风险进行应对和防护。核心层负责对边缘层传输过来的数据进行分析处理,并进行决策支持。在此部分的设计中,需要配备虚拟服务器及数据库管理系统,实现对边缘层传输数据的合理分析和储存,并为网络安全管理提供充足的决策支持。

　　智能油田生产作业的模拟环境中,具体运行数据通过传感器网络进行收集,随后利用Wireshark连同Python脚本监控计算机的实际网络活动,如尝试登录行为、系统警报信息等。与此同时,借助逻辑回归模型对系统风险进行高效评估,判断边缘层数据中是否存在潜在的安全风险,确认系统中是否存在异常行为活动。在此基础上,利用梯度提升机模型对历史安全事件进行分析,从而高效识别现有网络中的安全风险隐患。

　　4.4结合智能终端实现安全防护

　　智能终端在智能油田网络安全管理工作中的运用,需要在基础设计规划阶段进行重点考量,以安全性指标为核心,保证网络架构设计合理有效。为此,在基础设计规划阶段,技术人员需要对物联网架构体系进行有效运用,了解该架构的构建要求,保证物联网架构体系的精准性,以此为前提对智能油田在不同网络环境下的运行状态进行计算和分析。与此同时,需要对分析反馈结果进行有效运用,对物联网系统环节、流程等进行梳理分析,全面实行优化措施。为了进一步提升智能终端在安全防护方面的应用效果,需要建立运行过程风险评估机制,评估系统运行过程中是否存在异常行为,并结合评估结果对网络安全风险防护方案进行合理编制,从而实现对安全风险问题的精准处理。除此之外,利用智能终端对油田网络运行环境进行安全防护的过程中,还需要充分发挥智能终端的各项功能,如人机交互、风险定位识别等,通过终端功能支持实现对网络安全风险的快速识别和处理。在此过程中,需要依据智能油田实际风险状况,结合风险评估结果对终端风险进行快速定位,确定风险成因、表现,智能化生成处理方案,提升对网络安全风险的应对效果,同时也可以对网络安全管理方案进行有效优化。

　　4.5结合防火墙技术强化防护

　　防火墙技术是网络安全管理的常用方式,正常情况下,防火墙技术可以对网络数据进行过滤分析,对其中存在的异常数据和恶意行为进行识别和处理,从而规避计算机系统被病毒攻击的可能,提升系统运行安全性。但传统防火墙技术的防护作用有限,无法应对新型病毒攻击行为,必须对其进行更新升级。为此,可以运用ASA自适应安全算法,对数据源地址和目标地址进行自动追踪,确认数据的安全性。防火墙技术的运用可以实现对外来访问数据和行为的全面监测,对数据情况进行分析,并将结果反馈到智能系统之中,判断是否存在安全风险问题,及时进行应对和处理。在智能油田网络安全管理中,可以将防火墙技术与人工智能技术相结合,前者负责对来访数据进行识别分析,后者则是智能化判断反馈结果,对风险来源进行定位和及时查杀,从而保证智能油田网络安全。

　　5结语

　　随着科学技术的不断发展,油田开采已经实现了智能化生产,然而,智能技术的应用也带来了网络安全问题,必须做好防护,避免造成经济损失。基于此,本文主要针对结合逻辑回归评估系统风险、结合梯度提升机模型预测网络漏洞、结合实际情况开展安全实验、结合智能终端实现安全防护、结合防火墙技术强化防护几方面展开分析,希望可以为石油行业提供一定的参考。

参考文献

　　[1]张娜,王慧,林传彬.基于油田物联网的油气生产智能管控平台智能化应用探索[J].信息系统工程,2025(2):8-11.

　　[2]魏诚,胡志才,李周建,等.基于1D-CNN的油田注水泵振动故障智能诊断及应用[J].化工自动化及仪表,2024,51(6):1095-1100.

　　[3]张春生,林杨,魏刚,等.海上油田生产智能化关键技术及应用—以渤海秦皇岛32-6油田为例[J].中国海上油气,2024,36(6):186-193.

　　[4]娄林毅,邓皓洋,高宇飞,等.数智变革,赋能油田上产稳产“压舱石”[N].克拉玛依日报,2024-12-05(B04).

　　[5]阿不都沙拉木·阿不都热依木.IP化组网技术在油田生产通信网络中的应用研究[J].信息记录材料,2024,25(12):230-232.