★ 湖南省水利水电勘测设计规划研究总院有限公司 欧阳君

★ 湖南省水利发展投资有限公司 谭贵清，王洪达

★ 科大国盾量子技术股份有限公司 周雷

★ 南京中科齐信科技有限公司 徐忱

关键词：量子密钥；数据安全；监测预警；QKD技术；时序特征

1   水利信息系统数据安全预警方法设计

1.1   水利信息系统时序数据特征捕捉

水利信息系统产生的水位、流量、水质参数以及设备运行状态等时序数据，具备时间依赖性与周期性特征。通过时序特征捕捉技术，可从原始数据中精准提取关键信息，在此基础上结合历史数据特征分布，能够有效辨识数据的异常行为。

从水利信息系统中的文本日志文件、二进制数据文件以及数据库导出文件中提取数据流。为提高后续数据安全预警的可靠性，首先采用平滑滤波对数据进行预处理，将数据转换为可处理的格式，随后对不同采样频率的数据进行加权插值，以统一多源数据的时间分辨率^[1]。计算公式如式（1）所示：

式中，n表示从水利信息系统中收集的数据量；  y_i表示第i个数据源的采样时间； Δt表示采样时间间隔； W表示滑动窗口大小； x_i (t)表示第i个数据源在时间t的值。

在水利信息系统运行期间，网络数据呈现出多类时序特征。为降低数据安全监测的难度，需重点捕捉数据的统计特征、时域特征以及频域特征^[2]。其中，统计特征可描述数据在系统中的分布形态，包括中心变化趋势和离散程度；时域特征反映了数据随时间的动态变化情况^[3] ；频域特征可描述数据的周期性成分。计算公式如式（2）所示：

式中，R表示时序数据的邻域中心点坐标；  h表示时序信息样本点； α表示邻域圆形中的一个具体采样点；μ表示数据方差； г_i表示第i个数据源的变异系数； u_i表示第i个数据源的无偏估计； β表示维数合适的系统矩阵；δ表示数据偏度； v_i表示第i个数据源的反馈增益矩阵；c_f表示频率f处的幅值；λ表示频段能量占比。

原始水利信息系统时序数据完成预处理后，对数据的统计特征、时域特征和频域特征进行提取，为后续数据异常行为的判定提供依据。

1.2   水利信息系统数据信息安全异常行为判定

上述在时序数据特征捕捉的基础上，对已知的安全数据进行标记。将其作为比较标准，对提取的安全数据特征向量与待识别时序数据特征向量进行灰色关联度计算，根据关联程度判断数据的安全情况，并确定是否发出预警。

同时，采集用户操作日志、系统访问记录和网络流量等数据。由于该类数据信息具有相对动态性，且与实时业务的规模和数据传输量直接相关，因此需要对数据安全因素进行修正计算 ^[4]。计算表达式如式（3）所示：

式中，ω表示正常行为频率基准值； ε表示历史平均数据访问量； D表示正常网络流量基准值； T表示历史平均登录时间；φ表示实际网络流量；H表示登录失败率；S表示数据安全因素的修正度。

假设系统已知的数据安全行为特征向量标记为 ，数据信息安全行为特征向量总数为，已提取的时序数据特征为B = (u, 5, 入)，通过计算标记的正常特征与捕捉特征之间的灰色关联度，可确定异常行为^[5]。具体公式如式（4）所示：

式中， m表示提取的时序特征个数；τ_j表示第j个数据特征的赋权； k_j,l表示提取特征j与标记特征l的灰色关联度。

k_j,l数值超过0 .5， 则认为特征向量j与l的灰色关联度较高， 表明数据信息安全行为为正常行为， 反之判定为异常行为， 进一步通过量子密钥对数据安全进行预警。

1.3   基于量子密钥的水利信息系统数据安全预警

根据数据异常行为判定结果，本文采用基于BB84协议的量子密钥分发（Quantum Key Distribution， QKD）技术生成真随机密钥，并结合水利信息系统中数据的重要性， 对密钥资源量进行分配。具体公式如式（5）所示：

式中，θ_P表示第P个密钥的生成速率； M_i表示第i个数据源的重要程度； N表示生成的密钥总数； X_i表示分配给第个数据源的密钥资源量。

通过数据源密钥资源量的分配情况可确定密钥分配比， 以此作为调节参数来调节密钥的更新频率。对于密钥资源量分配较多的数据源， 可增加更新频率，以提高数据安全性； 对于分配较少的数据源， 可适当减少其更新频率[6]。综合两种更新机制，可确定量子密钥的更新频率如式（6）所示：

式中，表示有效密钥位数； F表示原始数据哈希值；k_j,l表示提取特征j与标记特征l的灰色关联度；  表示第个密钥的更新频率。

基于量子态的不确定性原理，将最新更新的量子密钥与水利信息数据进行融合运算， 可确保每个数据包均由唯一密钥加密， 从而保障了传输过程中的数据安全性[7]。计算公式如式（7）所示：

式中，d表示哈希值片段；Z表示QKD链路中的信号脉冲序号；φ₀,表示用户运算签名； J表示数据传输节点；ID_a表示数据传输节点伪ID； K表示加密后的水利信息数据。

通过实时计算量子信道的误码率，可设计数据安全预警触发机制，具体如式（8）所示：

式中，sum表示数据安全威胁有机整合函数； η表示总比特数；G表示量子信道的误码率。

依据误码率可确定数据安全的预警级别，具体如表1所示。

表1 数据安全预警级别

根据表1的分级标准，可及时确定水利信息系统中数据的安全性，实现安全预警。

2   实例论证分析

2.1   实验准备

本文选取水库水文监测系统作为实验研究对象。该系统可实时采集水库水位、入库流量、出库流量、雨量等时序数据，数据时间粒度为5min/次，数据维度包括数值型和类别型。各类数据具体参数如表2所示。

表2 水库水文监测系统数据描述

实验采用1550nm波长、传输距离20km的单模光纤模拟量子信道，并应用城域组网基于诱骗态BB84协议的偏振编码QKD设备作为QKD系统 ，密钥生成速率为10kbps。水利监测终端选用四信F9164-BD105测控设备，其集成了水位计、雨量计、GNSS位移传感器，并支持量子密钥加密传输。将该设备采集的数据和系统原始数据作为基础数据， 通过量子密钥对其进行一次加密。

2.2   结果与分析

为验证本文所提方法的有效性， 设置多组不同规模的输入数据进行测试。采用本文所提方法对其进行安全监测预警，并比较监测等级与实际预警等级的一致性，结果如图1所示。

图1 水利信息系统数据安全预警由

图1可知，在针对不同输入数据量的数据安全预警等级划分中，本文方法监测的预警级别与实际预警级别高度吻合。结果表明， 本文所提方法能够准确监测并预警出与实际情况相符的安全级别， 且在不同数据规模下均能可靠运行， 受数据量波动影响小，预警结果具有较高的准确性。

接下来设置对照实验进行性能验证，选取文献 [ 1]基于AI和自适应遗传算法的方法、文献 [2]基于大数据分析的方法作为对照组，本文方法作为实验组。分别采用这三种方法对系统信息数据的安全性进行监测与预警，以F1分数作为统一评价指标，对比结果如图2所示。

图2 数据安全预警准确度对比结果

由图2可知，文献 [ 1 ]和文献 [ 2 ] 的F1分数整体低于本文方法，主要原因是这两种方法在应对数量变化时，无法充分挖掘数据中的潜在特征，导致预警精度提升有限。本文方法的F1分数最大值可达0.94，表明本文方法能够更准确地识别水利信息系统中的数据安全威胁，大幅减少了误报和漏报的情况，预警性能稳定，能够为水利部门提供更精准、更可靠的数据安全预警服务。

3   结语

在本文基于量子密钥的水利信息系统数据安全预警方法的研究与实现中，我们根据数据在水利信息系统中的分布情况，提取了时序数据的多维特征，并通过比对正常行为的数据信息特征向量，判断数据安全的异常行为，结合QKD技术和量子密钥算法对数据进行一次加密，并根据量子信道误码率识别数据安全预警等级。该方法能有效防御各类网络攻击，保障了水利信息数据的完整性和保密性，为水利工程建设的精准调度以及防汛抗旱决策提供了坚实的数据支持，不仅推动了量子密钥技术在水利领域的创新应用，还为水利信息系统安全防护开辟了新路径，对保障国家水资源安全、促进水利行业数字化转型具有深远影响。

作者简介：

欧阳君（1984-） ，男 ，湖南郴州人 ，高级工程师 ，硕士 ，现就职于湖南省水利水电勘测设计规划研究总院有限公司 ，研究方向为水利工程信息化。

谭贵清（1989-） ，男 ，湖南汝城人 ，工程师 ，本科 ，现就职于湖南省水利发展投资有限公司 ，研究方向为水利工程信息化。

王洪达（1984-） ，男 ，辽宁抚顺人 ，高级工程师 ，本科 ，现就职于湖南省水利发展投资有限公司 ，研究方向为水利工程建设管理。

周   雷（1981-） ，男 ，吉林长春人 ，高级工程师 ，博士 ，现就职于科大国盾量子技术股份有限公司 ，研究方向为量子信息技术及应用。

徐   忱（1988-） ，男 ，安徽安庆人 ，硕士 ，现就职于南京中科齐信科技有限公司 ，研究方向为量子信息技术及应用。

参考文献：

[1] 刘洋. 基于AI和自适应遗传算法的网络数据攻击安全预警方法[J]. 网络安全技术与应用, 2025, (10) : 41 - 42.

[2] 李霞. 基于大数据分析的档案信息安全风险预警机制研究[J]. 兰台世界, 2025, (8) : 122 - 125.

[3] 唐琦蕊. 大数据时代信息管理与信息系统数据安全防护策略研究[J]. 信息记录材料, 2025, 26 (10) : 103 - 105.

[4] 刘昊洋. 基于等级保护2.0标准的云计算数据安全防护体系研究[J]. 中国宽带, 2025, 21 (11) : 97 - 99.

[5] 于雪梅. 医用耗材SPD模式下院内物流管理系统数据安全风险识别与应对策略研究[J]. 中国数字医学, 2023, 18 (9) : 18 - 24.

[6] 蔡群峰, 宋丽. 基于区块链的配电网数据安全技术及系统研究[J]. 光源与照明, 2024, (12) : 237 - 239.

摘自《自动化博览》2026年8月刊