随着电力系统向数字化、智能化转型，输配电网络中高比例压缩及轻量化视觉智能系统的应用日益广泛。这类系统通过图像和视频数据的实时处理，实现对设备状态、线路运行及环境风险的监测与分析，提升了运维效率与响应速度。然而，视觉数据的采集、传输与处理环节引入了新的信息安全风险，需通过系统化的测试手段加以识别和管控。
视觉智能系统在输配电领域的应用主要包括设备外观检查、线路异物识别、仪表读数自动采集及现场作业行为监控等。系统通常由前端图像采集单元、数据压缩模块、轻量化分析引擎及后端管理平台组成。高比例压缩技术用于减少数据传输与存储开销，轻量化模型则保障了在资源受限设备上的实时推理能力。然而，这些技术特性也带来了特有的安全挑战：压缩过程可能掩盖数据篡改痕迹，轻量化模型可能降低对抗样本的鲁棒性，而分布式架构扩大了攻击面。
信息安全测试需围绕系统的完整性、保密性与可用性展开，具体涵盖以下方面：
1.数据安全测试
视觉数据在采集、压缩、传输及存储过程中可能面临泄露或篡改风险。测试需验证压缩算法是否引入信息冗余缺失，导致数据恢复时细节丢失或错误。需检查传输通道是否采用加密措施，如端到端加密或数字签名机制，防止数据在中间环节被窃取或篡改。存储环节需评估图像及视频数据的访问控制策略，确保仅授权主体可调用历史数据。
2.模型安全测试
轻量化视觉分析模型通常基于深度学习技术，易受对抗攻击的影响。测试需包含对抗样本检测，通过注入扰动样本验证模型是否出现误判或漏检。需评估模型训练数据的来源与质量，是否存在投毒攻击导致模型偏差。模型部署环节需检查权限隔离机制，防止未授权修改或替换。
3.系统通信与接入安全测试
系统多采用无线网络或专网进行数据传输，需测试通信协议的安全性，例如是否避免使用明文传输或弱加密方式。前端设备与后端平台的认证机制需强化，防止非法设备接入或中间人攻击。应测试系统在网络延迟或中断场景下的行为，避免因通信故障导致误操作或数据丢失。
4.隐私保护测试
视觉系统可能采集到非关联人员的活动影像，需测试数据匿名化机制的有效性，如人脸模糊、车牌号遮盖等处理是否在压缩与分析过程中保持一致。还需评估数据留存策略是否符合最小化原则，避免不必要的隐私信息积累。
5.弹性与恢复测试
针对系统可用性，需模拟极端场景如设备劫持、数据注入攻击或服务拒绝攻击，观察系统是否具备异常检测与快速恢复能力。测试应包含本地降级策略与远程重置机制的有效性验证。
总结重点：
1.视觉智能系统的信息安全测试需覆盖数据全生命周期，重点验证压缩与轻量化处理中的完整性保障机制。
2.模型安全与通信安全是防御对抗攻击与未授权访问的核心环节，需通过系统性测试识别薄弱点。
3.测试需兼顾隐私保护与系统弹性，确保在异常情况下仍能维持基本功能与数据合规性。