A medida que el big data energético desempeña un papel cada vez más importante en la operación, mantenimiento y gestión de los sistemas de energía, los ataques de datos falsos complejos y encubiertos representan una amenaza seria para la operación segura y estable del sistema energético. Este artículo primero explora las características de los nuevos sistemas de energía y los desafíos que plantean los ataques de datos falsos. Luego se investiga la aplicación de la tecnología de big data en la optimización de la producción de energía, el análisis del consumo energético y la mejora del servicio al usuario. El artículo clasifica en detalle los ataques típicos contra las cuatro etapas de los sistemas de big data energético y analiza las características de los tipos de ataque. Resume de manera integral las tecnologías de detección de ataques utilizadas en las cuatro etapas clave del big data energético, incluyendo la estimación de estado, el aprendizaje automático y los métodos de detección de ataques impulsados por datos en la etapa de recolección de datos; la monitorización de sincronización de reloj y las estrategias de defensa en la etapa de transmisión de datos; el procesamiento y análisis de datos, la verificación de integridad de datos y las medidas de protección de la tecnología blockchain en la tercera etapa; y la supervisión del tráfico, estadísticas y medidas de computación elástica en la etapa de control y respuesta. Finalmente, se proponen y discuten las limitaciones de los mecanismos de detección de ataques desde tres dimensiones: problemas de investigación, soluciones existentes y direcciones futuras de investigación. Su objetivo es proporcionar referencias útiles e inspiración para los investigadores en la seguridad del big data energético para promover el progreso tecnológico en la operación segura y estable de los sistemas de energía.