人工智能网络告警关联分析（人工智能 网络攻击）

本篇文章给大家谈谈人工智能网络告警关联分析，以及人工智能 网络攻击对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。 今天给各位分享人工智能网络告警关联分析的知识，其中也会对人工智能 网络攻击进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、网络攻击类型
• 2、相比传统运维工具，AIOps的优势在哪里
• 3、中兴通讯助力广西电信升级！打造网络运维智能化，创造更佳5G体验
• 4、人工智能在网络安全领域的应用有哪些？
• 5、华为AIOps使能服务加速新基建运维智能化转型
• 6、中兴通讯推动5G云核心网部署和运维的智能化变革

网络攻击类型

1、服务拒绝攻击
服务拒绝攻击企图通过使你的服务计算机崩溃或把它压跨来阻止你提供服务，服务拒绝攻击是最容易实施的攻击行为，主要包括：
死亡之ping （ping of death）
概览：由于在早期的阶段，路由器对包的最大尺寸都有限制，许多操作系统对TCP/IP栈的实现在ICMP包上都是规定64KB，并且在对包的标题头进行读取之后，要根据该标题头里包含的信息来为有效载荷生成缓冲区，当产生畸形的，声称自己的尺寸超过ICMP上限的包也就是加载的尺寸超过64K上限时，就会出现内存分配错误，导致TCP/IP堆栈崩溃，致使接受方当机。
防御：现在所有的标准TCP/IP实现都已实现对付超大尺寸的包，并且大多数防火墙能够自动过滤这些攻击，包括：从windows98之后的windows,NT(service pack 3之后)，linux、Solaris、和Mac OS都具有抵抗一般ping of death攻击的能力。此外，对防火墙进行配置，阻断ICMP以及任何未知协议，都讲防止此类攻击。
泪滴（teardrop）
概览：泪滴攻击利用那些在TCP/IP堆栈实现中信任IP碎片中的包的标题头所包含的信息来实现自己的攻击。IP分段含有指示该分段所包含的是原包的哪一段的信息，某些TCP/IP（包括service pack 4以前的NT）在收到含有重叠偏移的伪造分段时将崩溃。
防御：服务器应用最新的服务包，或者在设置防火墙时对分段进行重组，而不是转发它们。
UDP洪水（UDP flood）
概览：各种各样的假冒攻击利用简单的TCP/IP服务，如Chargen和Echo来传送毫无用处的占满带宽的数据。通过伪造与某一主机的Chargen服务之间的一次的UDP连接，回复地址指向开着Echo服务的一台主机，这样就生成在两台主机之间的足够多的无用数据流，如果足够多的数据流就会导致带宽的服务攻击。
防御：关掉不必要的TCP/IP服务，或者对防火墙进行配置阻断来自Internet的请求这些服务的UDP请求。
SYN洪水（SYN flood）
概览：一些TCP/IP栈的实现只能等待从有限数量的计算机发来的ACK消息，因为他们只有有限的内存缓冲区用于创建连接，如果这一缓冲区充满了虚假连接的初始信息，该服务器就会对接下来的连接停止响应，直到缓冲区里的连接企图超时。在一些创建连接不受限制的实现里，SYN洪水具有类似的影响。
防御：在防火墙上过滤来自同一主机的后续连接。
未来的SYN洪水令人担忧，由于释放洪水的并不寻求响应，所以无法从一个简单高容量的传输中鉴别出来。
Land攻击
概览：在Land攻击中，一个特别打造的SYN包它的原地址和目标地址都被设置成某一个服务器地址，此举将导致接受服务器向它自己的地址发送SYN-ACK消息，结果这个地址又发回ACK消息并创建一个空连接，每一个这样的连接都将保留直到超时掉，对Land攻击反应不同，许多UNIX实现将崩溃，NT变的极其缓慢（大约持续五分钟）。
防御：打最新的补丁，或者在防火墙进行配置，将那些在外部接口上入站的含有内部源地址滤掉。（包括 10域、127域、192.168域、172.16到172.31域）
Smurf攻击
概览：一个简单的smurf攻击通过使用将回复地址设置成受害网络的广播地址的ICMP应答请求（ping）数据包来淹没受害主机的方式进行，最终导致该网络的所有主机都对此ICMP应答请求作出答复，导致网络阻塞，比ping of death洪水的流量高出一或两个数量级。更加复杂的Smurf将源地址改为第三方的受害者，最终导致第三方雪崩。
防御：为了防止黑客利用你的网络攻击他人，关闭外部路由器或防火墙的广播地址特性。为防止被攻击，在防火墙上设置规则，丢弃掉ICMP包。
Fraggle攻击
概览：Fraggle攻击对Smurf攻击作了简单的修改，使用的是UDP应答消息而非ICMP
防御：在防火墙上过滤掉UDP应答消息
电子邮件炸弹
概览：电子邮件炸弹是最古老的匿名攻击之一，通过设置一台机器不断的大量的向同一地址发送电子邮件，攻击者能够耗尽接受者网络的带宽。
防御：对邮件地址进行配置，自动删除来自同一主机的过量或重复的消息。
畸形消息攻击
概览：各类操作系统上的许多服务都存在此类问题，由于这些服务在处理信息之前没有进行适当正确的错误校验，在收到畸形的信息可能会崩溃。
防御：打最新的服务补丁。
2、利用型攻击
利用型攻击是一类试图直接对你的机器进行控制的攻击，最常见的有三种：
口令猜测
概览：一旦黑客识别了一台主机而且发现了基于NetBIOS、Telnet或NFS这样的服务的可利用的用户帐号，成功的口令猜测能提供对机器的控制。
防御：要选用难以猜测的口令，比如词和标点符号的组合。确保像NFS、NetBIOS和Telnet这样可利用的服务不暴露在公共范围。如果该服务支持锁定策略，就进行锁定。
特洛伊木马
概览：特洛伊木马是一种或是直接由一个黑客，或是通过一个不令人起疑的用户秘密安装到目标系统的程序。一旦安装成功并取得管理员权限，安装此程序的人就可以直接远程控制目标系统。最有效的一种叫做后门程序，恶意程序包括：NetBus、BackOrifice和BO2k,用于控制系统的良性程序如：netcat、VNC、pcAnywhere。理想的后门程序透明运行。
防御：避免下载可疑程序并拒绝执行，运用网络扫描软件定期监视内部主机上的监听TCP服务。
缓冲区溢出
概览：由于在很多的服务程序中大意的程序员使用象strcpy(),strcat()类似的不进行有效位检查的函数，最终可能导致恶意用户编写一小段利用程序来进一步打开安全豁口然后将该代码缀在缓冲区有效载荷末尾，这样当发生缓冲区溢出时，返回指针指向恶意代码，这样系统的控制权就会被夺取。
防御：利用SafeLib、tripwire这样的程序保护系统，或者浏览最新的安全公告不断更新操作系统。
3、信息收集型攻击
信息收集型攻击并不对目标本身造成危害，如名所示这类攻击被用来为进一步入侵提供有用的信息。主要包括：扫描技术、体系结构刺探、利用信息服务
扫描技术
地址扫描
概览：运用ping这样的程序探测目标地址，对此作出响应的表示其存在。
防御：在防火墙上过滤掉ICMP应答消息。
端口扫描
概览：通常使用一些软件，向大范围的主机连接一系列的TCP端口，扫描软件报告它成功的建立了连接的主机所开的端口。
防御：许多防火墙能检测到是否被扫描，并自动阻断扫描企图。
反响映射
概览：黑客向主机发送虚假消息，然后根据返回“host unreachable”这一消息特征判断出哪些主机是存在的。目前由于正常的扫描活动容易被防火墙侦测到，黑客转而使用不会触发防火墙规则的常见消息类型，这些类型包括：RESET消息、SYN-ACK消息、DNS响应包。
防御：NAT和非路由代理服务器能够自动抵御此类攻击，也可以在防火墙上过滤“host unreachable”ICMP应答。
慢速扫描
概览：由于一般扫描侦测器的实现是通过监视某个时间桢里一台特定主机发起的连接的数目（例如每秒10次）来决定是否在被扫描，这样黑客可以通过使用扫描速度慢一些的扫描软件进行扫描。
防御：通过引诱服务来对慢速扫描进行侦测。
体系结构探测
概览：黑客使用具有已知响应类型的数据库的自动工具，对来自目标主机的、对坏数据包传送所作出的响应进行检查。由于每种操作系统都有其独特的响应方法（例NT和Solaris的TCP/IP堆栈具体实现有所不同），通过将此独特的响应与数据库中的已知响应进行对比，黑客经常能够确定出目标主机所运行的操作系统。
防御：去掉或修改各种Banner，包括操作系统和各种应用服务的，阻断用于识别的端口扰乱对方的攻击计划。
利用信息服务
DNS域转换
概览：DNS协议不对转换或信息性的更新进行身份认证，这使得该协议被人以一些不同的方式加以利用。如果你维护着一台公共的DNS服务器，黑客只需实施一次域转换操作就能得到你所有主机的名称以及内部IP地址。
防御：在防火墙处过滤掉域转换请求。
Finger服务
概览：黑客使用finger命令来刺探一台finger服务器以获取关于该系统的用户的信息。
防御：关闭finger服务并记录尝试连接该服务的对方IP地址，或者在防火墙上进行过滤。
LDAP服务
概览：黑客使用LDAP协议窥探网络内部的系统和它们的用户的信息。
防御：对于刺探内部网络的LDAP进行阻断并记录，如果在公共机器上提供LDAP服务，那么应把LDAP服务器放入DMZ。
4、假消息攻击
用于攻击目标配置不正确的消息，主要包括：DNS高速缓存污染、伪造电子邮件。
DNS高速缓存污染
概览：由于DNS服务器与其他名称服务器交换信息的时候并不进行身份验证，这就使得黑客可以将不正确的信息掺进来并把用户引向黑客自己的主机。
防御：在防火墙上过滤入站的DNS更新，外部DNS服务器不应能更改你的内部服务器对内部机器的认识。
伪造电子邮件
概览：由于SMTP并不对邮件的发送者的身份进行鉴定，因此黑客可以对你的内部客户伪造电子邮件，声称是来自某个客户认识并相信的人，并附带上可安装的特洛伊木马程序，或者是一个引向恶意网站的连接。
防御：使用PGP等安全工具并安装电子邮件证书。

相比传统运维工具，AIOps的优势在哪里

所谓的AIOps人工智能网络告警关联分析，简单理解就是基于自动化运维人工智能网络告警关联分析，将AI和运维很好的结合起来。

AIOps的落地在多方面直击传统运维的痛点，AI算法承担起分析海量运维数据的重任，能够自动、准确地发现和定位问题，从决策层面提高运营效率，为企业运营和运维工作在成本、质量和效率方面的优化提供了重要支持。

可见，AIOps 在企业中的作用正在进一步放大。但事实上，很多企业对于AIOps 能解决什么问题并不清晰，今天我们就以博睿数据的AIOps 的三大场景和算法说起。

博睿数据的AIOps 实践

作为中国领先的智能可观测平台，在AIOps实践方面，多年来博睿数据积极拥抱人工智能、机器学习等新技术变革的浪潮，并基于AI和机器学习技术，自主研发了“数据接入、处理、存储与分析技术”核心技术体系，全面布局智能基线、异常检测、智能告警、关联分析、根因分析等丰富且广泛的智能运维功能，并将AIOps能力融入端到端全栈监控产品线，可为传统企业提供强大的数据处理、存储和分析的软件工具，帮助客户整合各类IT运维监控数据，实现数据的统一存储和关联分析，打破数据孤岛，构建统一的IT运维管理平台，让企业的IT运维更加智能化、自动化。

在此基础上，博睿数据还依托完整的IT运维监控能力，利用大数据和机器学习技术持续构建先进的智能运维监控产品，2021年先后推出了搭载了AI能力的新一代APM产品Server7.0和新版的统一智能运维平台Dataview，不断落地智能异常检测、根因分析、故障预测等场景。基于人工智能的能力实现运维监控场景的信息整合、特征关联和业务洞察，帮助企业确保数字化业务平稳运行，并保障良好的数字化体验。

目前，博睿数据在AIOps 技术方面主要落地了三大场景。即智能基线预测、异常检测及告警收敛。

随着企业业务规模扩大，云原生与微服务的兴起，企业IT架构复杂性呈现指数级增长。而传统的IT运维手段面临故障发生后，查找故障原因困难，故障平均修复时间周期长，已无法满足新的运维要求。因此运用人工智能赋能运维，去取代缓慢易错的人力决策，快速给出运维决策建议，降低问题的影响并提前预警问题就成为了必然。AIOps作为目前运维发展的最高阶目标，未来将会赋能运维带给用户全新的体验。

但需要注意的是，当前智能运维的很多产品和项目在企业侧落地效果并不理想，究其原因可归类为三点：一是数据采集与AI平台割裂，多源数据之间的关联关系缺失导致AI平台缺乏高质量的数据，进而导致模型训练效果不佳人工智能网络告警关联分析；二是数据采集以metric和log为主，导致应用场景较窄且存在数据孤岛问题；三是AI平台能力尚有提升空间。当前落地的场景多以异常检测与智能告警为主，未来需要进一步提升根因分析与故障预测的能力。

因此，未来企业首先要建设一体化监控运维平台，一体化是智能化的基础。基于一体化监控运维平台采集的高质量的可观测数据数据以及数据之间的关联关系，进一步将AIOps的能力落地到一体化监控运维平台中，从而实现问题精准定位与见解能力。

此外，在实际应用中，依据信通院的相关调查，其受访企业中只有不足20%的企业具有智能化监控和运维决策能力，超过70%的企业在应用系统出现故障的10分钟内一筹莫展。

各行业的数字化转型正在改变这一现状，不仅互联网企业，更多传统企业的数字化转型为智能运维开拓了更广阔的市场，智能运维有着巨大的发展空间，这也是博睿数据等行业领先企业发力的大好时机。

提升创新能力，推广智能运维不仅是相关服务商自身发展的要求，也是提升我国企业应用管理和运维水平的使命。

中国企业数字化转型加速，无论是前端的应用服务迭代更新，还是后端IT运维架构的复杂度提升，都在加速培育智能运维的成长。

中兴通讯助力广西电信升级！打造网络运维智能化，创造更佳5G体验

目前，中国网络发展世界领先，已建成全球最大光纤网络，互联网普及率已经超过70%。同时，随着网络高速发展，网络基础建设大规模部署，通信产业爆发式增长，随之而来的是用户不再仅仅满足于可以接入网络的初级要求，而有了对更高网络质量的诉求。

这个时候，依靠人工进行网络质量监测与分析为主的传统模式，已经难以满足网络发展的要求；以智能化为核心的网络监测模式，或将成为未来网络演进的方向。

传统网络运维，正面临着巨大挑战

我们都知道，早期的通信网络都是依靠传统人工进行运维，比如想要实现24小时网络质量监测与分析，就需要安排多位员工3班倒换，大大耗费了人力。

而且，这种方式对于早期简单的网络来说还可以应付，但是对于今天日益复杂、庞大的网络，运维难度已经增加了很多倍时，就比较困难了。

因此，当面临子网中小区数量庞大、计数器繁多的困扰，全靠人工分散运维，从众多小区中找出引发网络问题的小区进而定位根因，是一项费时耗力的工作，很难快速找到问题根因，也难以保证及时性和准确性。

中兴通讯携手广西电信，迈入网络运维智能化新时代

基于此，中兴通讯结合在5G领域的领先技术和对行业发展的理解，针对5G时代电信网络将面临的内外部挑战，以人工智能、大数据技术同网络结合发展的趋势为切入点，助力广西电信开启了网络运维的智能化变革。

近日，中国电信广西分公司联合中兴通讯，已完成了全国首个基于uSmartNet智能化平台的NQI（Network Quality Insight）网络异动检测现网应用，这标志着广西电信网络质量监测迈入智能化新时代，该应用开业界网络质量监测智能化之先河。

NQI网络异动检测功能，大大区别于此前效率低、响应不及时的人工服务，可以提供7*24的网络关键指标监测，监测粒度可提高至每15分钟一次，自动找出网络运营问题及问题根因。

值得一提的是，通过设置NQI后台任务，还可及时发现网络指标突变，一旦某个指标发生恶化或非预期的波动，系统会第一时间通知监控者。同时，系统会自动关联网管的告警信息、 历史 操作记录、KPI等数据，快速确定受影响的站点或小区，分析并给出导致KPI恶化的根因，完成问题定位。NQI可以将整个分析定位时长压缩在10-15分钟以内，相较于传统的指标异动分析提高了4~5倍的效率。

这样，运营商不仅可以了解网络各方面的运行状态，还可以监控具体业务的运行质量，更能及时发现问题，迅速进行优化、调整，助力运营部门减少网络客户投诉，提升用户体验。

中兴通讯作为“数字经济筑路者”，始终充分发挥5G+大数据+AI的技术优势，深度挖潜数据价值，为构建全行业数字化生态，致力于为合作方提供全方位的能力支撑。

如今，中兴通讯NQI智能运维的推出，将再次助力运营商网络性能升级，通过网络质量监测效率大幅提升，构建更加高效的优质网络，为用户提供更佳的5G体验。

人工智能在网络安全领域的应用有哪些？

近年来，在网络安全防御中出现了多智能体系统、神经网络、专家系统、机器学习等人工智能技术。一般来说，AI主要应用于网络安全入侵检测、恶意软件检测、态势分析等领域。

1、人工智能在网络安全领域的应用——在网络入侵检测中。

入侵检测技术利用各种手段收集、过滤、处理网络异常流量等数据，并为用户自动生成安全报告，如DDoS检测、僵尸网络检测等。目前，神经网络、分布式代理系统和专家系统都是重要的人工智能入侵检测技术。2016年4月，麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室(CSAIL)与人工智能初创企业PatternEx联合开发了基于人工智能的网络安全平台AI2。通过分析挖掘360亿条安全相关数据，AI2能够准确预测、检测和防范85%的网络攻击。其人工智能网络告警关联分析他专注于该领域的初创企业包括Vectra Networks、DarkTrace、Exabeam、CyberX和BluVector。

2、人工智能在网络安全领域的应用——预测恶意软件防御。

预测恶意软件防御使用机器学习和统计模型来发现恶意软件家族的特征，预测进化方向，并提前防御。目前，随着恶意病毒的增多和勒索软件的突然出现，企业对恶意软件的保护需求日益迫切，市场上出现了大量应用人工智能技术的产品和系统。2016年9月，安全公司SparkCognition推出了DeepArmor，这是一款由人工智能驱动的“Cognition”杀毒系统，可以准确地检测和删除恶意文件，保护网络免受未知的网络安全威胁。在2017年2月举行的RSA2017大会上，国内外专家就人工智能在下一代防病毒领域的应用进行了热烈讨论。预测恶意软件防御的公司包括SparkCognition、Cylance、Deep Instinct和Invincea。

3、人工智能在网络安全领域的应用——在动态感知网络安全方面。

网络安全态势感知技术利用数据融合、数据挖掘、智能分析和可视化技术，直观地显示和预测网络安全态势，为网络安全预警和防护提供保障，在不断自人工智能网络告警关联分析我学习的过程中提高系统的防御水平。美国公司Invincea开发了基于人工智能的旗舰产品X，以检测未知的威胁，而英国公司Darktrace开发了一种企业安全免疫系统。国内伟达安防展示了自主研发的“智能动态防御”技术，以及“人工智能”与“动态防御”六大“魔法”系列产品的整合。其他参与此类研究的初创企业包括LogRhythm、SecBI、Avata Intelligence等。

此外，人工智能应用场景被广泛应用于网络安全运行管理、网络系统安全风险自评估、物联网安全问题等方面。一些公司正在使用人工智能技术来应对物联网安全挑战，包括CyberX、network security、PFP、Dojo-Labs等。

以上就是《人工智能在网络安全领域的应用是什么?这个领域才是最关键的》，近年来，在网络安全防御中出现了多智能体系统、神经网络、专家系统、机器学习等人工智能技术，如果你想知道更多的人工智能安全的发展，可以点击本站其他文章进行学习。

华为AIOps使能服务加速新基建运维智能化转型

人工智能经历了六十多年的浮浮沉沉，随着计算算力的进步，算法的创新和互联网发展下的海量数据积累，人工智能技术未来十年将焕发出新的活力，成为最具有冲击力的 科技 发展趋势之一。

在HUAWEI CONNECT 2020期间，华为基于对电信领域的深刻理解和多年经验沉淀，带来了《AIOps使能服务》的分享，旨在结合电信领域应用场景，使能网络达到自动、自愈、自优和自治的自动驾驶网络，提升整个网络的效率，降低OPEX。

AIOps成为电信网络运维智能化转型趋势

随着“5G 新基建”的加速实施，数字经济发展迎来新的动能。不仅推动投资消费的快速成长，还将驱动各行业的数字化转型升级。随之而来的是网络问题复杂化与业务质量高要求的挑战，运维能力的演进成为电信网络能否持续发挥效能的关键因素。

电信网络运维作业正面临问题发现被动（75% 问题由用户发现），故障根因定位难（90% 时间用于问题定位）的业务挑战。同时，各专业运维支撑系统功能也面临开发周期长，闭环流程自动化程度低的技术瓶颈。因此，运营商期望引入AI实现智能运维，做到主动维护和故障自愈。

在运维支撑系统的演进方向上，AIOps（运用AI及大数据技术解决运维问题）已经成为电信行业运维智能化转型的趋势和共识：构建AIOps平台能力，支撑不同运维场景应用。在未来五年内，电信行业市场的运维系统和平台将加速AI能力的升级，成为电信领域AI应用的核心场景，投资占比达到60%。

因此，AIOps已经成为电信网络运维智能化转型趋势。通过构建电信领域AIOps平台能力，快速实现智能运维升级。

华为AIOps助力网络提升可靠性及使能智能化运维

按照自动驾驶网络的等级定义，运维的智能化目标是要实现全域、全流程的预测性运维，自动监控、定位、自愈。

华为AIOps使能服务作为自动驾驶网络AI引擎NAIE的核心能力，基于AI平台，提供了一系列的电信领域AIOps原子能力以及组合编排能力，使能网络管控析单元、智能运维解决方案等运维系统，最终帮助运营商打破原有的烟囱式建设方式，将各专业运维系统的应用与AI能力解耦，采用分层的服务化架构对接共享数据中心，集中提供AIOps能力，适配运维场景应用百花齐放的需求。

如下是华为AIOps使能服务预组合编排好的服务，可开箱即用：

kpi异常检测服务， 快速智能识别海量kpi/kqi的异常情况，广泛应用在网络性能和质量监控场景；

故障识别与根因定位服务， 根据海量告警结合对应网络拓扑和传播知识，实时识别故障及根因网元及告警，可自动学习知识规律，保证持续优化，可广泛应用在各种网络场景；

日志异常检测服务， 实现日志的自动分类和统计规律发掘，实时监控出系统的异常行为和相关日志，可广泛应用在IT及电信网络场景；

硬盘异常预测， 可智能预测短期内（14天）的硬盘故障，以采取规避预防措施，以免对业务产生影响，广泛支持主流厂商的HDD及SSD型号。

细数华为AIOps使能服务四大核心竞争力

提供丰富的AIOps原子能力： AIOps的原子能力覆盖运维全流程，包括预测、检测，定位、执行。原子能力库支持流量预测，故障预测，KPI异常检测，日志异常检测，CHR异常检测，异常关联分析，事件聚合，根因定位等20+原子能力。

作为电信领域的AIOps使能服务，具备两个核心特点：一是基于华为电信领域的经验，原子能力将AI算法与电信领域行业知识融合，预制了默认的电信领域模型参数，同时支持现网运行态的调优，解决当前通用算法模型在具体行业落地效果差的难题。目前，已经在现网得到了规模验证。

另一个是AIOps原子能力采用标准化模型规范，统一数据输入，参数配置，结果输出等接口。为AIOps单点原子能力到灵活的组合串接提供了基础。

组合编排与DevOps能力： 通过组合编排功能，使用者可选择业务场景所需的AIOps原子能力，通过可视化方式完成流程串接，并进行业务泛化参数配置，包括数据接入方式，模型参数，内置电信领域泛化参数，事件通知方式、可视化Dashboard等配置。上述能力支持可视化编排或接口调用方式实现。此外，基于NAIE平台训练服务，AIOps的原子能力库支持使用者根据实际业务需求开展算法模型的创新与开发，不断扩展AIOps能力。NAIE的生态服务也提供专业的人员培训赋能。

支持电信领域数据对接： 支持KPI、告警、日志、xDR等电信领域主流运维数据。支持Kafka，数据库，文件系统，Restful等电信运维系统的主流数据对接方式。AIOps使能服务提供通用的数据源对接和标准化数据治理组件，通过配置项快速建立与运维系统的数据源连接，通过SDK将不同的数据类型和格式治理成标准化的AIOps原子能力输入集，用于模型训练和推理。

场景组合服务： 围绕运维全流程（发现、分析、处理）提供预制典型场景组合应用，快速接入运维流程。

综上所述，华为AIOps使能服务作为智能运维AI能力引擎，融合AI的技术优势与华为在电信领域的专业优势，为运维系统的智能化演进提供AIOps平台能力支持，助力到各专业运维系统的应用快速上线，让运维专家专注场景应用设计和业务目标达成。

华为AIOps助力运营商及企业网络打造最佳实践

在KPI异常检测方面，电信网络中，通过KPI来预测和检测网络问题是最普遍的场景。通过AI算法基于 历史 数据自动生成每个KPI的动态门限，避免传统静态门限带来的误报和漏报。

华为NAIE融合了电信领域的运维业务特点，提供单指标/多指标检测，异常原因关联分析，模型的自学习调优等关键能力。目前已经用在核心网，无线，数通等不同业务领域。国内某运营商采用了核心网KPI异常检测服务以后，实现提前5小时识别异常并主动预警，降低了业务损失。

在告警根因定位方面，发现异常或者故障之后的定位是运维流程中的难点，如何准确的将多维度的异常、告警等事件进行汇聚，减少故障噪声，准确定位到具体原因？这些工作目前主要依赖专家经验或者手工分析，而且受限于分析算力和知识信息，效果并不好。

华为NAIE AIOps通过AI算法与业务的融合，支持多类异常/告警等事件的智能故障定位，自动实现时间，拓扑和故障传播图等维度的事件汇聚和根因定位。目前已经应用到无线接入网等业务领域，经过实际验证，无效上站减少60%，根因识别准确率85%+，运维效率整体提升15%。

写在最后，电信领域AIOps落地的关键是需要将行业知识与AI技术融合。网络运维系统的AIOps能力构建的趋势是业务与能力解耦，做到AIOps能力的复用、拉通，支持，适配运维场景应用百花齐放和快速上线迭代的需求。

因此，AIOps使能服务作为智能运维AI能力引擎，融合AI的技术优势与华为在电信领域的专业优势，为运维系统的智能化演进提供AIOps平台能力支持，助力到各专业运维系统的应用快速上线，让运维专家专注场景应用设计和业务目标达成。目前，华为AIOps使能服务已经在无线，核心网，数通等网络域得到了广泛的应用。

中兴通讯推动5G云核心网部署和运维的智能化变革

在面向5G的核心网络演进中，电信设备从传统设备向虚拟化、云化演进，软硬件架构发生了很大的变化。电信业不仅引入了很多IT的软件架构，还引入了新的思维和方法。在这样的挑战背景下，中兴通讯将自动化、智能化引入5G核心网运维，实现方案架构、运维技术、运维方式等方面的创新变革，有力推动了5G云核心网部署和运维的智能化变革。

自动化一键部署解决客户网络部署痛点

与2G、3G、4G并存，5G大规模的商用网络部署，在现有人力情况和网络形势下，为了降低部署难度，提升交付效率，端到端、自动化的核心网络交付解决方案成为迫切之需。

为了有效解决客户在虚拟化网络交付部署中的痛点，中兴通讯提供NFV AIC（Auto Integration Center)自动化集成工具平台，能全面满足运营商这一需求。

通过整合和固化NFV集成流程，AIC工具平台实现了5G核心网虚拟化建设的规划设计、网络部署和验收测试的自动化，大幅缩短网络建设时间，并通过友好的用户交互界面在网络集成全生命周期中实现工具功能与客户需求之间的“零距离”。

AIC工具平台能提供虚拟化核心网建设从规划设计、方案验证、网络部署、到集成测试等环节端到端、一站式的工具支持，实现了NFVI、MANO、VNF等各种场景的自动化集成，大幅度降低网络建设的集成难度，提高效率，保障质量，降低集成成本，加速运营商NFV网络建设，助力客户实现网络快速转型。

通过AIC工具的应用，运营商能自动化完成虚拟化网络规划、部署和测试，极大提升NFV网络集成效率和质量，真正做到了以简驭繁，实现了NFV交付部署模式的革新。

智能化快速定位解决网络运维难题

改变传统设备“三板斧”的固有维护模式，网络运维迫切需要自动化和智能化的技术支撑，真正发挥虚拟化特性的作用，将人从繁重的运维工作中解放出来，实现问题的快速定位，解决系统出现的各种问题。

完成网络交付并正式运营后，遇到问题或业务故障，如何快速定界定位？中兴通讯提供了相应的思路和解决方案。

首先，部署智能监控，当软件自动化发现系统运行异常，自动触发下一步对异常的分析，从而定位出系统异常根源，快速修复故障。

智能监控有直接方式和间接方式，直接方式下，对环境、硬件（计算、存储、网络）、Cloud OS等关键设施进行指标监控，一旦出现异常数据，进行直接的故障告警、定位。间接方式下，对5G业务关键KPI进行监控和多维度的对比分析，通过分析发现KPI异常判断故障是否发生，从而触发故障进一步关联分析定位，多维度的对比分析可以从几个方面进行。

其次，引入自动化运维手段，通过纵向关联和横向关联两个维度进行故障根源分析，即在监控系统发现系统异常后，触发纵向分层告警、分层日志关联分析，横向关联NF内微服务间，NF-NF间进行关联分析。

在纵向架构上，网络结构包括物理层、虚拟层、业务层三个层次，当底层出现故障时，将影响上层业务，纵向关联关键识别出根故障的根源是在哪个层次PIM层、VIM层还是VNF业务本身。在水平层次上，VNF内部的微服务间存在业务流程关联，存在相互影响的关系，微服务间横向关联用作发现出问题根本原因的微服务，横向关联关键是把一个网元的故障和另一个业务相关网元的故障关联起来，把一个微服的故障和真正出问题的微服务关联，在应用层这同一层次识别出真正出问题的微服务或组件。

自动化运维的关键技术，除了故障监控和故障根源分层关联分析，故障自愈能力、全局透视、跨域全方位数据采集能力、全网网络拓扑管理、一键自动化测试、一键自动化业务部署等，都是智能运维应具备的成熟商用能力。

网络切片实现网络运营的增值服务

网络运营催生出网络切片技术的诞生，使得各行各业依托5G网络创造出更多应用，让自动驾驶、工业控制、智能电网、大视频、AR/VR等丰富的垂直行业应用普及到我们的日常生活。超大带宽、超低延时及海量连接场景在不久的将来将无处不在，这既是5G核心网络运营的重大挑战，也是5G核心网络走向繁荣的重要机遇。

5G核心网络本质上是一个虚拟化网络，它具备虚拟化的所有特性。网络切片就是一个重要特性，通过对网络资源灵活分配，能力灵活组合，基于一张物理网络虚拟出网络特性不同的逻辑子网，以满足不同场景的定制化需求。

网络切片运维，实质上就是提供切片实例的全生命周期管理，包含设计、开通、SLA保障、终结等阶段。网络切片带来极大灵活性的同时，也增大了运维管理复杂度。基于人工智能来增强切片自动化管理能力是必然趋势。

在切片管理系统中引入人工智能，根据AI训练平台输出决策依据，自动化执行管理策略，赋予网络智能感知、建模、开通、分析判断、预测等方面的能力，实现切片灵活性和管理复杂度之间的完美平衡。通过智能化切片开通、切片智能SLA保障、切片智能闭环运维端到端实现切片的交付维护。

可以预见， AI与5G切片网络的结合将产生耀眼的火花，推动网络高速发展和演进。

面对多样化的垂直行业应用，构建以云原生/SBA/AI为技术基石，集灵活、敏捷、智能、开放为一体的5G核心网迫在眉睫。作为数字经济筑路者，中兴通讯基于OpenStack开源技术的云平台产品、核心网业务和硬件基础设施的三层解耦等给电信应用带来了很多便利的同时，也给网络建设、运维甚至运营方式都产生了较大的影响，促使着网络交付、运维及网络运营的智能化变革，同时为5G赋能万业提供了强劲动力。 关于人工智能网络告警关联分析和人工智能 网络攻击的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。 人工智能网络告警关联分析的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于人工智能 网络攻击、人工智能网络告警关联分析的信息别忘了在本站进行查找喔。