1。网络异常流量检测计算机网络是现代生活不可或缺的一部分。随着网络技术的不断发展和网络拓扑结构的日益复杂，这种新的生活方式带来了极大的便利，同时也带来了威胁。手机监听、数据泄露、钓鱼攻击等大规模网络威胁层出不穷，对国家经济和人民生活造成严重影响。网络安全问题逐渐成为人们关注的问题。目前，人工智能已经应用于恶意代码检测、恶意流量监控、威胁情报收集、软件漏洞挖掘等网络安全领域。异常网络流量检测原理的第一步是获取并分析网络上传输的原始数据。当网络中发生攻击时，网络流量会发生异常变化。以以往正常的网络流量作为安全基线，对网络中的流量进行分析。实时监控每台设备，对异常流量进行报警，并记录在告警日志中，对网络错误和攻击进行监控和隔离，为用户提供安全可靠的服务。2、智能运维智能运维的主要功能是实时监控、实时告警、异常检测、根因分析和趋势预测。通过同步运维数据，将平台数据集中优化，对海量数据进行分析处理，达到动态监控的目的。多维度、多数据源记录现场运维指标特征，实时预警。对重点监测点制定动态巡查计划。数据挖掘技术可以及早发现并主动预防可能出现的问题，从而提高运维效率。3、故障溯源近年来，电信网络系统规模逐渐扩大，复杂度也相应增加，使得运维人员必须面对各种高度集成的设备产生的大量实时信息，这使得维护变得越来越困难。越来越繁重和复杂。运维人员在现有系统的帮助下，无法及时发现和解决异常情况下的问题，导致问题不断扩散甚至升级，最终影响所有业务的完成。发现问题，分析问题根源，并提出解决方案，需要一定的时间。如果不及时解决问题，问题的影响可能有扩大的趋势。人工智能技术可以对通信网络进行全局监控，及时发现和处理可能存在的问题，对告警中的关键信息进行合理分析和处理，并保证灵活的信息过滤和溯源。通过对告警信息进行过滤、匹配、识别、分类、关联，屏蔽低级别告警，及时诊断网络故障，协调通信服务方式和网络拓扑结构，准确判断故障。建立故障分析模型，最终实现可追溯。
