摘要
本申请公开了一种基于AI的网络日志分析处理方法,包括:首先,通过支持多种协议方式的采集脚本收集网络设备日志信息,确定设备及协议类型后编写采集脚本并部署启动。接着,对原始日志进行初步分类、数据补充和格式化处理;然后,将处理后的日志数据发送到AI大模型进行语义分析,包括深度理解、基本分类、二次分析及提供处理建议。分析结果存储在数据智库中进行历史对比,人工确认修正不一致结果;当网络设备触发故障告警时,调用数据智库补充告警内容;同时,定期上传厂商提供的设备相关资料手册,修正AI模型的分析准确率并验证测试,确保方案能全面高效收集处理日志、精准分析故障及持续优化模型,为网络故障处理提供有效支持。
技术关键词
动态故障
故障传播路径
日志
网络设备
分析故障
识别故障
时间序列模式
故障告警信息
性能指标数据
数据融合技术
语义
网络流量数据
节点
拓扑图
时序
机器学习算法
深度学习模型
脚本
风险