人工知能はどのような通信分野に応用されていますか?

1. 異常なネットワークトラフィックの検出

コンピュータネットワークは現代人の生活に欠かせないものです。ネットワーク技術の継続的な発展とネットワークトポロジの複雑化に伴い、この新しいライフスタイルは人々に大きな利便性をもたらしましたが、同時に脅威ももたらしました。

携帯電話の監視、データ漏洩、フィッシング攻撃などの大規模なサイバー脅威事件が次々と発生し、国民経済と国民生活に深刻な影響を及ぼしています。ネットワークセキュリティの問題は徐々に人々の関心事になっています。

現在、人工知能は、悪意のあるコードの検出、悪意のあるトラフィックの監視、脅威情報の収集、ソフトウェアの脆弱性のマイニングなどのネットワークセキュリティ分野に適用されています。

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異常なネットワークトラフィック検出の概念の第一歩は、ネットワーク上で伝送された元のデータを取得して分析することです。ネットワークで攻撃が発生すると、ネットワークトラフィックが異常に変化します。以前の正常なネットワークトラフィックをセキュリティベースラインとして使用して、ネットワーク内の各デバイスをリアルタイムで監視し、異常なトラフィックを警告し、警告ログに記録します。さらに、ネットワーク上のエラーと攻撃を監視および分離して、ユーザーに安全で信頼性の高いサービスを提供します。

2. インテリジェントな運用と保守

インテリジェントな運用と保守の主な機能は、リアルタイム監視、リアルタイムアラーム、異常検出、障害の根本原因分析、傾向予測です。運用と保守のデータを同期することで、プラットフォームのデータを一元化して最適化し、膨大なデータを分析・処理して動的監視の目的を達成します。現場の運用と保守の指標の特性を複数の次元と複数のデータソースから記録し、リアルタイムで警告を発し、重要な監視ポイントの動的検査計画をタイムリーに策定します。

データマイニング技術は、起こりうる問題を早期に検出し、予防的に防止することで、運用と保守の効率を向上させます。

3. 障害追跡

近年、通信ネットワークシステムの規模は徐々に拡大し、それに伴いシステムの複雑さも増しており、運用・保守担当者は、高度に統合されたさまざまなデバイスから生成される大量のリアルタイム情報に対処する必要があり、保守作業はますます困難かつ複雑になっています。

運用・保守担当者は、異常な状況下では既存のシステムを利用して問題を迅速に発見・解決することができず、結果として問題が拡大し続け、さらにはエスカレートし、最終的にはすべての業務の完了に影響を及ぼします。

問題を発見し、その根本原因を分析し、解決策を見つけるには、ある程度の時間がかかります。問題がタイムリーに解決されない場合、問題の影響が拡大する傾向があります。人工知能技術は、通信ネットワークをグローバルに監視し、起こりうる問題を迅速に検出して対処し、アラーム内の重要な情報を適切に分析して処理し、柔軟な情報フィルタリングと追跡可能性を確保することができます。

アラーム情報をフィルタリング、照合、識別、分類、関連付け、低レベルのアラームのシールド、ネットワーク障害のタイムリーな診断、通信サービス モードとネットワーク トポロジ構造の調整、障害の正確な特定を行います。障害解析モデルを確立し、最終的にトレーサビリティを実現します。