Применение больших языковых моделей (LLM) для диагностики сетевых инцидентов

В статье рассматривается применение больших языковых моделей для диагностики сетевых инцидентов в рамках AIOps. Показано, что традиционные методы управления сетями становятся неэффективными в условиях экспоненциального роста телеметрических данных. Анализируются ключевые направления использования LLM: автоматизированный анализ журналов, локализация корневых причин отказов, взаимодействие с сетью на естественном языке и мультиагентные системы. Рассматриваются ограничения технологии: галлюцинации LLM, чрезмерная агентность, уязвимость к атакам, вопросы конфиденциальности и вычислительная сложность. Сделан вывод, что LLM открывают новые возможности для интеллектуальной автоматизации сетевой диагностики.

1. Doyle K. How AIOps enables next-generation networking / K. Doyle // TechTarget [Электронный ресурс]. – URL: https://www.techtarget.com/searchnetworking/opinion/Next-gen-network-management-difficult-without-AIOps (дата обращения: 26.07.2026).

2. Mokdessi G. Cisco AI Assistant-Your Shortcut to Smarter, More Productive IT / G. Mokdessi, M. Sarmento // Cisco Blogs [Электронный ресурс]. – URL: https://blogs.cisco.com/networking/cisco-ai-assistant-your-shortcut-to-smarter-more-productive-it (дата обращения: 26.07.2026).

3. Wagar C. The progression of AIOps in today's network environment / C. Wagar // Nokia [Электронный ресурс]. – URL: https://www.nokia.com/blog/the-progression-of-aiops-in-todays-network-environment/ (дата обращения: 26.07.2026).

4. When AIOps Become "AI Oops": Subverting LLM-driven IT Operations via Telemetry Manipulation / D. Pasquini, E.M. Kornaropoulos, G. Ateniese [et al.] // arXiv [Электронный ресурс]. – URL: https://arxiv.org/abs/2508.06394 (дата обращения: 26.07.2026).

5. A Network Arena for Benchmarking AI Agents on Network Troubleshooting / Zh. Wang, A. Cornacchia, A. Sacco [et al.] // arXiv [Электронный ресурс]. – URL: https://arxiv.org/abs/2512.16381 (дата обращения: 26.07.2026).

6. Graph Structure-Enhanced Large Language Model for Optical Network Fault Diagnosis: An Explainable Alarm Root Cause Localization Approach / Y. Wang, Y. Pang, Y. Liu [et al.] // IEEE Internet of Things Journal. – 2025. – Vol. 12, Iss. 15. – P. 31493–31510.

7. Towards LLM-Based Failure Localization in Production-Scale Networks / Ch. Wang, X. Zhang, R. Lu [et al.] // Proceedings of the ACM SIGCOMM 2025 Conference. – New York: ACM, 2025. – P. 496–511.

8. Huang X. LogRules: Enhancing Log Analysis Capability of Large Language Models through Rules / X. Huang, T. Zhang, W. Zhao // Findings of NAACL 2025. – Association for Computational Linguistics, 2025. – P. 452–470.

9. RT-LogAAS: A Real-time Log Anomaly Analysis System based on Large Language Models for Net-Cloud / J. Wang, X. Cai, G. Yang [et al.] // CISAI '25: Proceedings of the 2025 8th International Conference on Computer Information Science and Artificial Intelligence. – New York: ACM, 2025. – P. 1658–1664.

10. ALPHA: LLM-Enabled Active Learning for Human-Free Network Anomaly Detection / X. Luo, Sh.M.N. Jha, A. Sinha [et al.] // 2025 IEEE International Performance, Computing, and Communications Conference (IPCCC). – IEEE, 2025. – URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/11304694 (дата обращения: 26.07.2026).

11. MicroRCA-Agent: Microservice Root Cause Analysis Method Based on Large Language Model Agents / P. Tang, Sh. Tang, H. Pu [et al.] // arXiv [Электронный ресурс]. – URL: https://arxiv.org/abs/2509.15635 (дата обращения: 27.07.2026).

12. ThousandEyes [Электронный ресурс]. – URL: https://www.thousandeyes.com (дата обращения: 27.07.2026).

13. Marvis Virtual Network Assistant Overview // Juniper Networks [Электронный ресурс]. – URL: https://www.juniper.net/documentation/us/en/software/mist/mist-aiops/topics/concept/marvis-vna.html (дата обращения: 27.07.2026).

14. Hipolito M. HPE unveils agentic AI upgrades to Juniper for self-driving IT / M. Hipolito // IT Brief UK [Электронный ресурс]. – URL: https://itbrief.co.uk/story/hpe-unveils-agentic-ai-upgrades-to-juniper-for-self-driving-it (дата обращения: 27.07.2026).

15. Delivering Nokia Enhanced AIOps with the Right Foundations // Tech Field Day [Электронный ресурс]. – URL: https://techfieldday.com/video/delivering-nokia-enhanced-aiops-with-the-right-foundations (дата обращения: 27.07.2026).

16. Bushaus D. Project ONE aims to deliver agentic ODA / D. Bushaus // TM Forum [Электронный ресурс]. – URL: https://inform.tmforum.org/features-and-opinion/project-one-aims-to-deliver-agentic-oda (дата обращения: 27.07.2026).

17. LLM Excessive Agency | OWASP LLM06:2025 Explained // A10 Networks [Электронный ресурс]. – URL: https://www.a10networks.com/glossary/llm-excessive-agency/ (дата обращения: 27.07.2026).

18. Using lightweight LLMs to cut incident response times and reduce hallucinations // Help Net Security [Электронный ресурс]. – URL: https://www.helpnetsecurity.com/2025/08/21/lightweight-llm-incident-response/ (дата обращения: 27.07.2026).