Dec, 2023

信任守护者：通过厂商合作在 AIOps 中导航数据安全

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TL;DR人工智能运维（AIOps）是一个快速发展的领域，应用人工智能和机器学习来自动化和优化 IT 运维。然而，由于数据源可能包含敏感信息，数据安全是在与 AIOps 供应商合作时的重要关注点。本文将讨论不同供应商提供的安全功能以及我们如何采用最佳实践来确保数据的保护和隐私。
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发现论文，激发创造
  • 云平台上的 IT 运维人工智能（AIOps）：评审、机会与挑战

    介绍了实现基于云平台的人工智能运维 (AIOps) 的愿景、趋势、挑战和机遇以及多种运用案例和关键技术，特别关注了数据分析、问题分类和解决方案提出和技术应用等方面。着重挖掘了那些尚未被深入开发或对人工智能技术能够产生显著影响的领域。文章中还提供了该领域的趋势预测和关键投资机会。

    Apr, 2023

  • 事件管理的 AIOps 解决方案：技术指南与综合文献综述

    提供了一种 AIOps 术语和分类法，建立了结构化的事故管理程序，并提供了构建 AIOps 框架的指南，以提供 AIOps 领域的技术和研究方面的全面回顾，旨在构建知识，识别差距，并为该领域的未来发展奠定基础。

    Apr, 2024

  • 面向软件编辑中小企业的本地 AIOps 基础设施：一份经验报告

    通过利用开源工具，本文调查了在内部实施 AIOps 解决方案的可行性，介绍了一个成功部署的综合 AIOps 基础设施，并提供了构建其各个组件的不同选择的基础。对于寻求以现代 AIOps 方法内部管理软件维护流程的公司，我们的经验可以提供帮助。

    Aug, 2023

  • 利用日志指令进行基于日志的异常检测

    该论文提出了一种名为 ADLILog 的方法，结合源代码日志指令和目标系统的数据，通过两阶段学习过程，学习深度神经网络模型来可靠地检测系统日志中的异常，实验结果表明 ADLILog 在 F1 得分上的表现比相关方法提高了高达 60％。

    Jul, 2022

  • 网络 AIOps 中部署深度学习模型的质量监测和评估

    该研究论文探讨了如何在网络管理中使用 AIOps 技术，通过简单而有效的技术对个体推理和多重推理中的整体模型质量进行评估和追踪。

    Feb, 2022

  • 基于云技术的医疗聊天机器人 AISecOps 威胁建模分类

    本文介绍了在医疗领域广泛使用的医疗聊天机器人的安全保护，使用 AISecOps 技术监控此类云托管资产的保密性、完整性和可用性，并应用 STRIDE 威胁建模框架模拟医疗聊天机器人中的可能存在的威胁。

    May, 2023

  • AIOps 领域中时间序列异常检测方法的调查

    基于人工智能运维 (AIOps) 的时间序列异常检测的综述以及基于最新进展的面向实际应用和下一代时间序列异常检测的未来方向。

    Aug, 2023

  • 探索数据隐私增强技术对 AI 治理的相关性

    本文提出隐私增强技术在数据交换和分析中减小了隐私与性能之间的权衡，同样的工具可以为 AI 治理提供外部审查、审计和源代码验证的能力，并以信息流的方式查看这些不同的 AI 治理目标，强调了这些解决方案之间的互操作性和重要性。

    Mar, 2023

  • AIOps 驱动的无监督场景下日志异常检测的增强

    本研究提出了一个新颖的混合框架，通过整合无监督策略的创新算法，利用自定义损失函数显著增强了日志异常检测的有效性。实验结果极具潜力，对伪正例的显著减少以及处理原始未经处理的日志的能力等方面具有显著优势，为 AIOps 平台内日志异常检测的进展作出了重要贡献，满足了现代复杂系统中有效和高效日志分析的关键需求。

    Nov, 2023

  • 在日志上学习表示以用于 AIOps

    通过训练公共和专有日志数据上的大型语言模型 (LLM)，本论文介绍了一种在多个下游任务上表现优于现有模型的 LLM，为 AIOps 提供了高效和有效的自动化日志分析解决方案，使 SRE 能够专注于更高层次的任务。

    Aug, 2023