综述：在大型语言模型（LLMs）时代，用于日志异常检测的自动化运维（AIOps）：一项系统的文献综述

《Intelligent Systems with Applications》：AIOps for log anomaly detection in the era of LLMs: A systematic literature review

AIOps结合LLM和RAG显著提升日志异常检测的准确性与可解释性，尤其在军事等高安全领域，通过动态知识注入应对概念漂移与数据稀缺挑战，但需平衡隐私、计算成本与部署复杂性。

　　现代信息技术系统生成了大量日志数据，这些数据对及时且有效的异常检测提出了挑战。传统方法通常需要大量的特征工程，并且在动态运营环境中适应性不足。本文通过系统文献综述（Systematic Literature Review, SLR）探讨了人工智能运维（Artificial Intelligence for IT Operations, AIOps）如何受益于先进的语言模型，特别是大型语言模型（Large Language Models, LLMs）在日志异常检测中的应用。通过比较最先进的框架与基于LLMs的方法，研究发现提示工程（Prompt Engineering）和检索增强生成（Retrieval Augmented Generation, RAG）能够显著提升准确性和可解释性，而无需进行大量的微调。实验结果表明，基于LLMs的方法在评估指标如F1-score、精确率（precision）和召回率（recall）上显著优于传统方法。此外，LLMs与RAG技术的结合展现出对变化环境的强适应性。这些方法的适用性也扩展到了军事工业领域，因此，开发针对军事行业的专用LLMs系统并结合RAG技术，为提升国防系统的运营效率和响应能力提供了有前景的研究方向。

AIOps的概念最早由Gartner在2018年提出，此后在多个行业中得到了广泛应用。AIOps平台利用机器学习（Machine Learning, ML）和深度学习算法来处理和分析来自多种来源的大量运营数据，能够自动检测并响应系统问题。随着现代IT环境的复杂性和规模不断增加，传统方法在确保服务可用性、优化运营效率和减少停机时间方面逐渐显得不足。IBM、BigPanda、ServiceNow、Splunk、Dynatrace和Datadog等领先行业供应商的近期投资，进一步突显了AIOps的重要性和日益增长的认可度。与此同时，大型语言模型（LLMs）的出现为AIOps带来了新的机遇，使得AI驱动的自动化能够更高效地处理大量非结构化数据。这为日志分析和系统诊断提供了更强大的支持。

AIOps的核心任务包括数据预处理（如日志解析、指标填补、输入摘要）、故障感知（如异常检测、故障预测）、根本原因分析（如故障定位、分类、报告生成）以及自动化修复（如辅助提问、解决方案生成、命令推荐、脚本生成和自动执行）。数据预处理旨在通过日志解析和数据过滤等技术提升运营数据的可用性。异常检测的目标是识别系统内部的异常模式，以提示潜在的问题或故障。根本原因分析则是诊断故障的关键组成部分，旨在确定故障来源并提供纠正措施。自动化修复代表了AIOps的最高阶段，它通过AI驱动的决策机制执行预定义的缓解策略，从而减少人工干预的需求。

在AIOps方法中，传统的机器学习方法如基于树的模型、聚类和主成分分析（PCA）、循环神经网络（RNNs）和生成对抗网络（GANs）已被广泛使用，通常依赖于监督或无监督学习。近年来，自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）技术被引入以分析日志文件和事件报告。基于Transformer架构的模型如BERT和GPT已被用于处理非结构化日志数据，显著提升了异常检测的效果。LLMs在AIOps中的集成被认为是一种创新技术，它们具有强大的推理能力，能够解释和提取自然语言数据中的有意义信息。与传统模型相比，LLMs在处理非结构化数据方面表现出色，它们在跨平台数据上的训练使它们具备高度的通用性。然而，LLMs在多任务适应性方面仍存在一定的局限性，而企业因数据保密性问题，在开发这些LLMs时面临重大挑战。因此，近期越来越多的研究采用了RAG、微调和提示工程等技术。

LLMs在军事和国防应用中的集成也带来了重要进展，其中AIOps在确保网络安全、运营韧性和决策制定中发挥着关键作用。例如，研究表明，将LLMs与强化学习和基于规则的系统结合，可以实现自主的网络防御代理，实时分析安全漏洞。此外，LLMs在情报收集和战场意识方面的应用，使其能够综合卫星图像、通信或传感器输入中的大量数据，从而提升战略规划的能力。随着军事操作的数字化，雷达、无人机、通信设备和指挥控制平台等系统生成了大量操作日志和遥测数据。这些系统日益依赖自主平台、安全通信基础设施和集成的网络物理操作，从而产生复杂且关键的日志数据。这些系统不仅需要准确的异常检测，还需要可解释和快速响应的检测方法，以应对可能威胁任务的网络攻击、情报干扰或操作破坏。因此，军事领域成为应用AIOps和基于LLMs解决方案的高需求、高影响场景。

然而，尽管LLMs在日志分析方面表现出色，它们的应用也面临一些挑战。日志通常包含敏感信息，因此使用专有LLMs可能迫使公司将其数据发送给第三方，这可能违反隐私法规。从开发角度来看，将第三方LLMs集成到现有的日志分析流程中也存在挑战。此外，日志文件的庞大体积使得在基于LLMs的方法上处理成本较高。尽管这些挑战存在，但LLMs和RAG的结合代表了AIOps领域的一项重要进步，它们不仅能够提升异常检测的准确性，还能增强模型的解释性，使其在复杂和高量级数据环境中具备更强的适应能力。

基于上述分析，本文提出了一个理论框架，旨在指导研究人员如何利用LLMs和RAG构建一个强大的日志异常检测系统。该框架包括三个主要阶段：项目定义、数据库构建和异常检测，其设计基于CRISP-ML方法论，从问题定义和用例开始，经过数据分析，建立模型基础设施，并最终进行异常检测。第一阶段，项目定义，涉及明确研究问题和应用场景。研究人员通过分析数据和用例，识别出传统基于规则或统计的方法在处理复杂和高量级数据环境时的局限性。第二阶段，数据库构建，涉及数据的预处理、特征提取和嵌入模型的构建。通过使用密集型文本检索模型，研究人员可以生成嵌入向量，并将这些向量存储在向量数据库中，以支持异常检测时的高效检索。第三阶段，异常检测，涉及模型的训练和评估。新的日志消息会通过相同的预处理流程进行处理，系统随后利用向量数据库检索相关上下文，并将这些信息与输入日志条目和指令模板结合，输入到LLMs中以生成分类决策。

本文还探讨了如何在军事领域应用LLMs进行日志异常检测。尽管目前针对军事日志异常检测的LLMs研究较少，但已有研究表明，LLMs可以为军事日志分析提供独特的解决方案。例如，一些研究提出将LLMs与RAG结合，以在军事日志中提取专门的上下文信息，从而提升检测的准确性和解释性。此外，军事领域对异常检测的需求尤为迫切，因为任何未检测到的异常都可能导致严重的后果。因此，将LLMs和RAG技术应用于军事日志分析，能够帮助提升国防系统的可靠性、响应能力和决策支持。

在评估指标方面，本文探讨了F1-score、精确率和召回率等常用指标。这些指标广泛应用于衡量异常检测的效果，其中精确率衡量正确识别的异常占所有标记事件的比例，召回率衡量模型检测所有真实异常的能力，而F1-score则是两者之间的平衡。然而，这些指标在异常检测的特定领域，如军事系统，可能存在局限性。例如，精确率和召回率对类别不平衡敏感，这在异常检测任务中很常见，因为异常本身是罕见的。一个模型可能实现高召回率，但代价是大量的误报，这可能会使IT操作员负担过重。另一方面，高精确率和低召回率可能漏掉关键的异常。此外，F1-score通过均等权重精确率和召回率，可能无法反映特定领域对异常的重视程度，例如军事系统中漏掉一个异常可能比误报一个异常更加严重。因此，未来的研究可以考虑引入其他指标，如马修斯相关系数（Matthews Correlation Coefficient, MCC）或精确率-召回率曲线下面积（Area Under the Precision-Recall Curve, AUC-PR），以及领域特定的成本函数，以更好地反映高风险环境中的异常重要性。

此外，本文还分析了RAG技术在日志异常检测中的应用。RAG通过从外部数据库检索信息，增强了LLMs的推理能力和上下文理解。RAG的核心机制包括索引、检索和生成三个步骤。索引涉及清洗和提取原始数据，并将其转换为统一格式。检索部分通过计算语义相似度（如余弦相似度）优先选择与输入查询最相似的片段。生成阶段则是将输入查询和检索到的文档整合到提示中，使LLMs能够生成上下文感知的响应。虽然微调方法可以提升LLMs的性能，但研究表明RAG在处理超出原始训练集的知识时表现更优。RAG框架在多个任务中表现出色，例如问答系统、文本生成和检索增强的上下文理解。

在军事领域，RAG的应用可以提升异常检测的准确性和解释性。例如，通过RAG，军事系统可以动态检索外部知识库，以获取与当前日志条目相关的上下文信息。这有助于提升模型的适应性和推理能力，使其在处理军事日志时更加高效和准确。然而，RAG在军事日志分析中的应用仍面临一些挑战，包括数据隐私问题、计算资源的限制以及系统复杂性。因此，尽管LLMs和RAG在日志异常检测中展现出巨大潜力，其部署仍需权衡资源消耗、系统复杂性和风险承受能力。

综上所述，本文通过系统文献综述探讨了AIOps如何利用LLMs和RAG技术提升日志异常检测的性能。研究结果表明，LLMs和RAG的结合能够有效解决传统方法在处理复杂和非结构化数据时的不足，提升检测的准确性和可解释性。同时，研究也指出了LLMs和RAG在军事领域的应用潜力，特别是在确保网络安全、运营韧性和决策支持方面。然而，这些技术在实际应用中仍需克服数据隐私、计算效率和系统复杂性等挑战。因此，未来的研究应进一步探索如何优化这些技术，以满足不同领域的具体需求，并提升其在高风险环境中的适用性和可靠性。