【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于网络安全，具体涉及一种基于llm模型的告警日志分析方法及系统。
技术介绍
1、目前，随着信息技术的快速发展和广泛应用，各个系统和平台产生的日志数据量不断增加。对这些日志进行有效的分析和处理对于保障系统的正常运行、发现潜在安全问题以及及时采取措施至关重要。然而，传统的手动分析方法往往耗时且容易遗漏重要信息，因此需要自动化的日志分析方法。
2、在日志分析领域，已经涌现出一些相关技术和方法。其中，常见的方法包括基于规则的模式匹配、基于机器学习的日志分类和异常检测，以及基于自然语言处理的文本分析等。
3、基于规则的模式匹配方法：该方法通过预先定义的规则和正则表达式，对日志进行模式匹配和过滤，从而实现对特定类型的日志事件进行提取和分析。这种方法简单易实现，但对于复杂的日志场景和变化多样的日志格式往往效果有限。
4、基于传统机器学习的日志分类和异常检测方法：这类方法利用机器学习算法，通过对已标注的训练数据进行学习，构建分类模型或异常检测模型。这些模型可以对日志进行自动分类，将日志事件归类到不同的类别...
【技术保护点】
1.一种基于LLM模型的告警日志分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于LLM模型的告警日志分析方法，其特征在于，所述利用Filebeat采集各系统原始日志数据，并输出至Kafka，具体包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于LLM模型的告警日志分析方法，其特征在于，所述对Filebeat进行配置，具体为：
4.根据权利要求1所述的一种基于LLM模型的告警日志分析方法，其特征在于，所述利用Logstash解析过滤Kafka中存储的原始日志数据，得到过滤结果，将过滤结果存储到Elasticsearch中，
<...【技术特征摘要】
1.一种基于llm模型的告警日志分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于llm模型的告警日志分析方法，其特征在于，所述利用filebeat采集各系统原始日志数据，并输出至kafka，具体包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于llm模型的告警日志分析方法，其特征在于，所述对filebeat进行配置，具体为：
4.根据权利要求1所述的一种基于llm模型的告警日志分析方法，其特征在于，所述利用logstash解析过滤kafka中存储的原始日志数据，得到过滤结果，将过滤结果存储到elasticsearch中，具体包括：
5.根据权利要求1所述的一种基于llm模型的告警日志分析方法，其特征在于，所述利用本地部署的大模型gptengine对elasticsearch中的告警日志进行处理，并将处理结果发送至kibana，具体包括：<...
【专利技术属性】
技术研发人员：朱召鹏，王文庆，邓楠轶，王艺杰，曹乃虹，王厉行，董夏昕，介银娟，崔鑫，刘鹏举，李凯，南瑾，
申请(专利权)人：西安热工研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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