論文の概要: OFCnetLLM: Large Language Model for Network Monitoring and Alertness

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.22711v1
• Date: Wed, 30 Jul 2025 14:22:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-31 16:14:18.255122
• Title: OFCnetLLM: Large Language Model for Network Monitoring and Alertness
• Title（参考訳）: OFCnetLLM:ネットワーク監視と認証のための大規模言語モデル
• Authors: Hong-Jun Yoon, Mariam Kiran, Danial Ebling, Joe Breen,
• Abstract要約: 本稿では,Large Language Models (LLM) を用いたネットワーク監視管理の革新について検討する。 我々はLSMを活用し、異常検出を強化し、根本原因分析を自動化し、インシデント分析を自動化し、AIを用いたよく監視されたネットワーク管理チームを構築する。 私たちのモデルはマルチエージェントアプローチとして開発され、現在も進化を続けており、早期の結果が得られています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7379838047227086
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The rapid evolution of network infrastructure is bringing new challenges and opportunities for efficient network management, optimization, and security. With very large monitoring databases becoming expensive to explore, the use of AI and Generative AI can help reduce costs of managing these datasets. This paper explores the use of Large Language Models (LLMs) to revolutionize network monitoring management by addressing the limitations of query finding and pattern analysis. We leverage LLMs to enhance anomaly detection, automate root-cause analysis, and automate incident analysis to build a well-monitored network management team using AI. Through a real-world example of developing our own OFCNetLLM, based on the open-source LLM model, we demonstrate practical applications of OFCnetLLM in the OFC conference network. Our model is developed as a multi-agent approach and is still evolving, and we present early results here.
• Abstract（参考訳）: ネットワークインフラストラクチャの急速な進化は、効率的なネットワーク管理、最適化、セキュリティのための新たな課題と機会をもたらしている。 非常に大規模な監視データベースの探索が高価になるにつれて、AIとGenerative AIの使用は、これらのデータセットの管理コストの削減に役立つ。 本稿では,Large Language Models (LLMs) を用いて,クエリ検索とパターン解析の限界に対処し,ネットワーク監視管理に革命をもたらす方法について検討する。 我々はLSMを活用し、異常検出を強化し、根本原因分析を自動化し、インシデント分析を自動化し、AIを用いたよく監視されたネットワーク管理チームを構築する。 オープンソースLLMモデルに基づくOFCNetLLMの開発の実例を通じて,OFCカンファレンスネットワークにおけるOFCnetLLMの実践的応用を実証する。 我々のモデルはマルチエージェントアプローチとして開発され、現在も進化を続けており、早期の結果が得られています。

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