摘要
随着5G网络与物联网技术的快速发展,运营商网络安全系统面临着海量告警信息处理难题。针对传统安全设备产生的误报率高、重复告警多等问题,提出基于DeepSeek深度学习框架的告警降噪方法。通过构建多维度告警特征提取模型,结合时序关联分析与上下文语义理解技术,建立告警事件的多层次关联规则库。在模型优化环节,采用动态权重调整机制平衡误报抑制与真实威胁识别的矛盾,引入注意力机制强化关键告警特征的学习能力。实际部署测试表明,该方法能有效区分网络扫描、误配置等常规告警与APT攻击等实质性威胁,在保持核心安全事件检出率的同时显著降低告警总量。系统验证环节通过构建多维评估体系,证实该方案可提升安全运维效率,为运营商构建智能化的网络安全运营体系提供可落地的技术路径,具有行业推广价值。
出处
《中国宽带》
2025年第7期46-48,共3页
China BroadBand
