I前言隨著人工智能技術的不斷發(fā)展和普及，服務生成網(wǎng)絡(Service，以實現(xiàn)智能化網(wǎng)絡服務的自動生成和定制化。前言 I 一、引言 1絡的愿景 3、服務生成網(wǎng)絡架構 5 數(shù)字孿生網(wǎng)絡映射層 8深度全可編程網(wǎng)絡層 9 4.2意圖驅動網(wǎng)絡技術 214.3網(wǎng)絡自動化配置 244.4數(shù)字孿生網(wǎng)絡技術 274.5全可編程網(wǎng)絡基礎設施 344.6深度強化學習網(wǎng)絡優(yōu)化 40與用例 49化場景用例 49能部署場景用例 58能管理控制用例 64挑戰(zhàn)與趨勢 70大模型訓練的挑戰(zhàn) 70與泛化遷移的挑戰(zhàn) 72隱私與安全的挑戰(zhàn) 73七、總結 76 參考文獻 781服務生成網(wǎng)絡(ServiceGenerationNetwork，SGN)是一種先進 絡和網(wǎng)絡優(yōu)化等能力。SGN旨在根據(jù)用戶的請求或需求智能化的生SGN利用意圖驅動網(wǎng)絡技術，理解用戶通過自然語言或其他形響應。SGN融合了自動化網(wǎng)絡配置功能，使其能夠根據(jù)生成的服務和高操作軟件接口和編程語言進行控制和定制。這種可編程性使得SGN2化的服務解決方案。3網(wǎng)絡的愿景(1)在網(wǎng)絡中用大語言模型自動化生成網(wǎng)絡領域所需的生成文(2)在網(wǎng)絡中采用設計大模型，設計網(wǎng)絡協(xié)議、路由算法、調(diào)網(wǎng)與泛在優(yōu)化。(3)在網(wǎng)絡中用決策大模型，壓縮信息特征并將知識符號化，45絡架構ence型(LLM，largelanguagemodel)和大(型)決策模型(LDM，largel行GAI優(yōu)化以實現(xiàn)決策模型的意圖保障與驗證，如支持網(wǎng)絡協(xié)議、括語言模型GPT-4、PaLM(PathwaysLanguageModel)和LLaMA6(LargeLanguageModelMetaAI)模型等。GAI生成的智能方案包含三個階段：(1)自動設計：首先，根據(jù)網(wǎng)絡場景與用戶意圖設計并生成新(2)優(yōu)化部署：基于意圖需求自動生成網(wǎng)絡部署方案，例如在(3)智能管控：GAI感知物理網(wǎng)絡環(huán)境，學習歷史配置操作數(shù)字孿生網(wǎng)絡虛實映射與配置驗證特性以及可編程網(wǎng)絡數(shù)據(jù)平面深度7C3孿生北向接口B孿生南向接口高效數(shù)據(jù)測量控制指令下發(fā)可編程網(wǎng)絡端側設備可編程網(wǎng)絡交換設備軟件定義與硬件加速轉發(fā)邏輯可編程管理絡安全存儲物理網(wǎng)絡資源可編程CPU+SmartNIC/DPU數(shù)據(jù)平面高性能編程語言協(xié)議無關性可重構配置平臺無關性FPGAASICNP...MPC3孿生北向接口B孿生南向接口高效數(shù)據(jù)測量控制指令下發(fā)可編程網(wǎng)絡端側設備可編程網(wǎng)絡交換設備軟件定義與硬件加速轉發(fā)邏輯可編程管理絡安全存儲物理網(wǎng)絡資源可編程CPU+SmartNIC/DPU數(shù)據(jù)平面高性能編程語言協(xié)議無關性可重構配置平臺無關性FPGAASICNP...MP基礎模型庫GAI大模型訓練學習生成式AI知識圖譜強化學習GAI賦能意圖驅動層大型語言模型LLM意圖文本意圖實體GAI意圖轉譯LLaMAGPT-412大型決策模型LDM預訓練流量矩陣M成本開銷YX/重訓練微調(diào)XZ基礎模型庫GAI大模型訓練學習生成式AI知識圖譜強化學習GAI賦能意圖驅動層大型語言模型LLM意圖文本意圖實體GAI意圖轉譯LLaMAGPT-412大型決策模型LDM預訓練流量矩陣M成本開銷YX/重訓練微調(diào)XZ 智能決策生成意圖驅動閉環(huán)反饋意圖輸入意圖驗證意圖保障大型決策模型LDM智能方案優(yōu)化智智能網(wǎng)絡解決方案GAI優(yōu)化自動設計網(wǎng)絡切片按需定制智能管控遙測分析智能調(diào)度驅動意圖反饋數(shù)字孿生網(wǎng)絡映射層服務映射模型質量保障3網(wǎng)元模型拓撲模型意圖反饋數(shù)字孿生網(wǎng)絡映射層服務映射模型質量保障3網(wǎng)元模型拓撲模型流量建模調(diào)度優(yōu)化網(wǎng)絡規(guī)劃21功能模型共享數(shù)據(jù)倉庫運行狀態(tài)數(shù)據(jù)管理數(shù)據(jù)采集數(shù)據(jù)模型用戶業(yè)務數(shù)據(jù)服務基礎模型虛擬數(shù)字孿生網(wǎng)絡數(shù)數(shù)字孿生體管理模型管理安全管理資源調(diào)度用戶管理業(yè)務適配 網(wǎng)絡控制與編排設備管理跨域協(xié)同時延保障意圖管理拓撲管理深度全可編程網(wǎng)絡層低延時/高速率轉發(fā)性能協(xié)深度全可編程網(wǎng)絡層低延時/高速率轉發(fā)性能協(xié)議解析可編程低成本定制化可編程能力 卸載CPU工作負載多類基礎設施操作卸載高性能可編程數(shù)據(jù)分組處理芯片零信任信息安全保護83.2數(shù)字孿生網(wǎng)絡映射層行高效的操作和配置，所示，數(shù)字孿生網(wǎng)絡映射層基于DTN(digitaltwinnetwork)架構[6]9域協(xié)同、時延保障等功能。對CPU算力的消耗同時降低業(yè)務的傳輸時延，提高數(shù)據(jù)測量上智能網(wǎng)絡方案輸入與抽象化意圖反饋[7][8]。3.3深度全可編程網(wǎng)絡層CPU為應用提供更多的處理能力[3]，包括智能網(wǎng)卡(SmartNIC，smartnetworkinterfacecard)和數(shù)據(jù)與零信任信息安全保護。受的目applicationspecificintegratedcircuit列(FPGA,fieldprogrammablegatearray)、網(wǎng)絡處理器(NP,networkprocessor)等。4.1生成式人工智能與前景。人工智能目前已應用于如金融、娛樂、新能源、醫(yī)療、生成式人工智能(GAI，Generativeartificialintelligence，也稱經(jīng)元)組成，可以通過學習輸入數(shù)據(jù)的統(tǒng)計規(guī)律，來創(chuàng)造新的數(shù)據(jù)，、場規(guī)模將至(1)生成式人工智能技術原理生成式人工智能基本原理是通過訓練模型來學習并預測數(shù)據(jù)的處理、模型訓練和數(shù)據(jù)生成。1)數(shù)據(jù)預處理：將原始數(shù)據(jù)轉換為模型可處理的格式，如將文RNN或變分自編碼器(VAE)(2)生成式人工智能技術應用。戶偏好和特定標準(如流派、風格或情緒)的音樂。I訓練與微調(diào)、內(nèi)容推理與生成[15]。[16]。設備和用戶終端的連接，確保數(shù)據(jù)能夠順利傳輸?shù)綌?shù)據(jù)平臺。 工作，進一步提高模型的性能和魯棒性。第四步是推理與生成，分別是內(nèi)容生成、用戶輸入和內(nèi)容推理。1.2GAI關鍵技術。Transformer是一種序列建模方法，可應用于自然語言和視覺處信息[23]。多頭注意力機制通過并行計算多個注意力頭，從不，并考慮到源語言的上下文信息[23]。件、采樣階段和去噪階段[47][48]。像素空間[47][48]。在DiffusionModel中，條件編碼器采用的是CLIP(ContrastiveDiffusionModel可以在生成和去噪階段中利用圖像和文本的語義信更準確和有語義一致性的圖像生成[47][48]。UNet由編碼器-解碼器組成。編碼泛化能力[49]。4.2意圖驅動網(wǎng)絡技術4.2.1SGN知識圖譜技術0]在意圖驅動網(wǎng)絡中扮(1)實體和關系：知識圖譜中的實體是各種與服務生成相關的成的服務之間的匹配關系等。(2)多模態(tài)信息：知識圖譜不僅包含文本信息，還可以包含圖、富有表現(xiàn)力的網(wǎng)絡服務。(3)知識融合：知識圖譜是從各種數(shù)據(jù)源和知識庫中整合得到(4)語義表示：知識圖譜采用語義化的表示方式，使用RDF ge(5)查詢和推理：SGN利用知識圖譜進行數(shù)據(jù)的查詢和推理，知識圖譜在SGN中充當了信息整合和語義理解的橋梁，它為SGN提供了強大的知識管理和推理能力。通過不斷豐富和完善知識largelanguagemodel)和大型決策模型(LDM，largedecision-making(NLP)和機器學習，旨在實現(xiàn)更智能、更個性化的網(wǎng)絡服務體驗。別：意圖驅動網(wǎng)絡首先通過NLP技術解析用戶的自然語中識別出用戶的意圖。例如，用戶可能提出查詢、請求、。得網(wǎng)絡服務變得更加智能化、個性化，滿足用戶不斷變化的需求，率。4.3網(wǎng)絡自動化配置4.3.1網(wǎng)絡自動化配置簡介，例如登錄路由器、化離不開在操作系統(tǒng)(OS)命令行界面(CLI)級別上編程的鏈接腳]。從最基本的層面上講，可以使用標準CLI命令和參數(shù)來自動化根據(jù)前面命令的成功(&&)或失敗(||)來鏈接事件。或者，用戶可以將命令列表編譯成文本文件(稱為Shell腳本)，從而通過一個執(zhí)可以從應用的前端選擇、調(diào)度和執(zhí)行這些程序。例如，紅帽Ansible自動化平臺可以將應用編程接口(API)、插件、清單及模塊打包成用4.3.2LLM自動化網(wǎng)絡配置SGN采用大型語言模型或者大型決策模型完成命令行自動化和例如，當LLM訓練數(shù)據(jù)集合中含有網(wǎng)絡配置相關的bash命令力的時候，并在孿生體中測試驗證符合一定指標預期，可通過LLM(3)網(wǎng)絡設備配置：將網(wǎng)絡設備配置信息以Yang格式定義。Netconf服務器將接收客戶端的配置請求，并通過大語言模型將其轉的穩(wěn)定性。(6)網(wǎng)絡拓撲管理：如果大語言模型部署在多個服務器上，可(7)安全性考慮：在配置網(wǎng)絡時，需要考慮安全性問題。確保行配置操作。此外，還可以限制對敏感配置的訪問權限。(8)監(jiān)控和日志：實現(xiàn)對大語言模型配置網(wǎng)絡過程的監(jiān)控和日4.4數(shù)字孿生網(wǎng)絡技術4.4.1數(shù)字孿生網(wǎng)絡技術簡介(1)數(shù)字孿生網(wǎng)絡的背景和定義數(shù)字孿生網(wǎng)絡是一種將現(xiàn)實世界中的物理實體或系統(tǒng)映射到虛所構成的虛擬模型。通過數(shù)字孿生網(wǎng)絡，我們可以實時地監(jiān)測、(2)數(shù)字孿生網(wǎng)絡的作用和優(yōu)勢行預測性維護和決策支持至關重要。4.4.2數(shù)字孿生網(wǎng)絡的構建過程(1)數(shù)據(jù)測量和傳感器技術數(shù)字孿生網(wǎng)絡的構建首先需要測量現(xiàn)實世界物理實體或系統(tǒng)的數(shù)據(jù)測量頻率和精度數(shù)據(jù)測量的頻率和精度對數(shù)字孿生網(wǎng)絡的質量和實時性至關重(2)數(shù)據(jù)預處理和清洗數(shù)據(jù)對齊和同步處理的關鍵環(huán)節(jié)。(3)建模和仿真，學習模型。仿真算法和工具4.4.3數(shù)字孿生網(wǎng)絡的關鍵技術(1)數(shù)據(jù)融合與集成。數(shù)據(jù)集成與轉換(2)模型開發(fā)與優(yōu)化數(shù)優(yōu)化與模型選擇。字孿生網(wǎng)絡的穩(wěn)定性和性能。(3)實時數(shù)據(jù)更新與反饋基于反饋的模型更新和優(yōu)化(4)可視化與交互界面優(yōu)化方案。可視化分析工具可視化分析工具可以幫助用戶深入挖掘數(shù)字孿生網(wǎng)絡的數(shù)據(jù)和4.4.4數(shù)字孿生網(wǎng)絡未來發(fā)展與挑戰(zhàn)(1)未來數(shù)字孿生網(wǎng)絡的發(fā)展方向自主學習與優(yōu)化建(2)數(shù)據(jù)安全與隱私保護私保護法規(guī)(3)大規(guī)模數(shù)字孿生網(wǎng)絡的挑戰(zhàn)。時性和延遲(4)人工智能和邊緣計算的融合成為一項重要的技術挑戰(zhàn)。模型優(yōu)化和壓縮4.5全可編程網(wǎng)絡基礎設施4.5.1P4可編程網(wǎng)絡可編程能力主要體現(xiàn)在軟件定義網(wǎng)絡(SDN，software-definedng口并進行管理，實現(xiàn)網(wǎng)絡功能的按需管控與新業(yè)務快速部署。例如OpenFlow協(xié)議[1]可定義控制器與轉發(fā)設備間的行為機制，向網(wǎng)絡設相關研究采用軟件編程方式設定數(shù)據(jù)分組的處理流程并在芯片中編對轉發(fā)行為的定義，完成訪問控制列表(ACL,accesscontrollist)過可編程[2]。服務生成網(wǎng)絡(ServiceGenerationNetwork，SGN)結合了P4 程技術，為網(wǎng)絡提供了更高度定制化和靈活性的全可編程解決方案。P4是一種面向數(shù)據(jù)包處理器的可編程語言，它使網(wǎng)絡管理員能P(2)多協(xié)議支持：P4支持多種網(wǎng)絡協(xié)議的定義和處理。SGN可SGN能夠適.5.2白盒交換機機相對應。它具有以下特點和優(yōu)勢：根據(jù)特定需求和應用場景定制和編程交換機的數(shù)據(jù)包處理和流轉規(guī)和可定制的功能。DN盒交換機在一些特定場景下可能更適合專業(yè)的網(wǎng)絡管理團隊和網(wǎng)絡高網(wǎng)絡系統(tǒng)全可編程性。智能網(wǎng)卡是一種在網(wǎng)絡接口控制器(NIC)上集成了處理和加速則在網(wǎng)卡上集成了更多的處理能力，如數(shù)據(jù)包處理、流量分析、以卸載主機CPU的部分(網(wǎng)絡)工作負擔，DPU(DataProcessingUnit)是一種專門用于數(shù)據(jù)處理和加速的絡任務。DPU處它們?yōu)榉丈删W(wǎng)絡的全可編程性和智能化提供了重要的技術支持。(1)發(fā)展方向SGN的發(fā)展將趨向于更大的靈活性和定制化。全可編程網(wǎng)絡基自適應和智能化通過實時監(jiān)測網(wǎng)絡狀態(tài)，SGN可以動態(tài)地調(diào)整端到端服務生成的策SGN各個板庫供重復調(diào)用。開放標準和協(xié)議SGN的發(fā)展將促進開放標準和協(xié)議的制定，使得不同廠商的設SGN(2)面臨的挑戰(zhàn)0性能和效率SGN編4.6深度強化學習網(wǎng)絡優(yōu)化4.6.1深度強化學習基本原理體(Agent)與環(huán)境(Environment)進行交互，從而學習如何在復雜1策略迭代動作策略迭代智能智能體環(huán)境狀態(tài)，獎勵RL主要由智能體(Agent)、環(huán)境(Environment)、狀態(tài)(State)、動作(Action)、獎勵(Reward)和策略(Policy)組成。智能體根據(jù)高訓練效率和穩(wěn)定性，最終實現(xiàn)對復雜任務的高效學習和決策能力。4.6.2深度強化學習網(wǎng)絡優(yōu)化網(wǎng)絡優(yōu)化問題是在計算機網(wǎng)絡中尋找最優(yōu)解或最佳配置的挑戰(zhàn)2(1)網(wǎng)絡拓撲優(yōu)化網(wǎng)絡拓撲是指網(wǎng)絡中各個節(jié)點(計算機、交換機、路由器等網(wǎng)絡常見的網(wǎng)絡拓撲有星型拓撲、總線拓撲、樹狀拓撲等，如下圖所示。a(b)總線拓撲(c)樹形拓撲L3(2)路由規(guī)劃直接影響網(wǎng)絡性能。常見的路由規(guī)劃算法包括靜態(tài)路由、動態(tài)路由、源節(jié)點RLDRL法還網(wǎng)絡狀態(tài)，r4網(wǎng)絡控制器網(wǎng)絡狀態(tài)上傳路由下發(fā)源節(jié)點源節(jié)點(3)流量控制的數(shù)據(jù)傳輸路徑，避免網(wǎng)絡擁塞和沖突。常見的流量調(diào)度算法包括：PathECMP輪詢調(diào)度算法(Round-RobinScheduling)等。以上的流量調(diào)度方法，缺乏靈活性，5源節(jié)點源節(jié)點a算法執(zhí)行前示意圖基于DRL的集中式網(wǎng)絡控制器網(wǎng)絡狀態(tài)上傳流量調(diào)度策略下發(fā)源節(jié)點源節(jié)點b法執(zhí)行后示意圖DRL量調(diào)度64.6.3SGN大語言模型優(yōu)化絡優(yōu)化方案，解決網(wǎng)絡可擴展問題。和吞吐量。大載均衡。7RLLLM上述基于深度強化學習和大語言模型的網(wǎng)絡技術可以用來實現(xiàn)成本4.6.4未來發(fā)展與挑戰(zhàn)L89絡場景與用例。(1)網(wǎng)絡智能規(guī)劃和優(yōu)化(2)網(wǎng)絡智能部署(3)網(wǎng)絡智能管理控制5.1網(wǎng)絡智能規(guī)劃和優(yōu)化場景用例質量等。用戶體驗[34]。其多維度分析能力和專業(yè)規(guī)劃工具的支持，實現(xiàn)網(wǎng)絡的全面優(yōu)化。施網(wǎng)絡優(yōu)化，提升網(wǎng)絡性能和用戶體驗[35]。5.1.1空地協(xié)同無線網(wǎng)絡規(guī)劃方案設計系統(tǒng)和衛(wèi)星通信系統(tǒng)已無法有效滿足廣域智慧連接和全球泛在無縫線網(wǎng)絡具有網(wǎng)絡異質異構、空中節(jié)點高度動態(tài)、拓撲結構復雜易變、服務生成網(wǎng)絡通過生成式人工智能關鍵技術可以為空地協(xié)同無(1)基于服務生成網(wǎng)絡的無線用戶需求獲取(2)基于服務生成網(wǎng)絡的最優(yōu)方案推薦為用戶推薦出合理的服務需求方案可以減少用戶服務需求變更費或者資源不足，的網(wǎng)絡規(guī)劃難度。(3)基于服務生成網(wǎng)絡的通信業(yè)務需求預測(4)基于服務生成網(wǎng)絡的網(wǎng)絡規(guī)劃方案設計(5)基于服務生成網(wǎng)絡的方案評估與建議(6)基于服務生成網(wǎng)絡的網(wǎng)絡規(guī)劃配置生成5.1.2智能網(wǎng)絡性能評估與指標優(yōu)化建議能網(wǎng)絡優(yōu)化，包括在對智能網(wǎng)絡運行狀況有充分數(shù)據(jù)支撐的前提下，絡優(yōu)化依賴維護人員經(jīng)驗以及生產(chǎn)商所提供的一些智能網(wǎng)絡優(yōu)化工化及連續(xù)性。劃與優(yōu)化場景中有如下用例：(1)無線網(wǎng)絡規(guī)劃(2)網(wǎng)絡資源效率優(yōu)化網(wǎng)絡存在的問題，云計算存儲優(yōu)化等常見問題根據(jù)決策模型生成網(wǎng)絡資源優(yōu)化配置方(3)網(wǎng)絡內(nèi)生智能優(yōu)化影響程度。然后，節(jié)點的關聯(lián)節(jié)點，5.1.3智能網(wǎng)絡數(shù)據(jù)流量生成成任意所需的、包含不同IP包頭包格式、不同流量模型分布的仿真(1)數(shù)據(jù)測量與預處理。(2)特征提取與分析特征。。(3)智能生成模型的訓練(GenerativeAdversarialNetwork，GAN)。(4)數(shù)據(jù)生成通過調(diào)整生成模型的參數(shù)和隨機采樣，可以生成不同IP包頭包仿真數(shù)據(jù)集。(5)數(shù)據(jù)集評估與優(yōu)化(6)數(shù)據(jù)集使用驗證。同時，保障網(wǎng)絡數(shù)據(jù)的隱私和安全也是極其重要的考慮因素。5.2網(wǎng)絡智能部署場景用例G務、運營效率[37]。.2.1智能語義編解碼相關特征(如接收信號強度、信噪比和信道脈沖響應等)作為大語言接收端的語義解碼系統(tǒng)采用大語言模型基于收到的信息重新生成文識碼器解碼器碼器 物理信道識碼器解碼器碼器 物理信道識識碼器發(fā)送器接收發(fā)送器語義編碼器LLM短信息長信息語義編碼器LLM短信息長信息碼器Q1:Canyouencodethefollowingtextintoacompactpromptwhichcanbeusedforrecoveringtheoriginaltext:Artificialintelligencewasfoundedasanacademicdisciplinein1956.Thefieldointmentandlossoffunding,butafter2012,whendeeplearningsurpassedallpreviousAItechniques,therewasavastincreaseinfundingandinterest.[語義編碼器]A1(LLM):Certainly!Here'sacompactpromptthatcanbeusedtorecovertheoriginaltext:AIfoundedin1956.Cyclesofoptimism,disappointment,fundingloss.After2012,deeplearningsurpassedprevioustechniques,leadingtovastfundingincrease.deeplearningsurpassedprevioustechniques,leadingtovastfundingincrease解碼器]A2(LLM):Certainly!Here'sthedetailedtextcorrespondingtothecompactprompt“Artificialintelligencewasfoundedasanacademicdisciplinein1956.Overtheyears,thefieldwentthroughmultiplecyclesofoptimism,followedbydisappointmentandlossoffunding.However,afterthebreakthroughsin2012,specificallywiththesuccessofdeeplearningsurpassingallpreviousAItechniquestherewasasignificantincreaseinfundingandinterestinthefieldofAI.”.2.2智能異構設備接入設計服務生成網(wǎng)絡的智能異構設備接入方案需要結合大語言模型(LLM)和自動化技術，以實現(xiàn)對各廠商設備操作手冊的學習和訓包括但不限于以下步驟：(1)數(shù)據(jù)獲取與預處理則等。(2)大語言模型學習和訓練(3)異構指令的統(tǒng)一指令格式。(4)設備自動化接入。(5)異構設備管理。(6)持續(xù)學習迭代冊的學習和訓練。智能異構設備接入方案可以極大地提高設備接入的效率和精確例如圖5-2所示。SDN同化設備商SDN同化設備商配置文件初級設備模型LLM映射LLM解析器初級設備模型LLM映射LLM解析器LLMLLM映射器驗證器CLI統(tǒng)一設備模型5.2.3SGN數(shù)字孿生網(wǎng)絡應用(1)故障診斷與預測斷速診斷故障，預測性維護(2)性能優(yōu)化與資源管理資源調(diào)度與利用降低成本。(3)智能決策支持數(shù)字孿生網(wǎng)絡的模擬和預測能力為智能決策提供了強有力的支而提高效率和競爭力。應用于服務生成網(wǎng)絡的實例5.3網(wǎng)絡智能管理控制用例智能網(wǎng)絡管理控制是一種利用先進技術和智能算法來實現(xiàn)網(wǎng)絡[38]。5.3.1智能網(wǎng)絡切片服務定制請設定1個切片：云節(jié)點2和接入點1連接,帶寬10Gbps，需要流量保護接入2到云2，2Gbps，強制切請設定1個切片：云節(jié)點2和接入點1連接,帶寬10Gbps，需要流量保護接入2到云2，2Gbps，強制切片流量保護網(wǎng)絡切片場景微調(diào)后的LLM5Gbps接入32Gbps210Gbps1我的接入點是3，我需要切片連接到云節(jié)點1，帶寬為5G，無需保護帶寬10Gbps5Gbps2Gbps切片云節(jié)點云節(jié)點2云節(jié)點1云節(jié)點2切片接入點接入點1接入點3接入點2流量保護是否是云云21.3.2智能網(wǎng)絡故障自愈在這樣的背景下，網(wǎng)絡運營商面臨著前所未有的故障自愈挑戰(zhàn)。]。SGN5.3.3智能異常流量攻擊檢測成網(wǎng)絡可以綜合運用生成對抗網(wǎng)絡(GAN)來實現(xiàn)異常流型(LLM)。(1)數(shù)據(jù)測量與預處理備。(2)異常流量檢測模型構建使用生成對抗網(wǎng)絡(GAN)構建一個生成模型和一個判別模型。生成模型(生成器)用于生成偽造的正常流量數(shù)據(jù)，判別模型(判別器)用于區(qū)分真實的正常流量數(shù)據(jù)和偽造的流量數(shù)據(jù)。(3)異常流量分類訓練(4)異常流量檢測將生成的偽造流量數(shù)據(jù)與真實流量數(shù)據(jù)一起輸入判別模型進行(5)大語言模型輔助檢測利用大語言模型(LLM)對網(wǎng)絡流量數(shù)據(jù)中的文本信息進行理解(6)模型優(yōu)化和持續(xù)學習該智能異常流量攻擊檢測用例利用了生成對抗網(wǎng)絡的生成能力絡的挑戰(zhàn)與趨勢6.1通用大模型訓練的挑戰(zhàn)I的解決方案往往采用數(shù)據(jù)并行或模型并行的方式將計算任務劃分成效的跨異構算力平臺的通用化大模型訓練是服務生成網(wǎng)絡領域的一型需要具體考慮以下問題。(1)智能模型高效計算索的問題。針對大模型在工程應用中存在訓練時間長、推理效率低、技術等，而常用的加速技術包括梯度壓縮、避免跨機通訊等。此外，大模型的高效推理是實現(xiàn)工程應用落地的關鍵所在。相對訓練環(huán)節(jié)，存帶寬，所以不僅要在保證低延遲的前提下，盡可能節(jié)省計算資源，部署階段可以通過分布式推理、批量推理、算子融合、硬件加速等，(2)智能模型可控生成6.2部署與泛化遷移的挑戰(zhàn)人工智能的普惠目標是讓每個人都能享受到智能技術帶來的便境，泛化遷移是指將大模型從源域(如訓練數(shù)據(jù)集)適應到目標域(如新的任務或領域)。這兩個挑戰(zhàn)涉及到大模型的輕量化、自適應和可擁人臉識別、機器翻譯等。然而，邊緣設備也有計算能力、存儲空間、高模型的泛化能力。6.3數(shù)據(jù)隱私與安全的挑戰(zhàn)述。丟失或者歧義性增加，型的多次輸出去獲取訓練過程中使用過的數(shù)據(jù)的分布實現(xiàn)數(shù)據(jù)竊取管政策，確保數(shù)據(jù)的合規(guī)性，以避免違反國家相關法律規(guī)定。七、總結通過大型語言模型或者大型決策模型以自動化方式生成各種類型的G物聯(lián)網(wǎng)和邊緣計算等相結合，ationnetworktiveartificialintelligencetentdrivennetwork大(型)語言模型anguagemodel大(型)決策模型cisionmodelDigitaltwinnetworkgrammablenetworkeepreinforcementlearningkinterfacecardataprocessingunitledgegraphNACNetworkautomaticconfigurationNTGNetworktrafficgenerationmaltrafficdetectionnganddecodingerogeneousdeviceaccessNSSNetworkslicingservicersonHBalakrishnanetalOpenFlowenablingmpusnetworksJACMSIGCOMMcomputercommunicationreview74.[2]黃韜,劉江,汪碩,等.未來網(wǎng)絡技術與發(fā)展趨勢綜述[J].通信學報,2021,[3]馬瀟瀟,楊帆,王展,等.智能網(wǎng)卡綜述[J].計算機研究與發(fā)展,2022.planeflexibilityandprogrammabilityinsoftwaredefinednetworkingJIEEEAccess,7:-47840.enablingtechnologieschallengestrendsandfutureprospects[J].IEEECommunications[6]孫滔,周鋮,段曉東,等.數(shù)字孿生網(wǎng)絡(DTN):概念,架構及關鍵技術[J].GroshevMGuimaresCMartnPrezJetalTowardintelligentcyber-physicalemsDigitaltwinmeetsartificialintelligenceJIEEECommunicationsMagazine21,59(8):14-20.llisseJetalNetworkDigitalTwinContextandOpportunitiesJIEEECommunicationsMagazine-27.JetalAsurveyoflargelanguagemodelsarXivpreprintmakingProblemsmethodsandopportunitiesarXivpreprintarXiv:2303.04129,2023.SequenceModelsforSequentialDecisionrXivNetworkTrafficarXivpreprintarXiv3,2023.ChowdheryANarangSDevlinJetal.Palm:ScalinglanguagemodelingwithpathwaysarXivpreprintarXiv2311,2022.LlamaOpenandefficientfoundationBrownTBMannBRyderNetal.LanguageModelsareFew-ShotLearnersJ.QinZhangetal.3.[17]Tu??e?elik.2023.TheRoleofArtificialIntelligenceforTheArchitecturalPlansignAutomationinDecisionmakingInProceedingsofthethceonMachineLearningTechnologiesICMLThttpsdoiorg9883.3589903sinSpeculativeClimateFuturesInProceedingsofthe15thConferenceonCampCAssociationforComputingMachineryNewYorkNYUSAhttpsdoiorg45/3591196.359334119]SangjunLee,DonggeunKo,JinyongPark,SaebyeolShin,DongheeHong,andoDeepfakeDetectionforFakeImageswithFacemasksInestWorkshoponSecurityImplicationsofDeepfakesandUSA,27–30./10.1145/3494109.3527189NNguyenandSNadi"AnEmpiricalEvaluationofGitHubCopilot’sCodeestionsIEEEACMthInternationalConferenceonMiningtoriesMSRPittsburghPAUSAppdoi05(008).DOI:10.28468/ki.njsjb.2023.000100.XuMDuHNiyatoDetal.Unleashingthepowerofedge-cloudgenerativeAIrXivpreprintvyouneedCAdvancesinneuralinformationprocessingsystems,2017,30.-07-knscnkinetkcmsdetailTPhtmlrImageSegmentationppyleDisentanglementinArtAnalysisIneedingsoftheACMInternationalConferenceonMultimediaRetrieval208./10.1145/3591106.3592262JShaoandXLi“GeneralizedZero-ShotLearningWithMulti-ChannelreVAEIEEESignalProcessingLettersvolppijianLuMiaomiaoCui,XuansongXie,Xian-ShengHua,andChunyanMiao.2022.viaCLIPInProceedingsofthethCMInternationalConferenceonMultimediaMMAssociationforhttpsdoiorg3161.3547935ningArchitectureforSegmentationofVascularfferedningExplainableArtificialIntelligenceandBiasIEEEAccessvol[31]吳畏虹.軟件定義骨干網(wǎng)段路由技術研究.北京郵電大學,2021.DOI:10.26969/ki.gbydu.2021.000091.networkarchitecturebasedonspaceairgroundintegratednetwork,”2017IEEEthInternationalConferenceonCommunicationSoftwareandNetworksICCSNGuangzhouChina,2017,pp.798-803,doi:NBenjaminSliwaManuelPatchouKarstenHeimannandChristianWietfeld.oundbasedVehicularNetworkswithnsLIMoSimInProceedingsoftheWorkshoponnsWNShttpsdoiorg9400.3389407ZhangZMuXTuCetal.HierarchicalnetworkplanningofdistributedetzeroenergycommunityJCleanTechnologiesandlanningwithdeepreinforcementlearningCProceedingsoftheACMSIGCOMMConference.2021:1.[36]秦宏志.空地協(xié)同網(wǎng)絡的智能緩存機制研究[D].沈陽航空航天大學,2022.DOI:10.27324/ki.gshkc.2022.000373.GarridoHidalgoC,HortelanoD,Roda-SanchezL,etal.IoTheterogeneousmeshnetworkdeploymentforhumanin-the-loopchallengestowardsasocialandsustainableIndustryJIEEEAccess8,6:28417-28437.DanielRozhkoandPaulChowTheNetworkManagementUnitNMU:gNetworkAccessforDirectConnectedFPGAsInProceedingsoftheonalSymposiumonFieldProgrammableGate232–241./10.1145/3289602.3293903yambasAANAnandaKusumaandEMulyanaNetworkhmsCaseStudyVirtualNetworkEmbeddingthrenceonTelecommunicationSystemsServicesandApplications(TSSA,Bandung,Indonesia,2020,pp.1-5,doi:3-953.basedsyntheticIPheadertracegeneration