1、.網絡異常流量檢測
計算機網絡是現代人生活中不可或缺的一部分，隨著網絡技術的不斷發展和網絡拓撲結構的日益復雜，這種新鮮的生活方式給人們帶來了極大便利，同時也帶來了威脅。
手機監聽、數據泄露、釣魚攻擊等大規模的網絡威脅事件層出不窮，無論是對國家的經濟，還是對人們的生活都產生了嚴重的影響，網絡安全問題逐漸成為人們關注的問題。
目前，人工智能已經應用于惡意代碼檢測、惡意流量監測、威脅情報收集、軟件漏洞挖掘等網絡安全領域。
網絡異常流量檢測思想原理的第一步是獲取和分析網絡上傳輸的原始數據，當網絡中出現攻擊的時候，網絡流量就會發生不正常的變化，以之前網絡正常流量為安全基線對網絡中的各個設備進行實時監測，對異常流量進行告警，并記錄在告警日志中，并對網絡發生的錯誤和攻擊進行監測和隔離，為用戶提供安全可靠的服務。
2、.智能運維
智能運維的主要作用是進行實時監控、實時報警、異常檢測、故障根源分析和趨勢預測等。通過同步運維數據，將平臺數據集中起來進行優化，分析和處理海量的數據，達到動態監控的目的，從多維度、多數據源對現場操作和維護指標的特征進行記錄，實時預警，及時對關鍵的監測點制訂動態檢查計劃。
數據挖掘技術可以提早發現，并主動預防可能出現的問題，以達到提升運維效率的目的。
3、.故障溯源
近年來，電信網絡系統的規模逐漸擴大，復雜度也相應提升，使得運維人員必須要面對各種各樣高度集成的設備產生的大量實時信息，這導致維護變得越來越繁重和復雜。
運維人員無法在現有系統的幫助下及時發現和解決異常情況下的問題，導致問題不斷傳播，甚至升級，最終影響所有業務的完成。
發現問題、分析問題根源、得出解決方案都需要一定的時間，如果問題得不到及時解決，問題帶來的影響可能有擴大化的趨勢。人工智能技術可以全局監控通信網絡，及時發現和處理可能出現的問題，對報警中的關鍵信息進行適當的分析和處理，并確保靈活的信息過濾和可追溯性。
通過對告警信息進行過濾、匹配，確定并分類、關聯，屏蔽低級別報警，及時診斷網絡故障，協調通信服務模式和網絡拓撲結構，并準確定故障。建立故障分析模型，最終實現可追溯性。
