IPv6大赛获奖项目：基于大语言模型的校园网IPv6智能运维平台

大模型赋能校园网，IPv6智能运维平台引领高校数字化新篇

1. 智能日志处理：创新性融合前缀树算法与大语言模型，实现对海量、多源异构日志的秒级模板匹配与自动提取。当新日志出现时，系统能快速理解其语义，自动归类并提取关键信息，极大降低了人工维护成本，提升了日志结构化效率。

2. 联邦学习赋能知识共享：采用联邦学习技术，在保障各机构数据隐私的前提下，实现跨校园、跨组织的日志模板特征共享与分类模型协同训练。这打破了知识壁垒，使得平台能快速适配不同高校的网络环境，智能化水平持续增强。

3. 语义与拓扑融合的根因定位：突破传统聚类方法局限，将大模型生成的日志语义向量与真实的网络拓扑信息相结合进行多维聚类分析。这种方法能自动发现设备间的异常关联链路，精准压缩故障信息，实现分钟级的根因定位与异常溯源。

4. 大模型驱动精准分析与决策：通过动态构造包含拓扑与聚类信息的提示词，引导大模型进行深度推理，有效抑制“幻觉”产生。平台不仅能自动生成清晰的故障因果图，还能提供精准的处置建议，将分析结果结构化沉淀至知识库，形成运维能力的闭环进化。

平台已在北京大学、大湾区大学等高校成功部署，即将拓展至更多院校。在北大的校园网环境中，平台稳定监控着超6900台设备，日均处理约六千万条日志。在大湾区大学，平台日均处理日志量约50万条。

应用效果显著：以往需要数小时甚至更久才能定位的复杂故障，如IPv6地址冲突、DHCPv6攻击、NDP协议配置异常等，如今通过平台的智能分析，可在数分钟内获得精准根因线索与处置建议。这大幅缩短了平均故障修复时间，降低了运维复杂度与人力成本，有力保障了校园网的高可用性与安全性。

在商业层面，平台采用模型本地化私有部署模式，保障了核心运维数据的安全与自主可控。并成功的在北京大学和大湾区大学成功落地部署，形成强大的示范效应，具备规模化推广的坚实基础。

社会效益方面，本项目不仅为高校IPv6网络的智能化升级提供了高效、可复制的解决方案，更具备广泛的行业引领价值：

推动产业升级：验证了大模型与AIOps在复杂运维场景下的可行性，引领行业向数据驱动、智能决策的新范式演进。

保障关键领域：其成功模式可复制到政府、金融、能源等其他关键信息基础设施领域，提升国家重要行业的数字化运维与安全水平。

促进技术融合：为人工智能大模型在垂直行业的深度应用探索了道路，推动了面向专业领域的专用模型研发与技术创新。