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申请/专利权人：上海天旦网络科技发展有限公司;北京天旦网络科技发展有限公司

摘要：本发明提供了一种基于生成语言模型的网络数据包分析方法及系统，包括：构建tshark诊断知识库，所述知识库包含功能‑命令数据集、返回值‑分析数据集及特征‑结论数据集；构建tshark诊断语言模型，将知识库中的数据转换为语言模型训练样本的格式，混合功能‑命令数据集、返回值‑分析数据集及特征‑结论数据集的样本数据，向模型灌输知识；构建诊断代理模块，分析数据包并找到问题，构建与生成语言模型的提问模板，解析生成语言模型结果，执行结果中的命令，进行下一轮交互，直到找到问题。本发明实现了网络数据包的自动分析，节约了人力成本；本发明通过智能代理与本地生成语言模型交互进行诊断，执行速度相对人力根块、检查更全面。

主权项：1.一种基于生成语言模型的网络数据包分析方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：步骤S1：构建tshark诊断知识库，所述知识库包含功能-命令数据集、返回值-分析数据集及特征-结论数据集；步骤S2：构建tshark诊断语言模型，将知识库中的数据转换为语言模型训练样本的格式，混合步骤S1中的功能-命令数据集、返回值-分析数据集及特征-结论数据集的样本数据，向模型灌输知识；步骤S3：构建诊断代理模块，分析数据包并找到问题，构建与生成语言模型的提问模板，解析生成语言模型结果，执行结果中的命令，进行下一轮交互，直到找到问题；所述步骤S3包括如下步骤：步骤S3.1：构建模型交互模块，向tshark诊断语言模型发送输入、接收输出；步骤S3.2：构建命令执行模块，执行tshark命令，并捕获命令的输出；步骤S3.3：构建诊断控制模块并诊断，控制模块调度使用模型交互模块和命令执行模块完成数据包的诊断；所述步骤S3.3包括如下步骤：步骤S3.3.1：构建空的数组变量feature_list，存储已经发现的特征；构建空的数组变量task_list，用于待执行的内容；构建空的to_analysis_list数组，存储待分析的命令执行结果；步骤S3.3.2：检查task_list是否为空，如果空则打印数据包无问题并跳转到步骤S3.3.5，如果不为空，取出第一个元素，记为task_text；使用模型交互模块，向tshark诊断语言模型发送task_text，得到command_json格式的返回，使用命令执行模块逐一执行command_json格式中的command部分得到输出，在输出的起始添加字符串分析command的执行结果：\n”，得到的结果文本内容记为command_resp_content，将每一条命令的执行结果添加入to_analysis_list；步骤S3.3.3：检查to_analysis_list，如果空则跳转步骤S3.3.2；如果非空，取出第一个元素，记为command_resp_content；使用模型交互模块，向tshark诊断语言模型发送command_resp_content，得到analysis_json格式的返回；如果返回中的next_requests非空，加入task_list；如果返回中的fault部分true，将其feature部分加入feature_list；如果返回中的fault部分为false，重复执行步骤S3.3.3；步骤S3.3.4：将task_list中的字符串使用分号连结为一个长字符串，在字符串的最初加上下列特征是否能给出问题结论，构成请求字符串，记为find_root_cause_req；使用模型交互模块，将find_root_cause_req发送给tshark诊断语言模型得到root_cause_json格式的返回，如果返回中found_root_cause部分为true，打印root_cause部分，跳转到步骤S3.3.5；步骤S3.3.5：诊断结束。

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