Palo Alto Networks 用 Amazon Bedrock 构建设备安全日志自动分级管线

Palo Alto Networks 设备安全团队的难题是：每天超 2 亿条服务与应用日志只能被动处理，潜在生产问题的早期信号容易被淹没，响应滞后带来服务降级风险。团队与 AWS 生成式 AI 创新中心（GenAIIC）合作，用 Amazon Bedrock 搭建自动日志分级管线。为控制成本，系统先用精确匹配识别重复日志，再以重叠相似度、语义相似度逐级兜底，把每日 2 亿多条日志压缩逾 99% 至仅剩去重后事件，配合缓存层支撑近实时处理；对去重后的独有日志，由 Claude Haiku 模型结合推理时动态检索的标注历史样例判定严重级别，Amazon Titan Text Embeddings 负责相似度匹配，输出 P1/P2/P3 分级与判定理由，帮助领域专家排定优先级、在故障扩大前采取预防行动。官方称方案检出生产问题的精确率达 95%，事件响应时间缩短 83%；这些数字均为该客户故事自报口径，且未附样本细节。把去重放在大模型分级之前，是整条管线控制调用成本的关键。