IMS系统在银行、保险、零售和医疗等行业中是高交易量应用的核心。随着用户和业务活动的增加，IMS环境的复杂性上升。为应对这一挑战，越来越多的组织采用AIOps，通过机器学习和高级分析提高IMS的可见性，帮助团队更快识别正常行为和潜在问题。BMC AMI Ops Insight结合数据活动，提供全面的系统行为视图，支持团队更快速地理解和决策。

本研究提出了一种自动从系统行为生成规格的方法，解决了形式验证中手动制定规格的挑战与易错性，并比较了不同的LTL规格挖掘技术，对形式方法实践者具有重要指导意义。