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摘要
针对大容量无源光网络流量异常变化特征提取精度与时效性的提升问题,构建一种大容量无源光网络流量异常变化特征提取模型。运用模型内数据预处理模块处理大容量无源光网络流量特征数据集内各类型特征数据,获得规范化大容量无源光网络流量特征数据集,以此数据集内的网络流量包长序列与URL长度序列作为输入信号,通过模型内特征提取模块对其实施小波分解,获取各数值序列的低频与高频特征,完成对规范化数据集内正常变化特征与异常变化特征的划分,实现大容量无源光网络流量异常变化特征提取。实验结果表明,该模型具有较高的提取率与精准度,性能稳定优越,用时短可提高异常变化特征提取速度,时效性较高,能够及时有效地提取大容量无源光网络流量异常变化特征。
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单位南京森林警察学院
