本技术公开了一种基于大数据的异常信号智能识别方法,通过构建网络行为识别模型,结合数据包缓存与重发机制,精准识别并快速恢复网络漏包情况。该方法利用时域状态空间融合深度学习算法,动态训练模型以适应网络环境变化,并具备强大的自适应能力和智能化水平。通过实时捕获传输信息,检测异常行为,隔离异常网络节点并重新规划传输路径,有效减少数据丢失和传输延迟。同时,通过迭代更新模型,持续提高检测准确性和效率,确保数据传输的完整性和实时性。
背景技术
随着互联网的飞速发展,网络数据传输量急剧增加,网络环境的复杂性和不稳定性也随之加剧。在网络传输过程中,由于网络拥塞、设备故障、链路不稳定等多种因素,数据包丢失(即漏包)现象时有发生,这不仅影响了数据传输的完整性和实时性,还可能对依赖数据传输的业务系统造成重大损失。
现有的网络传输监控技术大多侧重于对网络流量的统计分析和异常检测,虽然能够在一定程度上识别网络中的异常情况,但在漏包检测方面仍存在诸多不足。一方面,传统的方法往往依赖于简单的数据包计数或时间戳对比,这些方法在面对高并发、动态变化的网络环境时,往往难以准确区分正常丢包与异常漏包,导致误报和漏报率较高。另一方面,即便能够检测到漏包,现有的技术方案大多缺乏有效的恢复机制,往往只能采取简单的重传策略,不仅增加了网络负担,还可能因重传路径选择不当而加剧漏包问题。
此外,随着云计算、大数据、物联网等新兴技术的兴起,网络传输的多样性和复杂性进一步增加,对漏包检测与恢复技术提出了更高的要求。传统的基于规则的检测方法难以适应这种变化,需要引入更加智能、自适应的技术手段来应对。
因此,如何提供一种自适应识别并处理漏包情况的基于大数据的异常信号智能识别方法是本领域技术人员亟待解决的技术问题。
实现思路