כתבה
arXiv cs.LG ·
TDDM-Melatt: פלטפורמה חדשה לזיהוי תנועת תקשורת מוצפנת
TDDM-Melatt: A Decoupled Memory and Diffusion Framework for Generalizable Encrypted Traffic Classification
פלטפורמה חדשה לזיהוי תנועת תקשורת מוצפנת, המשתמשת בזיכרון נפרד ובמודלי דיפוזיה. הפלטפורמה, שנקראת TDDM-Melatt, מסוגלת לזהות תנועת תקשורת מוצפנת באופן יעיל ומדויק. הפלטפורמה נבחנה ב-4 נתוני מבחן ציבוריים והציגה תוצאות טובות יותר מ-6 דגמי זיהוי ו-6 דגמי למידת נצבר.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2608.30745v2 Announce Type: replace Abstract: The widespread adoption of encrypted traffic poses severe challenges to current security situational awareness systems based on network traffic monitoring. In existing dataset-driven training and testing studies, limitations such as shortcut learning induced by spurious feature correlations and sample imbalance caused by the long-tail distribution of real-world traffic result in weak generalization of traffic identification performance to real-world network traffic. To address these limitations, we propose TDDM-Melatt, a disentangled memory-based traffic classification framework with diffusion-based data augmentation. First, we design Melatt, a memory-decoupled traffic representation model, which employs Competitive Gating Long Short-Term
קרא במקור המקורי
arxiv.org
פתח כתבה מקורית