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目前的深度学习模型在加密流量分类任务上取得了相对传统机器学习方法的显著性能优势，然而由于其固有的黑盒特性，用户无法获知模型作......
加密流量分类既可以保证网络的服务质量，也可以通过拦截恶意流量保证网络安全。针对多数深度学习加密流量分类方法没有充分利用加密......
对于加密流量的精确化识别，现有的基于机器学习和基于图的解决方案需要人工进行特征选择或者精度较低.使用一种基于图神经网络的加......
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随着互联网的光速发展,最近几年,用户数据的频繁泄漏导致的用户的隐私安全愈发受到公众的关注,应用厂商开始倾向于使用加密流量来......
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近年来,出于信息安全和用户隐私保护的考虑,全球互联网的加密流量比例已超九成,在提高网络安全性的同时也致使当前网络环境透明度......
随着社会快速发展,互联网规模越来越庞大,多元化的网络应用类型层出不穷。技术的发展和应用种类的繁多满足了人们全方位的需求,同......
随着互联网的快速发展,网络中的流量呈现指数式的增长,使得网络管理工作日益困难。网络流量分类技术作为网络管理中的关键技术,对......
