本文提出了一种使用字节对编码 (BPE) 和单元语言模型来自动分段非分段 (无空格) 密码的方法，对 100 个随机生成的单字母替代密码平均分段错误率为 2％，对 3 个现实中的同音替代密码平均分段错误率为 27％，并提出了一种通过创建一个晶格和使用先前经过训练的语言模型来解决已知替代密钥的非确定性密码的方法，成功解密了一个历史密码 IA，这是一个之前一直未被完全解开的密码。

May, 2022

通过机器学习和深度学习技术识别二战期间选择的密码学中 Enigma，M-209，Sigaba，Purple 和 Typex 等密码的准确性

Jul, 2023

通过使用加密算法保护信息交换，以保护个人信息、维护隐私安全，同时通过密码分析攻击方法与破解加密算法进行评估和验证来识别弱点，针对各种应用需求，提供破解密码算法及安全维护技术。

Feb, 2024

该论文围绕密码手稿展开，运用经典密码算法，发展出无监督模型实现字符分割、图像聚类和破解密文等多种技术，可自动将手稿图像转化为文本。

Oct, 2018

该研究论文调查了多种网络密码算法，并提出了一种将自然语言处理作为保护代理的方法，阐述了如何将语言集成到对称加密中以帮助加密容易受攻击的流。

Jun, 2022

本研究表明，TLS 的数据特征可以用于检测和理解恶意软件通信，同时保护加密的良好使用隐私。此外，这些特征还可以实现准确的恶意软件家族网络通信归属，即使限制在单个加密流中。

Jul, 2016

本文旨在通过使用 Urban Dictionary 和 Twitter 语料库来破译仇恨符号，并展示了神经网络潜在上下文模型的研究，提出了变分密码术并表明其能够在更具挑战性的测试环境中更好地推广使用未知的仇恨符号。

Apr, 2019

介绍了一个基于深度学习的 Traffic Classification 框架，讨论了常见的深度学习方法及其在 Traffic Classification 任务中的应用，探讨并解决了深度学习方法中的开放性问题和挑战。

Oct, 2018

本文提出基于机器学习的加密恶意流量检测技术的通用框架，并提供系统评估。通过分析、处理和合并来自 5 个不同来源的数据集，生成综合公平数据集以帮助未来研究，实现和比较 10 种加密恶意流量检测算法，并讨论挑战和未来研究方向。

Mar, 2022

基于变压器的恶意流量检测算法，在只使用有效载荷字节的情况下，能够有效区分测试数据集中的恶意流量与良性流量，实现了二进制分类的平均准确率为 79% 和多类分类实验的准确率为 72%。

Mar, 2024