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非均匀性即所需：使用 ECHO 高效及时的加密流量分类
使用 ECHO 方法，通过非均匀二进制映射优化以及早期分类的技术，能够更高效地对互联网流量进行加密流量分类，从而实现显著的分类效率提升。
PDFa month ago
基于语义增强的时间图网络用于内容流行度预测
为降低因高清视频流服务和大型神经网络模型如 GPT 带来的流量压力，本研究提出了一种名为 “语义增强时间图网络（STGN）” 的方法，采用动态图神经网络（DGNN）模型预测最流行的内容进行缓存，该模型还引入了额外的语义信息来更好地利用用户之
PDFa year ago
MM基于迁移学习的有限训练数据下高效交通预测
研究了深度迁移学习技术在具有不足历史数据的交通预测中的表现，使用源域中的最佳模型进行目标域预测，结果表明，迁移学习可减少执行时间并提高模型的准确性。
PDF2 years ago
MM基于小波的混合机器学习模型用于未知来源的互联网流量预测
本文探讨和评估了使用多种机器学习算法对于相同分布和非同分布数据的表现，同时提出了一种混合机器学习模型，结合小波分解以提高泛化性能，实验结果显示，相比于独立模型，我们的混合模型在处理非同分布数据时表现更优。
PDF2 years ago
加密流量分类的深度学习：概述
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。
PDF6 years ago
智能家居监控：加密物联网通信的隐私攻击和防御
此文研究智能家居物联网设备对隐私带来的挑战，发现流量塑形可以很好地减轻这些风险。
PDF7 years ago