30. TSCRNN - 一种基于流时空特征的加密流量分类方案。 31. RoBERTa - 一种优化的BERT预训练模型。 32. ALBERT - 一种通过句子顺序预测提高性能的BERT变体。 33. ERNIE - 一种引入实体知识的预训练模型,以提高语言理解能力。 34. DistilBERT - 通过知识蒸馏技术减少网络层和参数的BERT版本。 35. PERT - 一...
在预训练阶段,ET-BERT采用了两个任务:掩码BURST模型和同源BURST预测。预训练后,通过微调策略进行下游任务的 fine-tune,这里提出了基于数据包级和流级的微调框架。📍实验评估: 为了验证ET-BERT的有效性,本文在多个数据集上进行了实验评估,并与11种现有方法进行了比较。使用的数据集包括ISCXVPN2016、ISCXVPN2016sub...
First, ET-BERT employs multi-layer attention in large scale unlabelled traffic to learn both inter-datagram contextual and inter-traffic transport relationships. Second, ET-BERT could be applied to a specific scenario to identify traffic types by fine-tuning the labeled encrypted traffic on a small...
ET-BERT是一种基于预训练模型(BERT,BidirectionalEncoder Representations fromTransformers)的加密流量表征模型。BERT是一种在自然语言处理领域取得巨大成功的预训练模型,通过学习上下文相关单词表示,可以捕捉丰富的语义信息。ET-BERT模型利用BERT的思想和框架,将其应用于加密流量分析领域。 2.2 ET-BERT的工作原理 ET-BERT模...
这篇论文提出了一种新的流量表示模型ET-BERT,它利用预训练的Transformer模型来处理加密流量数据,以实现更准确的流量分类。 这篇文章提出的创新主要体现在以下几个方面: ET-BERT模型:文章提出了一种新的流量表示模型,即ET-BERT(Encrypted Traffic BERT),它是基于预训练的Transformer模型,专门用于处理加密流量数据。这种...
ET-BERT原理ET-BERT是基于预训练模型BERT的加密流量表征模型。BERT通过学习上下文相关单词表示，捕捉丰富的语义信息。ET-BERT将BERT的思想和框架应用于加密流量分析领域，包括数据预处理、模型预训练、模型微调和模型测试等关键步骤。工作原理数据预处理：将原始加密流量数据转换为适用于BERT输入的格式，包括分词...
ET4810 BETR是一款双通道误码率测试仪(BERT)。ET4810误码率分析仪为高达48Gbps速率(D)QPSK系统误码率分析高效、经济的解决方案。 测试误码率时用户可选参考时钟通过外部时钟输入特定速率,或者使用内部时钟预设置的速率。高速同步时钟的一半或全数据速率可用眼图监测或RZ脉冲的产生。错误检测功能的时钟恢复和调整通道与...
Notably, we provide explanation of the empirically powerful pre-training model by analyzing the randomness of ciphers. It gives us insights in understanding the boundary of classification ability over encrypted traffic. The code is available at: https://github.com/linwhitehat/ET-BERT....
Second, ET-BERT could be applied to a specific scenario to identify traffic types by fine-tuning the labeled encrypted traffic on a small scale. The work is introduced in the 31st The Web Conference: Xinjie Lin, Gang Xiong, Gaopeng Gou, Zhen Li, Junzheng Shi and Jing Yu. 2022. ET-...
本发明涉及加密流量识别技术领域,具体公开了融合一维Inception结构和ETBERT模型的加密流量识别方法.本发明通过在对网络流量进行识别时,先将网络流量进行初步筛分,并将筛分流量信息输入到一维Inception结构中进行训练,得到网络流量的局部特征,同时再次将筛分流量信息输入到ETBERT模型中进行训练,得到网络流量全局特征信息,再将...