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패킷 표현 학습에서 플로우 별 분할 기반 평가: 암호화 트래픽 분류에서 데이터 스누핑과 페이로드 의존성 Per-Flow Split Evaluation for Packet Representation Learning: Data Snooping and Payload Dependency in Encrypted Traffic Classification
논문 기본 정보
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2025 한국소프트웨어종합학술대회 논문집
- 발행연도
- 2025.12
- 수록면
- 1,623 - 1,625 (3page)
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패킷 표현 학습에서 플로우 별 분할 기반 평가: 암호화 트래픽 분류에서 데이터 스누핑과 페이로드 의존성
초록·키워드
현대의 인터넷에서 대부분의 패킷의 페이로드가 암호화되어 교환되면서, 기존 심층 패킷 검사 기반의 트래픽 분류 방식의 한계를 극복하고자 딥러닝을 활용한 트래픽 분류 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히 트랜스포머 구조의 등장 이후, 암호화된 트래픽 분류 문제에 이를 적용한 분류 프레임워크가 제안되고 있다. 이중 사전학습된 인코더를 활용한 모델들은 여러 태스크에서 높은 분류 성능을 보인다고 알려져 있었으나, 최근 연구에서 ET- ... 전체 초록 보기
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UCI(KEPA) : I410-151-26-02-096041917
