加密流量分类准确率更高
通过融合字节灰度视图与流量交互图，同时捕获局部头部结构与交互行为，提升加密流量分类效果。
Jihua, Peng · 凌震华 · Yanjun, Li · Zhengpeng, Zha
Advanced Engineering Informatics 2026
同时使用头部字节灰度图和流量交互异构图，保留局部头部结构与方向感知的突发动态，突破单视图特征的表征瓶颈。
构建的交互异构图编码了方向感知的突发动态和请求–响应依赖，提供了单视图特征没有的行为线索。
引入带多头自注意力的 Transformer 融合模块，建模两个视图之间的高阶依赖，而不是简单拼接。
通过对比学习对齐分支表示，并采用多任务联合训练来提升泛化能力和训练稳定性。