Aygul Zagidullina

新的JEPA风格模型学习有用的网络指纹嵌入

研究人员开发了JA4-JEPA，这是一种基于Transformer的模型，将JEPA风格的预测学习应用于网络指纹。这种通过匹配潜在预测而非重新生成输入来学习的方法，在JA4DB和CIC-IDS-2017的JA4派生数据上进行了测试。该模型在保留数据集上达到了0.9899的高余弦相似度和0.9220的kNN准确率，表明其在从网络指纹生成有用嵌入方面的有效性。