Jev 网络流量分类的首次实证评估
原文标题：A First Glance at Jev for Network Traffic Classification: Accuracy, Processing Time, and Cost
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论文首次实证评估通用决策模型 Jev 在网络流量应用分类上的表现，仅用前十个包的大小、方向与到达间隔。在 CESNET-QUICEXT-25 的 5.2 万条记录上，40 个标注样本将准确率从 9.80% 提升到 28.42%，但仍低于随机森林（69.95%）与 Extra Trees（66.80%）。与 GPT-5.6 Sol 的配对对比显示 Jev 延迟更低、费用更省，但准确率优势未被确立。
- 问题
- 通用决策模型能否用于网络流量应用分类，此前无实证评估。
- 方法
- 仅用前十个包的大小、方向与到达间隔，在CESNET-QUICEXT-25上测试Jev，并与随机森林、Extra Trees及GPT-5.6 Sol对比。
- 结果
- 40个标注样本把准确率从9.80%提到28.42%，仍低于随机森林69.95%与Extra Trees66.80%；150样本达34.50%。
- 影响
- 说明通用决策模型在流量分类上尚不及传统树模型，但延迟与成本更低，适合作为低成本补充而非替代。
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