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Jev 网络流量分类的首次实证评估
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…
arXiv cs.LG31 天前
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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…