NetMamba+: 効率的かつ高精度なネットワークトラフィック分類のための事前学習モデルフレームワーク

要約

暗号化トラフィックの急増に伴い、ネットワークセキュリティとQoS管理には効果的な分類が不可欠である。本研究では、Transformerの計算非効率性やデータ表現の不備、ロングテール分布の問題を解決するNetMamba+を提案する。Mambaアーキテクチャを初めてトラフィック分類に適用し、F1スコアを最大6.44%向上させつつ、推論スループットを1.

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