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无标注网络流量应用识别的自监督方案探讨
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AI 综述
一位开发者计划从无标注网络流量中识别约 3000–5000 个应用，仅有约 100 个应用的小规模标注数据。流量被切分为约 15 秒的窗口，每个窗口包含多条带域名、协议、字节数与时间戳等特征的网络流。候选方案包括自监督对比学习、BERT 式掩码建模预训练后在小标注集上微调，以及对嵌入向量做聚类后逐步映射到已知应用。作者担忧模型可能学到设备、会话或用户特征而非应用本身。目前仅为方案探讨阶段，尚未公布实验或结果。
AI 根据报道生成 · 8 小时前更新
最新进展10月8日 05:29
作者提出对比学习、BERT 式掩码预训练加微调及嵌入聚类等候选方案，尚未给出实验进展。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月8日
- Reddit · r/MachineLearning在无标注网络流量上做应用识别：从自监督对比学习到 BERT 式掩码建模的方案探讨 [R]
一位开发者尝试用 Transformer 模型从无标注网络流量中识别 3000-5000 个应用，仅有约 100 个应用的小规模标注数据。流量以约 15 秒为窗口切分，每个窗口包含多条带域名、协议、字节数与时间戳等特征的网络流。候选方案包括自监督对比学习、BERT 式掩码建模预训练后再在小标注集上微调，以及对嵌入向量做聚类后逐步映射到已知应用；作者担忧模型可能学到设备、会话或用户特征而非应用本身。
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