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一种低开销的加密恶意流量分类可信判定方法，涉及网络安全技术领域，引入了轻量预测模型，通过复用Transformer模型的认证结果，并仅对预测模型增量部分执行推理，显著降低了每个加噪样本的计算成本。在随机平滑认证中，通过控制预测模型输出的残差，确保新类别在增加的同时，既不损害旧类的判别能力，又能在噪声扰动下保持与基模型的鲁棒一致性。不需要对Transformer模型结构进行大规模修改。增量训练仅关注更新增量参数，Transformer模型和原有特征提取算子保持冻结，确保预测模型可以在现有硬件架构上平滑地进行训练和推理。

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一种低开销的加密恶意流量分类可信判定方法

202610115457X · 齐鲁工业大学(山东省科学院), 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)

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