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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.6
- 수록면
- 2,980 - 2,984 (5page)
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The performance of encrypted traffic classification has been enhanced through the application of a deep learning model. However, the increasing complexity of models and data presents challenges that hinder their practical implementation. To address these challenges, lightweight models have been developed for encrypted traffic classification. The effectiveness of these models greatly depends on the preprocessing methods that accurately capture the characteristics of the data. This paper analyzes the preprocessing techniques utilized in three cuttingedge lightweight encrypted traffic classification models and test their application in the FastTraffic model, which demonstrates superior performance. This research contributes to the advancement of lightweight encrypted traffic classification models.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련연구
Ⅲ. 실험방법
Ⅳ. 실험결과
Ⅴ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌
참고문헌 (0)
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