TrafficT5: Multi-Stage Self-Correcting Framework for Traffic Generation

2025-11-09

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AI

DOI：10.1016/j.comnet.2025.111858

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摘要

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高保真、可控的恶意网络流量的生成对于模拟真实的网络攻击、评估防御机制以及增强入侵检测系统（IDS）至关重要。然而，现有方法通常存在协议保真度低、结构控制有限和适应性差的问题，从而降低了其在实际网络安全应用中的有效性。