TrafficGPT: Breaking the Token Barrier for Efficient Long Traffic Analysis and Generation

多年来，网络流量分析和生成得到了显著进展。从传统的统计方法，该领域已经发展到复杂的深度学习技术。这种进步提高了检测复杂模式和安全威胁的能力，以及测试和优化网络性能的能力。然而，仍然存在障碍，例如依赖标记数据进行分析和生成遵循实际模式的流量样本的困难。预训练的深度神经网络已经成为解决这些问题的强大工具，通过从大型未标记数据集中学习强大的数据表示来提供改进的性能。尽管它们具有许多好处，但现有的预训练模型面临着挑战，例如令牌长度限制，这限制了它们在全面流量分析和实际流量生成中的有用性。为了解决这些挑战，我们介绍了TrafficGPT，这是一个可以解决长流分类和生成任务的复杂挑战的深度学习模型。该模型使用具有线性注意机制的生成预训练，从而允许从先前的512个令牌的限制大大增加到12,032个令牌的容量。TrafficGPT在分类任务中表现出卓越的性能，达到了最先进的水平。在生成任务中，它与真实的流量流非常相似，具有低的JS差异和接近0.5的F1分数（代表随机猜测）来区分生成的数据。这些进步为未来在流量流分类和生成任务中的应用提供了前景。

TrafficGPT试图解决长流分类和生成任务的复杂挑战，如仅限于标记数据进行分析和生成遵循真实模式的流量样本的困难。

TrafficGPT使用具有线性注意机制的生成预训练来解决这些挑战，并扩大了先前仅限于512令牌的容量，使其达到12,032令牌。这种方法在分类任务中取得了最先进的水平，在生成任务中生成的数据与真实流量流非常相似。

TrafficGPT通过使用生成预训练和线性注意机制来解决长流分类和生成任务的挑战。在分类任务中，它取得了最先进的水平，在生成任务中生成的数据与真实流量流非常相似。TrafficGPT的亮点包括其扩大的容量和生成的数据质量，但它仍然面临令牌长度限制等挑战。

最近在这个领域中，还有一些相关研究，如BERT、GPT-2和XLNet等。