基于LACL框架的真实场景TLS加密流量检测方法

一种基于LACL框架的真实场景TLS加密流量检测方法，在LACL框架中，通过集成对比学习和Mamba线性时间状态空间模型设计了检测模型，用于从加密流量的数据包长度序列中高效提取强大的判别特征。同时，LACL框架引入了基于误差外推和数据筛选的LLM增强器，通过外推检测模型在验证集上的误差并使用误差中的信息进行数据增强，减少增强数据与真实数据之间的分布差距。还设计了微调驱动的对齐策略，以协调LLM和检测模型的联合优化，最终使LACL框架形成一个一体化的可持续闭环优化。实验结果表明，所提方法在多样化网络环境中展现出优异的检测效果，其中Base级别模型在准确率和F1分数指标上普遍达到了最优性能。