頻率分離 FreeUp：以頻率分離與專責自編碼器改善加密流量異常偵測 面對日益普及的流量加密，傳統依賴載荷內容的異常偵測失去作用。論文發現加密流量在頻域呈現全頻（low+high）特性，而主流重建式模型具備低頻偏好，造成「光譜不匹配」使偵測表現受限。為此，研究提出FreeUp框架：先將流量影像拆為低頻與高頻兩條分支獨立學習，再以基於證據的不確定性機制動態融合分支輸出，得到更穩健的異常評分。
