網路指紋

深度分析

基於 Transformer 的 JA4‑JEPA：跨視圖自監督學習在資安指紋中的應用

研究探討將JEPA風格的預測學習套用於JA4系列指紋，使用Transformer訓練混合資料集，於TLS、DNS、SSH三類協定上以凍結kNN取得0.922的準確率，證明即使視圖不完整亦能產生有用嵌入。同時在2.1M產線指紋對照的異常偵測基準中，預測能量信號亦勝過頻率、最近鄰、重建等方法。