論文の概要: MERLOT: A Distilled LLM-based Mixture-of-Experts Framework for Scalable Encrypted Traffic Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.13004v1
• Date: Wed, 20 Nov 2024 03:01:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-21 16:12:33.240560
• Title: MERLOT: A Distilled LLM-based Mixture-of-Experts Framework for Scalable Encrypted Traffic Classification
• Title（参考訳）: MERLOT: 拡張暗号化トラヒック分類のための拡張LDMを用いたMixture-of-Expertsフレームワーク
• Authors: Yuxuan Chen, Rongpeng Li, Zhifeng Zhao, Honggang Zhang,
• Abstract要約: 本稿では,暗号化されたトラフィック分類に最適化された蒸留大言語モデルのスケーラブルな混合実験(MoE)による改良について述べる。 10のデータセットの実験では、最先端モデルよりも優れた、あるいは競合的なパフォーマンスを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.476061046309052
• License:
• Abstract: We present MERLOT, a scalable mixture-of-expert (MoE) based refinement of distilled large language model optimized for encrypted traffic classification. By applying model distillation techniques in a teacher-student paradigm, compact models derived from GPT-2-base retain high classification accuracy while minimizing computational costs. These models function as specialized experts in an MoE architecture, dynamically assigned via a gating network. Unlike generation-based methods, our approach directly classifies encrypted traffic using the final decoder token with contextual feature embedding as input. Experiments on 10 datasets show superior or competitive performance over the state-of-the-art models while significantly reducing resource demands, underscoring its effectiveness and robustness.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,MERLOTについて述べる。MERLOTは,暗号化されたトラフィック分類に最適化された蒸留された大規模言語モデルの,スケーラブルなミックス・オブ・エキスパート(MoE)ベースの改良である。 教師-学生パラダイムにモデル蒸留技術を適用することにより、GPT-2ベース由来のコンパクトモデルでは、計算コストを最小化しながら高い分類精度を維持することができる。 これらのモデルは、ゲーティングネットワークを介して動的に割り当てられるMoEアーキテクチャの専門家として機能する。 生成方式と異なり,最終的なデコーダトークンを用いて直接暗号化されたトラフィックを分類し,文脈的特徴を入力として埋め込む。 10のデータセットの実験では、最先端のモデルよりも優れた、あるいは競合的なパフォーマンスを示しながら、リソースの要求を著しく低減し、その有効性と堅牢性を強調している。

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