論文の概要: TraceCodec: A Compiler-Backed Neural Codec for Stateful Multi-Flow Network Traffic Traces

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.29941v1
• Date: Thu, 28 May 2026 13:52:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-30 02:45:56.366367
• Title: TraceCodec: A Compiler-Backed Neural Codec for Stateful Multi-Flow Network Traffic Traces
• Title（参考訳）: TraceCodec: ステートフルなマルチフローネットワークトラフィックトレースのためのコンパイラベースのニューラルコーデック
• Authors: Junhui Ding, Xinchen Zhang, Xiaohui Xie, Shinan Liu,
• Abstract要約: 重要なネットワークの合法性は、テスト、セキュリティ分析、プロトコル検証のために高忠実度パケットキャプチャ(PCAP)を必要とする。 近年のパケットジェネレータはプロトコル制約付きPCAP合成を実証しているが、生のパケットフィールドに直接デコードする。 ステートフルなマルチフロートレースのための状態認識ニューラルネットワークであるTraceCodecを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.977191979493968
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Critical networking workflows require high-fidelity packet captures (PCAPs) for testing, security analysis, and protocol validation, not just statistical flow-level summaries. Recent packet generators have demonstrated protocol-constrained PCAP synthesis, but they universally decode directly to raw packet fields. That interface entangles learned behavioral choices with deterministic protocol consequences, which forces packet realization to depend on post-hoc heuristic repair. We identify this decode interface as the fundamental bottleneck and present TraceCodec, a state-aware neural codec for stateful multi-flow traces. TraceCodec lifts each packet into a timed packet action with explicit flow slots and transport cues, then learns a continuous per-packet latent. A deterministic compiler lowers decoded actions back to PCAPs, owning endpoint assignment, TCP state, legality constraints, and packet rendering. The latent layer exposes a generator-facing sequence space, so downstream traffic models can operate on packet-action latents rather than raw header fields. On CICIDS2017 Monday, TraceCodec matches packet count, protocol composition, and flow population to within 0.03%. Raw-field baselines under the same non-repair policy distort flow counts and TCP state by orders of magnitude. Structural diagnostics show that TraceCodec preserves TCP state transitions and multi-flow interleaving that raw-field decoders fragment. This work establishes a new foundation for high-fidelity packet-trace generation.
• Abstract（参考訳）: 重要なネットワークワークフローは、統計的フローレベルの要約だけでなく、テスト、セキュリティ分析、プロトコルバリデーションのために、高忠実なパケットキャプチャ(PCAP)を必要とする。 近年のパケットジェネレータはプロトコル制約付きPCAP合成を実証しているが、生のパケットフィールドに直接デコードする。 このインターフェースは、決定論的プロトコルの結果によって行動選択を学習し、パケット実現はポストホックヒューリスティックな修復に依存する。 我々はこのデコードインターフェースを基本的なボトルネックとして認識し、ステートフルなマルチフロートレースのための状態認識型ニューラルコーデックであるTraceCodecを提示する。 TraceCodecは、各パケットを明示的なフロースロットでタイムドパケットアクションにリフトし、トランスポートキューを生成し、連続したパケット毎のラテントを学習する。 決定論的コンパイラは、デコードされたアクションをPCAPに還元し、エンドポイント割り当て、TCP状態、合法性制約、パケットレンダリングを所有する。 ラテント層はジェネレータに面したシーケンス空間を公開するため、下流のトラフィックモデルは生のヘッダフィールドではなくパケットアクションラテントで動作することができる。 CICIDS2017の月曜日、TraceCodecはパケット数、プロトコル構成、フロー人口を0.03%の範囲で一致させた。 原点ベースラインは、同じ非修復ポリシーの下で、フローカウントとTCP状態を桁違いに歪めている。 構造診断では、TraceCodecはTCP状態遷移を保存し、その生フィールドデコーダのフラグメントをマルチフローインターリーブする。 この研究は、高忠実度パケットトレース生成のための新しい基盤を確立する。

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