本研究解决了现有物联网网络流数据包特征提取工具在捕捉序列和空间模式方面的不足，限制了变换器模型的应用。研究中提出了一种新颖的预处理方法，将视觉变换器（ViT）适配于物联网僵尸网络攻击检测，采用.pcap文件特征提取并将每个实例转化为1通道2D图像形状，从而实现基于ViT的分类。通过评估两个物联网攻击数据集，模型展示了在多类攻击检测方面的优异性能，包括精准度、召回率和F1分数等指标。

NetLimiter 是一款 Windows 平台的流量控制和监控工具，允许用户设置应用程序的下载和上传速率限制，并实时监控流量。它提供流量测量、长期统计、连接阻止和数据传输配额等功能，帮助用户有效管理网络带宽。

Traffic Monitor 中文版是一款开源免费的 Windows 网速监控软件，能够显示网速、CPU 和内存利用率，并支持任务栏嵌入、皮肤更换及历史流量统计等功能。

本研究针对现有机器学习在网络流量分析中泛化能力不足的问题，提出了一种双阶段微调框架TrafficLLM，从异构原始流量数据中学习通用流量表示。研究表明，TrafficLLM在多种动态流量分析任务中显著提升了检测与生成性能，尤其在面对未见流量时展示了强大的泛化能力。

维基媒体面临AI爬虫的严重影响，65%的带宽被爬虫占用，导致整体流量增长50%。这些爬虫大量抓取媒体文件用于AI训练，影响正常用户访问。维基媒体需采取措施保护基础设施和资源。

NetBalancer 中文版是一款 Windows 应用程序，用于控制和监控本地网络流量。用户可以设置下载和上传优先级，实时监控流量，生成流量统计，并支持自动化和密码保护，有效管理每个进程的网络速度，防止未经授权的数据上传。

本研究提出了一种新颖的时空注意力网络（TSAN）架构，以解决传统拒绝服务（DoS）攻击检测方法对攻击模式变化的适应性问题。实验结果表明，TSAN在NSL-KDD数据集上的检测准确率和实时计算效率均优于现有模型。

本研究解决了在各类技术生态系统中识别运行中的大型语言模型（LLM）的问题，以确保系统的安全性和可信性。提出了一种新颖的被动非入侵性指纹识别技术，通过分析标记间时间（ITT）在不同网络条件下高效识别不同语言模型。研究结果显示，该方法在多种部署场景下仍能保持高精度，为更加安全和可信的语言模型部署开辟了新路径。

Kmesh v1.0正式发布，提升东西向流量治理效率与安全性，新增IPsec加密通信、地域负载均衡和无中断重启功能，优化用户体验和可观测性，确保系统稳定性与高性能。

本研究解决了网络流量建模准确性差和缺乏高质量标签的问题，提出了一种通用的机器学习预训练模型NetFlowGen，通过使用NetFlow记录中的流量数据自我监督学习，从而提升了模型的开发效率和应用广泛性。实验结果表明，该框架在捕捉流量动态和适应不同网络任务方面具有良好的效果，尤其在DDoS攻击检测中展现了潜在的应用价值。

本研究解决了现有网络流量分类方法未能有效利用数据包内容进行分类的问题。提出了一种新颖的方法——数据包视觉，通过将数据包原始数据转换为图像，为卷积神经网络（CNN）提供适用输入。实验结果表明，该方法在分类网络流量方面表现优异，适用于未来智能网络架构的需求。

本研究探讨了生物启发模型在蜂窝流量预测中的能源效率，结果表明这些模型在保持预测准确性的同时，能够显著节约能源，尤其适用于分散系统，具备可持续性和隐私保护的潜力。

本研究针对元宇宙网络流量分类的不足，提出了一种名为Discern-XR的分类器，旨在帮助互联网服务提供商和路由器制造商提升元宇宙服务质量。通过引入A2R-OT算法进行在线训练，该方法在七个流行分类器中表现出更高的准确度，同时在虚拟现实、增强现实等流量数据上提升训练效率和减少误报率。