本文介绍了CLE-TFE模型，通过对比学习增强数据表示，捕捉字节之间的细粒度语义无关特性，并使用跨级多任务学习完成分类任务。实验结果显示，CLE-TFE在两个任务上表现最佳，计算开销仅为预训练模型的1/14。

一个训练实现两个任务的框架：使用监督对比学习的加密流量分类
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