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本文建立了概率联合嵌入预测学习(JEPA)与隐马尔可夫模型(HMM)之间的理论联系,提供了状态空间解释,并引入了马尔可夫链JEPA以增强一致性。
本文探索将JEPA风格的预测学习应用于JA4衍生的网络指纹,构建了一个基于Transformer的模型(JA4-JEPA),该模型在JA4、JA4H、JA4S和JA4X子字段上进行训练。该模型在协议族分类任务上取得了优异表现,表明JEPA目标可以用于紧凑的网络指纹表示。