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QUIC是两个端点间的一种面向连接的协议。这些端点交换UDP数据报。这些UDP数据报包含QUIC数据包。QUIC端点使用QUIC数据包建立QUIC连接，是这些端点间共享的协议状态。

提出HyperVision，一种基于无监督机器学习的实时的恶意流量检测系统。（无监督、机器学习、实时）图捕获的是图结构特征表示的流交互模式，不是已知攻击的特征。利用了图的连通性、稀疏性和统计特征。使用的是紧凑图。建立了一个信息模型证明图保存的信息接近理想的理论界限。图的构建（Graph Construction）：使用网络流构建图。流分类：为了减少图密度，将流分为短流和长流。

时间：2021 ACM Computer and Communications Security Conference作者：Chuanpu Fu, Qi Li, Meng Shen, and Ke Xu。

Feature Extractor module（特征提取模型）：将原始数据包转换为头部和统计特征的向量，（有效载荷的语义表示）。Adaptive Clustering module（自适应聚类模型）：建立网络流特征的低维嵌入；计算属于相同流量类型的样本共有的一组抽象属性。Classification module（分类模型）：使用前两个模型中提取到的特征进行分类。（该模块纠正通过聚类所做的任何错误分类，并可以利用输入中的进一步相关性）

Deciphering Malware's use of TLS阅读笔记