编者寄语

随着互联网加密化与匿名通信的发展，传统依赖明文特征的流量分析与安全防护方法面临巨大挑战。HTTPS占比已超过90%，VPN和Tor等匿名通信系统每日活跃用户超200万。在提升隐私保护功能的同时，增加了网络运维和安全检测的难度。此外，IPv6环境下各类网络攻击呈现高强度和新型攻击向量，亟需早期感知与精确防御。因此，精准的流量理解、重要流识别及异常行为检测成为智能网络管理的核心问题。近年来，语言大模型与关系图模型的融合应用，为突破加密流量检测精度瓶颈提供了全新思路；而网络大数据挖掘技术与重要流检测算法，在高速链路场景下的部署仍需攻克内存占用、通信开销与计算效率的协同优化难题。

本期专题聚焦“面向加密与匿名通信环境的智能流量测绘与攻击防御”前沿方向，重点收录加密流量分析、重要流检测、流量预测、特征整形及深度防御技术等领域的最新研究成果，全面展现大模型技术与网络安全技术的双向赋能价值。希望通过本期内容，为研究人员与工程师提供启发，推动网络安全与智能运维技术的发展。

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