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INTACT: Intent-Aware Representation Learning for Cryptographic Traffic Violation Detection
INTACT एक नीति-आधारित (policy-conditioned) ढांचे को प्रस्तुत करता है जो क्रिप्टोग्राफिक ट्रैफ़िक उल्लंघन का पता लगाने को सशर्त बाधा शिक्षण (conditional constraint learning) के रूप में पुनर्गठित करता है, जो देखे गए व्यवहार और घोषित सुरक्षा इरादे दोनों के आधार पर उल्लंघन की संभावनाओं को मॉडल करके किया जाता है, जिससे पारंपरिक विसंगति पहचान विधियों की तुलना में बेहतर विभेदन, व्याख्यात्मकता और सुदृढ़ता प्राप्त होती है।