袋鼠生成式流量大模型

FlowGM 正式搭载 FlowGM2.1-9B-Instruct， 该模型为业内首款一站式原生网络流量生成式大模型，深度融合 10TB 网络空间全量领域流量语料， 把结构化信息模板化为自然语言风格的文本序列，让 LLM 能像读句子一样学习网络流量： [Flow] TCP 192.168.1.2:5430 → 47.92.198.234:443, packets=8, len=1420, Flags=SYN,ACK,FIN, Payload=Hex:xxxxx...

采用这种 “流量自然语言化”方案， 把流量变成模型可训练的语料，构建跨场景全链路网络智能引擎， 原生兼容明文流量与 TLS 1.3 全类型加密流量解析建模， 打通流量生成、智能研判、规则自动提取、场景自适应编排、领域知识问答全流程能力。

产品面向全生态用户开放服务，覆盖 政企安全运营、高校科研实验、个人网络研究者多元使用场景，全面支持 10 大类主流网络协议、5 类核心流量形态、5000+ 组合攻防场景， 可一键生成标准 PCAP 文件，兼容 Wireshark 等主流工具。 依托生成式 AI 原生架构，实现 高精度真实网络行为仿真、毫秒级模型切换、30+ LoRA 专家模型动态调度， 高效支撑攻防推演与设备验证；可在极低标注数据条件下，训练数据量降低 40%、生成质量提升 3 倍， 精准挖掘未知威胁，完成安全策略自主演化。