我一直在尝试一种利用人工智能辅助的方法来检测网络流量中的模式。
为了提供一些背景信息，我维护一个名为“Phone Home Detector”的项目，该项目分析IP地址对之间的流量。它将流量聚合成一分钟的时间段，并根据字节计数和传输间隔应用一套固定规则。
最近，我原型设计了一个扩展，通过MCP工具公开传输大小和时间数据，使其可以被大型语言模型（LLM）查询。我的目标是探索LLM是否能够识别出仅通过静态规则难以捕捉的模式。
这项工作仍处于实验阶段，我尚未确信它比固定规则的方法有明显的改进。尽管如此，我觉得这很有趣，并且可能为进一步探索奠定基础。以下是它生成的一个摘要示例：
发送到IP地址91.189.91.49的数据大小在初始大小为168之后，大多保持在200的一致性，而发送的间隔则没有明显的模式变化。
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这是我为了好玩而创建的一个项目：https://redditwithagents.vercel.app/
截图： https://i.imgur.com/JFMFBNF.png
这个项目基本上是一个模仿Reddit界面部分功能的网页应用，允许你在浏览器中与大型语言模型（LLM）代理进行讨论。
所有的LLM API调用都在浏览器中进行，因为这个应用没有后端。你也可以配置应用使用你本地的LLM API。
例如，要使用LM Studio，请确保你在本地提供模型，并勾选两个选项：“启用CORS”和“在本地网络上提供服务”。
以下是它的样子：https://i.imgur.com/TfzIjl4.png
然后前往应用的设置页面，设置以下配置：
```
API URL: http://192.168.<whatever>.<your>:1234/v1
API Key: 你设置的任意密钥
Model: 类似于 openai/gpt-oss-20b
```
你也可以在这里查看源代码：https://github.com/huytd/reddit-with-agents
一位年长的家庭成员向我展示了他在YouTube视频中玩的一些益智游戏。我希望能以更顺畅的方式让这些游戏更具可玩性，因此我生成了这些类型的谜题的所有可能组合，并为它们设计了一个界面。
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