这是什么
一个用于网络安全的入侵检测系统原型。它接收网络流的元数据，返回该流是否为攻击及其威胁类别，并给出概率。在 NSL-KDD 基准上针对 LLM 和机器学习基线进行了测试。
它怎么用 Jev
Jev 接收一个网络流以及每个类别五个带标签的示例，回答两个问题：该流是否为攻击（Choice）及其类别（Choice），返回概率和置信度。p_attack ≥ 0.5 的阈值决定判决；不解析任何文本。
用到的原语:choice
值得抄的做法
一次请求，两个答案：两个问题在同一状态上运行，返回概率、选项和置信度。
怎么试
uv run jev-ids run --dataset data/nsl-kdd/dataset.json --detector jev --split smoke --k 0,1
证据
每一行都是就 README 问 Jev 的一道题。≥ 0.60 算「是」，≤ 0.40 算「否」，中间这一段 Jev 不下判断。
- Jev 是主角是0.85
- 有 System One 用法否0.09
- 处理了不确定性否0.04
- 有实测数据是0.97
- 可直接跑否0.33
- 值得推荐未判定0.49
- 是模型的复刻否0.07
- 问题普遍性按 0–2 打分1.54
- 与 Jev 相关是0.98
信号由 Jev jev-1.13.0 判定，简介由 DeepSeek V4.1 Flash 于 2026年9月23日 读 README 写成。