从提示到数据包：网络视角下的 ChatGPT、Copilot 与 Gemini
网络与互联网体系结构
2026-03-26 v2 人工智能
摘要
GenAI 聊天机器人如今已广泛存在于数字生态系统中，彻底重塑了用户与 Internet 之间的交互方式。其依赖始终在线、云中心化的运行模式引入了新的流量动态，对实际网络管理构成挑战。尽管预见这些变化对网络需求的影响至关重要，但这些聊天机器人的流量特征仍 largely 未被探索。为填补这一空白，本研究对通过 Android 移动应用使用的 ChatGPT、Copilot 和 Gemini 进行深入流量分析。我们构建了一个专门的捕获架构，收集了两个互补的数据集，将用户无约束交互与为文本和图像生成挑选特定提示的受控工作负载相结合。这种双重设计使我们能够回答关于聊天机器人流量独特性、其与传统消息应用流量差异以及对网络使用新型影响的实用研究问题。为此，我们提供了多层次的流量特征化，并对数据包序列动力学进行建模，以揭示其底层传输机制。我们的分析揭示了应用层面和内容层面的流量模式及独特的协议足迹。我们强调 TLS 的主导地位，其中 Gemini 大量利用 QUIC，ChatGPT 专门使用 TLS 1.3，并且具有特征性的服务器名称指示 (SNI) 值。通过遮蔽分析，我们量化了对 SNI 依赖的程度，表明屏蔽此字段可使分类性能下降最高可达 20 个百分点。最后，与传统消息应用的比较确认，GenAI 工作负载引入了新的压力因素，如持续的上行活动和高速率的突发包，以及直接的容量规划和网络管理影响。我们公开发布数据集以支持可重复性研究并推动对其他用例的扩展。
关键词
引用
@article{arxiv.2510.11269,
title = {From Prompts to Packets: A View from the Network on ChatGPT, Copilot, and Gemini},
author = {Antonio Montieri and Alfredo Nascita and Antonio Pescapè},
journal= {arXiv preprint arXiv:2510.11269},
year = {2026}
}
备注
15 pages, 8 figures, 2 tables, 4 research questions, accepted on Elsevier Computer Networks