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LLM与传统机器学习在网络入侵检测中的三轴压力测试
研究在相同数据集、跨数据集迁移和对抗逃逸三个维度上对比XGBoost与RoBERTa-LoRA用于网络入侵检测，发现没有普适赢家。XGBoost在分布偏移下大幅领先，而RoBERTa-LoRA在对抗逃逸下明显更优，说明评估NIDS模型需沿多个独立鲁棒性轴进行。
arXiv cs.LG48 天前
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研究在相同数据集、跨数据集迁移和对抗逃逸三个维度上对比XGBoost与RoBERTa-LoRA用于网络入侵检测，发现没有普适赢家。XGBoost在分布偏移下大幅领先，而RoBERTa-LoRA在对抗逃逸下明显更优，说明评估NIDS模型需沿多个独立鲁棒性轴进行。