Knowledge-to-Data：LLM 驱动的结构化网络流量合成，用于免测试床 IDS 评估
Knowledge-to-Data: LLM-Driven Synthesis of Structured Network Traffic for Testbed-Free IDS Evaluation
AI 导读
Knowledge-to-Data 方法用协议文档、攻击语义和显式统计规则约束 LLM，无需微调或真实样本即可合成结构化网络流量数据集。在 AWID3 IEEE 802.11 基准案例中，4 个 SOTA LLM 生成的数据集让梯度提升分类器在真实样本上评估时取得最高 0.956 的 F1 分数。该方法为 IDS 研究提供免测试床、保护隐私的按需实验替代方案。