Die Verwendung von echten Netzwerkdaten im Vergleich zu synthetischen Benchmarks kann signifikante Auswirkungen auf die Leistung von GNNs in der Netzwerkeindringungserkennung haben. Hier sind einige der wichtigsten Unterschiede und Auswirkungen:
Realismus und Vielfalt: Echte Netzwerkdaten sind realistischer und vielfältiger als synthetische Benchmarks, da sie tatsächliche Netzwerkaktivitäten widerspiegeln. Dies ermöglicht es GNNs, auf realen Szenarien zu trainieren und sich besser auf reale Bedrohungen vorzubereiten.
Herausforderungen und Komplexität: Echte Netzwerkdaten sind oft komplexer und herausfordernder als synthetische Benchmarks, da sie echte Angriffe und Anomalien enthalten. Dies kann dazu führen, dass GNNs in der Lage sind, sich besser an unvorhergesehene Situationen anzupassen und robustere Erkennungssysteme zu entwickeln.
Datenaufbereitung und Labeling: Die Verwendung von echten Netzwerkdaten erfordert oft eine aufwändigere Datenaufbereitung und Labeling-Prozesse im Vergleich zu synthetischen Benchmarks. Dies kann zu einer besseren Qualität der Trainingsdaten führen, aber auch zu höheren Kosten und Zeitaufwand.
Insgesamt können echte Netzwerkdaten eine wertvolle Ressource für das Training von GNNs in der Netzwerkeindringungserkennung darstellen, da sie eine realistischere und anspruchsvollere Umgebung bieten, in der die Modelle trainiert und getestet werden können.