PS を活用した防御手法を実際のネットワークトラフィックデータに適用することで、顕著な性能向上が期待できます。具体的には、PS に基づいて高い perturb-ability score を持つ特徴を除外することで、攻撃者が操作可能な特徴を減少させ、結果として攻撃の成功率を低下させることができます。初期の結果では、低 perturb-ability (緑) 特徴のみを使用したモデルが、精度や F1 スコアで 0.9 を超える性能を示しており、これは高い防御効果を示唆しています。さらに、攻撃者が特定の特徴を操作しても、モデルがそれに影響されないため、全体的な堅牢性が向上します。したがって、PS を活用した防御手法は、実際のネットワークトラフィックデータにおいても、攻撃に対する耐性を強化し、システムの全体的な性能を向上させる可能性が高いと考えられます。