要進一步提高TREC在少樣本情況下的識別性能，可以考慮以下幾個策略：
增強數據集：透過數據增強技術生成更多的樣本，例如對現有的APT技術子圖進行隨機變換、添加噪聲或進行小幅度的結構改變，這樣可以擴大訓練數據集的多樣性，從而提高模型的泛化能力。
多任務學習：將APT技術識別與其他相關任務（如異常檢測或行為分類）結合，通過共享學習的特徵來提高模型的整體性能。這樣可以利用其他任務的數據來輔助少樣本的APT技術識別。
改進的Siamese網絡架構：探索更複雜的Siamese網絡架構，例如引入注意力機制或圖卷積網絡（GCN），以更好地捕捉子圖之間的相似性，從而提高識別準確性。
自監督學習：利用自監督學習方法，從未標記的數據中學習有用的特徵，這樣可以在缺乏標記數據的情況下，提升模型的學習能力。
集成學習：結合多個模型的預測結果，通過集成學習方法（如隨機森林或Boosting）來提高識別的穩定性和準確性，特別是在少樣本的情況下。