UNSW-NB15
一个广泛使用的网络入侵检测数据集，包含多种攻击类型，常用于评估流量分类模型的检测与分类性能。
时间轴 (近 90 天)
论文在 UNSW-NB15、CIC-IDS2017、EMBER2024 三个基准上，与校准后的 XGBoost、Random-Forest、MLP 和 Kitsune 对比，并测量了“Suricata（52,674 条 Emerging-Threats 规则）→ VX-One”的两阶段级联，在 CIC-IDS2017 上跨五天运行。
VX-One 在 UNSW-NB15 的检测指标（AUROC、FPR@95%TPR）上胜出，在 CIC-IDS2017 的时间漂移条件下同样领先（0.711 vs 0.637）。
在留一攻击族（leave-one-family-out）测试中，VX-One 门控在 UNSW 的 9 个折上全部成功检出从未见过的攻击族（9/9），但在 CIC 的 recon 族上检测率跌至随机水平以下。
留一攻击族交叉验证（LOFO）是评估未知攻击泛化能力的协议：每次完全移除某一攻击族，用其余族训练，再在被移除族上测试；UNSW-NB15 有 9 个攻击族，因此为 9 折。
全部知识事实 (4)
论文在 UNSW-NB15、CIC-IDS2017、EMBER2024 三个基准上，与校准后的 XGBoost、Random-Forest、MLP 和 Kitsune 对比，并测量了“Suricata（52,674 条 Emerging-Threats 规则）→ VX-One”的两阶段级联，在 CIC-IDS2017 上跨五天运行。
50%待验证VX-One 在 UNSW-NB15 的检测指标（AUROC、FPR@95%TPR）上胜出，在 CIC-IDS2017 的时间漂移条件下同样领先（0.711 vs 0.637）。
50%待验证在留一攻击族（leave-one-family-out）测试中，VX-One 门控在 UNSW 的 9 个折上全部成功检出从未见过的攻击族（9/9），但在 CIC 的 recon 族上检测率跌至随机水平以下。
50%待验证留一攻击族交叉验证（LOFO）是评估未知攻击泛化能力的协议：每次完全移除某一攻击族，用其余族训练，再在被移除族上测试；UNSW-NB15 有 9 个攻击族，因此为 9 折。
50%