论文将四种轻量级入侵检测架构在一个IIoT数据集上训练后，直接迁移到两个结构不同的数据集，发现跨网络性能明显受限。可解释性分析显示，模型主要依赖粗粒度端口类别这一捷径；源域攻击流量中最重要类别的出现率，是两个目标域的96至435倍。研究还指出，类别不平衡下的评估协议可能改变对泛化难度的判断，而对抗鲁棒性与跨域泛化并不相关。
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