Die Erforschung des Netzwerkverkehrs stützt sich auf umfangreiche, hochwertige Verkehrsdaten. Allerdings ist es aufgrund von Datenschutzbeschränkungen, Erfassungskosten, Klassenungleichgewicht und kontinuierlichen Aktualisierungen nach wie vor schwierig, solche Daten zu erhalten. Diese Herausforderungen haben das Interesse der Forscher an der Verkehrsgenerierung gesteigert. Obwohl viele Generierungsmethoden vorgeschlagen wurden, übersehen bestehende Studien und Umfragen oft zwei wichtige Fragen: Welche Form von Verkehr wird erzeugt und welche praktischen Ziele kann er unterstützen. Basierend auf 113 Kandidatendatensätzen, veröffentlicht zwischen 2019 und 2026, bietet diese Umfrage eine detaillierte Analyse von 39 repräsentativen Studien zur Netzwerkverkehrsgenerierung unter den Gesichtspunkten der Darstellungsebenen und Zielkonsistenz. Wir ordnen bestehende Methoden in vier Darstellungsebenen ein und analysieren, wie generierte Daten mit Nutzungsszenarien zusammenhängen. Wir stellen fest, dass viele Methoden Informationen bewahren, die für nachgelagerte Aufgaben wie Klassifikation und Eindringlingserkennung nützlich sind, aber die Nützlichkeit für Aufgaben garantiert nicht die Abspielbarkeit oder Nutzbarkeit in realen Netzwerkumgebungen. Hochstufige Darstellungen lassen sich leichter modellieren, vernachlässigen jedoch oft Protokollsemantik, Paketabhängigkeiten und Kommunikationslogik. Deshalb unterscheiden wir Aufgabenkonsistenz von Protokollkonsistenz und zeigen, dass Letztere noch wenig erforscht ist. Zudem fassen wir Bewertungspraxis zusammen, diskutieren levelspezifische Metriken und heben zukünftige Richtungen hervor, darunter kontrollierbare Generierung, protokollbewusste zustandskonsistente Synthese und ingenieurorientierte Bewertung.

Netzwerkverkehrsgenerierung;Darstellungsebenen des Verkehrs;Aufgabenkonsistenz;Protokollkonsistenz