A pesquisa sobre tráfego de rede depende de dados de tráfego em grande escala e de alta qualidade. No entanto, devido a restrições de privacidade, custos de coleta, desequilíbrio de classes e atualização contínua de dados, a obtenção desses dados ainda é muito difícil. Esses desafios aumentaram o interesse dos pesquisadores na geração de tráfego. Embora muitos métodos de geração tenham sido propostos, as pesquisas e revisões existentes frequentemente negligenciam duas questões chave: qual forma de tráfego gerar e quais objetivos práticos ele pode suportar. Com base em 113 registros candidatos publicados entre 2019 e 2026, esta revisão analisa detalhadamente 39 pesquisas representativas sobre geração de tráfego de rede a partir das perspectivas dos níveis de representação e da consistência de objetivos. Classificamos os métodos existentes em 4 níveis de representação e analisamos a relação entre os dados gerados e os cenários de uso. Descobrimos que muitos métodos preservam informações úteis para tarefas descendentes, como classificação e detecção de intrusão, mas a utilidade para a tarefa não garante sua reproduzibilidade ou utilizabilidade em ambientes de rede reais. Representações de alto nível são mais fáceis de modelar, mas frequentemente perdem a semântica do protocolo, as dependências dos pacotes e a lógica de comunicação. Portanto, distinguimos entre consistência de tarefas e consistência de protocolo, apontando que esta última ainda carece de exploração suficiente. Também resumimos as práticas de avaliação, discutimos métricas específicas para cada nível e indicamos direções futuras, incluindo geração controlada de tráfego, síntese de estados consistente e consciente de protocolos e métodos de avaliação orientados à engenharia.

geração de tráfego de rede; níveis de representação de tráfego; consistência de tarefas; consistência de protocolo