La investigación del tráfico de red se basa en datos de tráfico a gran escala y de alta calidad. Sin embargo, obtener dichos datos sigue siendo difícil debido a las restricciones de privacidad, los costos de recopilación, el desequilibrio de clases y las actualizaciones continuas. Estos desafíos han aumentado el interés de los investigadores en la generación de tráfico. Aunque se han propuesto muchos métodos de generación, los estudios y encuestas existentes a menudo pasan por alto dos preguntas clave: qué forma de tráfico se genera y qué objetivos prácticos puede soportar. Basado en 113 registros candidatos publicados desde 2019 hasta 2026, esta encuesta proporciona un análisis detallado de 39 estudios representativos de generación de tráfico de red a través de las lentes de los niveles de representación y la coherencia de objetivos. Organizamos los métodos existentes en cuatro niveles de representación y analizamos cómo los datos generados se relacionan con los escenarios de uso. Encontramos que muchos métodos preservan información útil para tareas posteriores como la clasificación y la detección de intrusiones, pero la utilidad para tareas no garantiza la reproducibilidad o la usabilidad en entornos de red reales. Las representaciones de alto nivel son más fáciles de modelar, pero a menudo descartan la semántica del protocolo, las dependencias de los paquetes y la lógica de comunicación. Por lo tanto, distinguimos la coherencia de tareas de la coherencia del protocolo y mostramos que esta última sigue siendo poco explorada. Resumimos además las prácticas de evaluación, discutimos métricas específicas por nivel y destacamos direcciones futuras que incluyen generación controlable, síntesis coherente con el estado y consciente del protocolo, y evaluación orientada a la ingeniería.

Generación de tráfico de red;Niveles de representación de tráfico;Coherencia de tareas;Coherencia de protocolos