数据源质量参差不齐
SA（Synthetic Augmentation）网络依赖训练数据的多样性和代表性，但实际应用中常出现以下问题：
- 原始数据过时或分布不均，导致生成流量偏离现实
- 标注错误率较高，尤其在长尾场景中表现显著
- 数据清洗过程中人为过滤标准不一致
模型设计中的隐性偏差
生成算法的固有特性可能引入系统性偏差：
| 偏差类型 | 出现场景 |
|---|---|
| 时序依赖性偏差 | 流量周期模拟 |
| 协议特征泛化不足 | 加密协议生成 |
动态环境适应性不足
传统SA网络对实时网络环境变化的响应能力有限，例如：
- 突发流量模式缺乏动态建模
- 协议版本迭代未及时同步
- 设备异构性特征覆盖不足
评估标准与真实场景脱节
当前评估体系存在三个核心缺陷：
- 仅关注静态指标（如吞吐量）而忽视行为模式
- 测试环境与生产环境硬件差异未校准
- 跨协议交互模拟的保真度不足
伦理与人为干预的影响
数据生成过程中可能因合规要求导致：
- 隐私保护机制过度泛化特征
- 监管规则强制引入噪声干扰
- 商业利益驱动的选择性生成
结论：SA网络的数据偏差本质是多维因素共同作用的结果，需建立动态反馈机制，结合强化学习与领域知识融合，同时完善评估体系中的场景还原度指标，才能实现更可靠的流量生成。
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