이 연구는 네트워크 트래픽의 개념 표류(concept drift) 문제에 대응하기 위해 모델이 아닌 특징 공간 자체를 손보는 접근을 제안한다. 각 특징의 안정성을 독립적으로 측정하는 't-강건성(t-robustness)' 지표를 도입해, 완만한 표류가 안정성으로 오인되지 않도록 설계했다. UGR16 데이터셋 실험에서 t-강건 특징을 사용한 탐지기는 마지막 테스트 구간에서 0.6025의 유지 기대치를 기록해, 그래프 커뮤니티 특징(0.5230)과 기본 NetFlow 특징(0.3831)보다 우수한 성능을 보였다. 이는 모델 재학습 없이도 특징 선택만으로 탐지 성능 저하를 늦출 수 있음을 시사한다.

• •모델 재훈련이 아닌 특징 선택 단계에서 개념 표류에 대응하는 t-robustness 지표 제안
• •그래프 커뮤니티·스펙트럴 메트릭 기반 특징으로 스캔·DoS 등 이상 트래픽 패턴 포착
• •UGR16 데이터셋 실험에서 기존 대비 탐지 성능 유지율이 크게 높게 나타남
• •모델 업데이트 없이도 표류에 강건한 탐지 체계 구축 가능성 제시