该论文研究了在工业专用5G网络环境下，基于机器学习的入侵检测系统（IDS）处理加密OPC UA流量时，良性连接变化对检测性能的影响。作者指出，尽管机器学习IDS在加密工业通信监控中日益普及，但其在真实专用5G操作条件下的表现尚未被充分理解。通过实验，他们发现合法的连接事件（如设备连接/断开、网络切换等）会在无攻击存在时显著增加误报活动。此外，IDS异常评分的高峰往往与控制面（CP）活动周期相重合。研究强调了在工业专用5G环境中解释IDS输出时考虑控制面上下文的重要性。实验基于实际5G测试平台，收集了正常流量和包含连接事件的流量，并使用多种机器学习模型进行评估。主要贡献在于揭示了良性网络事件对IDS的干扰，并提出了未来改进方向，即结合控制面元数据以降低误报。该论文适合工业网络安全研究人员、5G安全工程师以及IDS开发者阅读。