该论文针对网络入侵检测系统（NIDS）中依赖人工特征工程的问题，系统评估了表格表示学习技术在NetFlow数据上的有效性。传统的NIDS需要专家手动提取特征，这与现代机器学习模型自动学习表示的理念相悖。论文选择了多种先进的表格表示学习方法（如TabICL）与传统的自编码器以及端到端Transformer基线进行对比，在CIDDS等基准NetFlow数据集上进行了全面的超参数搜索和评估。实验涵盖监督分类和无监督异常检测两类下游任务。结果表明，不同数据集上最佳方法差异显著：监督分类中，TabICL在CIDDS上表现最优，而自编码器在平均排名上与Transformer模型持平；无监督方法整体弱于监督方法，且最优组合因数据集而异。跨数据集迁移实验显示，通过选择合适的表示学习方法和分类器，学习到的特征可以跨网络环境泛化，但迁移效果强烈依赖于源-目标数据集的分布相似性。该研究为NIDS中自动化特征学习提供了重要的经验性指导。