本文目录导读：
不过我可以先给你一个通用的判断框架，帮你快速评估“有没有做蒙特卡洛模拟”：
什么情况下网络安全会用蒙特卡洛模拟
蒙特卡洛模拟本质是：用大量随机抽样来估计难以解析求解的概率/分布,在网络安全里常见于：
| 场景 | 用途 |
|---|---|
| 风险评估 | 抽样攻击成功概率、损失分布（如 FAIR 方法） |
| 入侵检测模型评估 | 对稀有攻击样本做重采样、估计置信区间 |
| 密码学 | 侧信道攻击成功率、密钥搜索复杂度估计 |
| 攻击图/博弈 | 随机模拟攻防路径与收益 |
| 网络韧性 | 随机故障/攻击下的连通性、恢复时间分布 |
| 对抗样本鲁棒性 | 随机扰动下的逃逸率估计 |
怎么判断“做没做”
看这几个信号：
- 有没有随机重复实验（如 N=1000/10000 次独立运行），并报告均值、方差、置信区间。
- 有没有明确写出概率分布假设（正态、泊松、经验分布等）和抽样方法。
- 有没有收敛性分析（样本量增大后结果是否稳定）。
- 如果只是单次实验、固定数据集跑一遍准确率，那通常不是蒙特卡洛模拟。
需要你补充的信息
请告诉我：
- 具体是哪篇论文/哪个系统/哪种方法？
- 你看到的是方法描述、实验部分,还是代码？
- 你想确认的是“作者声称做了”还是“实际是否真的算蒙特卡洛”？
把原文或链接发我，我可以直接帮你逐段判断它到底有没有做蒙特卡洛模拟、做得是否规范。
