論文の概要: Revolutionizing Cyber Threat Detection with Large Language Models: A privacy-preserving BERT-based Lightweight Model for IoT/IIoT Devices

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.14263v2
• Date: Thu, 8 Feb 2024 07:06:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-09 19:36:02.994065
• Title: Revolutionizing Cyber Threat Detection with Large Language Models: A privacy-preserving BERT-based Lightweight Model for IoT/IIoT Devices
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルによるサイバー脅威検出の革命:IoT/IIoTデバイスのためのプライバシー保護BERTベースの軽量モデル
• Authors: Mohamed Amine Ferrag, Mthandazo Ndhlovu, Norbert Tihanyi, Lucas C. Cordeiro, Merouane Debbah, Thierry Lestable, Narinderjit Singh Thandi
• Abstract要約: 本稿では,インターネットネットワークにおけるサイバー脅威検出にBERT(Bidirectional Representations from Transformers)モデルを活用する,新たなアーキテクチャであるSecurityBERTを提案する。 我々の研究は、SecurityBERTがサイバー脅威検出において、畳み込みニューラルネットワーク(CNNIoT)やリカレントニューラルネットワーク(IoTRNN)など、従来の機械学習(ML)とディープラーニング(DL)の手法より優れていることを示した。 SecurityBERTは、14の異なる攻撃タイプを特定することで、98.2%の全体的な精度を達成し、ハイブリッドソリューションによって設定された過去の記録を上回った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.340416780217405
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The field of Natural Language Processing (NLP) is currently undergoing a revolutionary transformation driven by the power of pre-trained Large Language Models (LLMs) based on groundbreaking Transformer architectures. As the frequency and diversity of cybersecurity attacks continue to rise, the importance of incident detection has significantly increased. IoT devices are expanding rapidly, resulting in a growing need for efficient techniques to autonomously identify network-based attacks in IoT networks with both high precision and minimal computational requirements. This paper presents SecurityBERT, a novel architecture that leverages the Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) model for cyber threat detection in IoT networks. During the training of SecurityBERT, we incorporated a novel privacy-preserving encoding technique called Privacy-Preserving Fixed-Length Encoding (PPFLE). We effectively represented network traffic data in a structured format by combining PPFLE with the Byte-level Byte-Pair Encoder (BBPE) Tokenizer. Our research demonstrates that SecurityBERT outperforms traditional Machine Learning (ML) and Deep Learning (DL) methods, such as Convolutional Neural Networks (CNNs) or Recurrent Neural Networks (RNNs), in cyber threat detection. Employing the Edge-IIoTset cybersecurity dataset, our experimental analysis shows that SecurityBERT achieved an impressive 98.2% overall accuracy in identifying fourteen distinct attack types, surpassing previous records set by hybrid solutions such as GAN-Transformer-based architectures and CNN-LSTM models. With an inference time of less than 0.15 seconds on an average CPU and a compact model size of just 16.7MB, SecurityBERT is ideally suited for real-life traffic analysis and a suitable choice for deployment on resource-constrained IoT devices.
• Abstract（参考訳）: 自然言語処理(nlp)の分野は現在、革新的なトランスフォーマーアーキテクチャに基づいた事前訓練された大規模言語モデル(llms)の力によって駆動される革命的な変革が行われている。 サイバーセキュリティ攻撃の頻度と多様性が増加し続けており、インシデント検出の重要性が著しく高まっている。 IoTデバイスは急速に拡大しており、高い精度と最小の計算要件の両方でIoTネットワークにおけるネットワークベースの攻撃を自律的に識別する効率的なテクニックの必要性が高まっている。 本稿では,双方向エンコーダ表現(BERT)モデルを利用した新しいアーキテクチャであるSecurityBERTを,IoTネットワークにおけるサイバー脅威検出に適用する。 SecurityBERTのトレーニング中に、プライバシー保護固定長符号化(PPFLE)と呼ばれる新しいプライバシ保護符号化手法を組み込んだ。 我々は、PPFLEとByte-level Byte-Pair Encoder (BBPE) Tokenizerを組み合わせることで、ネットワークトラフィックデータを構造化形式で効果的に表現した。 我々の研究は、SecurityBERTがサイバー脅威検出において、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)やリカレントニューラルネットワーク(RNN)など、従来の機械学習(ML)およびディープラーニング(DL)手法より優れていることを示した。 Edge-IIoTsetのサイバーセキュリティデータセットを使用することで、SecurityBERTは、14の異なる攻撃タイプを識別する上で、98.2%の全体的な精度を達成し、GAN-TransformerベースのアーキテクチャやCNN-LSTMモデルといったハイブリッドソリューションによって設定された過去の記録を上回りました。 平均CPUで0.15秒未満の推論時間と16.7MBのコンパクトモデルサイズを持つSecurityBERTは、現実のトラフィック分析に理想的であり、リソースに制約のあるIoTデバイスへのデプロイメントに適した選択である。

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