論文の概要: HuntGPT: Integrating Machine Learning-Based Anomaly Detection and Explainable AI with Large Language Models (LLMs)
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.16021v1
- Date: Wed, 27 Sep 2023 20:58:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-25 14:25:03.997669
- Title: HuntGPT: Integrating Machine Learning-Based Anomaly Detection and Explainable AI with Large Language Models (LLMs)
- Title（参考訳）: HuntGPT:大規模言語モデル(LLM)による機械学習に基づく異常検出と説明可能なAIの統合
- Authors: Tarek Ali, Panos Kostakos,
- Abstract要約: 我々はランダムフォレスト分類器を応用した特殊な侵入検知ダッシュボードであるHuntGPTを提案する。
この論文は、Certified Information Security Manager (CISM) Practice Examsを通じて評価された、システムのアーキテクチャ、コンポーネント、技術的正確性について論じている。
その結果、LLMによってサポートされ、XAIと統合された会話エージェントは、侵入検出において堅牢で説明可能な、実行可能なAIソリューションを提供することを示した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.09208007322096533
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Machine learning (ML) is crucial in network anomaly detection for proactive threat hunting, reducing detection and response times significantly. However, challenges in model training, maintenance, and frequent false positives impact its acceptance and reliability. Explainable AI (XAI) attempts to mitigate these issues, allowing cybersecurity teams to assess AI-generated alerts with confidence, but has seen limited acceptance from incident responders. Large Language Models (LLMs) present a solution through discerning patterns in extensive information and adapting to different functional requirements. We present HuntGPT, a specialized intrusion detection dashboard applying a Random Forest classifier using the KDD99 dataset, integrating XAI frameworks like SHAP and Lime for user-friendly and intuitive model interaction, and combined with a GPT-3.5 Turbo, it delivers threats in an understandable format. The paper delves into the system's architecture, components, and technical accuracy, assessed through Certified Information Security Manager (CISM) Practice Exams, evaluating response quality across six metrics. The results demonstrate that conversational agents, supported by LLM and integrated with XAI, provide robust, explainable, and actionable AI solutions in intrusion detection, enhancing user understanding and interactive experience.
- Abstract（参考訳）: 機械学習(ML)は、プロアクティブな脅威追跡のためのネットワーク異常検出において重要であり、検出時間と応答時間を著しく短縮する。
しかし、モデルトレーニング、メンテナンス、そして頻繁な偽陽性の課題は、その受け入れと信頼性に影響を与える。
説明可能なAI(XAI)は、これらの問題を緩和し、サイバーセキュリティチームがAI生成のアラートを自信を持って評価できるようにするが、インシデント対応者からしか受け入れられていない。
大規模言語モデル(LLM)は、広範な情報のパターンを識別し、異なる機能要件に適応することでソリューションを提供する。
我々は、KDD99データセットを使用してランダムフォレスト分類器を適用し、ユーザフレンドリで直感的なモデルインタラクションのためにSHAPやLimeといったXAIフレームワークを統合し、GPT-3.5 Turboと組み合わせることで、脅威を理解可能な形式で配信する、特殊な侵入検出ダッシュボードであるHuntGPTを提案する。
この論文は、Certified Information Security Manager (CISM) Practice Examsを通じて評価されたシステムのアーキテクチャ、コンポーネント、技術的正確性を調べ、6つのメトリクスで応答品質を評価する。
その結果、LLMによってサポートされ、XAIと統合された会話エージェントは、侵入検知における堅牢で説明可能な、行動可能なAIソリューションを提供し、ユーザ理解と対話的なエクスペリエンスを向上することを示した。
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