Fugu-MT 論文翻訳(概要): Intrusion Detection at Scale with the Assistance of a Command-line Language Model

論文の概要: Intrusion Detection at Scale with the Assistance of a Command-line Language Model

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.13402v1
Date: Sat, 20 Apr 2024 15:04:25 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-23 19:10:11.627268
Title: Intrusion Detection at Scale with the Assistance of a Command-line Language Model
Title（参考訳）: コマンドライン言語モデルを用いた大規模侵入検出
Authors: Jiongliang Lin, Yiwen Guo, Hao Chen,
Abstract要約: 大規模事前学習を取り入れた侵入検知システムを導入し,AIによる侵入検知のための数千万行の指令に基づいて大規模言語モデルを訓練する。 3000万のトレーニングサンプルと1000万のテストサンプルで実施した実験では、ソリューションの有効性が検証された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 23.797879803044026
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Intrusion detection is a long standing and crucial problem in security. A system capable of detecting intrusions automatically is on great demand in enterprise security solutions. Existing solutions rely heavily on hand-crafted rules designed by security operators, which suffer from high false negative rates and poor generalization ability to new, zero-day attacks at scale. AI and machine learning offer promising solutions to address the issues, by inspecting abnormal user behaviors intelligently and automatically from data. However, existing learning-based intrusion detection systems in the literature are mostly designed for small data, and they lack the ability to leverage the power of big data in cloud environments. In this paper, we target at this problem and introduce an intrusion detection system which incorporates large-scale pre-training, so as to train a large language model based on tens of millions of command lines for AI-based intrusion detection. Experiments performed on 30 million training samples and 10 million test samples verify the effectiveness of our solution.
Abstract（参考訳）: 侵入検知は長期にわたるセキュリティ上の重要な問題である。企業のセキュリティソリューションでは,侵入を自動的に検出できるシステムが非常に需要が高い。既存のソリューションは、セキュリティオペレータが設計した手作りのルールに大きく依存している。 AIと機械学習は、データから異常なユーザの振る舞いをインテリジェントかつ自動的に検査することで、この問題に対処するための有望なソリューションを提供する。しかし、文献における既存の学習ベースの侵入検知システムは、主に小さなデータ用に設計されており、クラウド環境におけるビッグデータのパワーを活用できない。本稿では,大規模な事前学習を取り入れた侵入検知システムを導入し,AIによる侵入検知のための数千万行の指令に基づいて大規模言語モデルを訓練する。 3000万のトレーニングサンプルと1000万のテストサンプルで実施した実験では、ソリューションの有効性が検証された。

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