論文の概要: Towards Explainable Network Intrusion Detection using Large Language Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.04342v1
- Date: Thu, 8 Aug 2024 09:59:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-09 15:58:20.988527
- Title: Towards Explainable Network Intrusion Detection using Large Language Models
- Title（参考訳）: 大規模言語モデルを用いた説明可能なネットワーク侵入検出に向けて
- Authors: Paul R. B. Houssel, Priyanka Singh, Siamak Layeghy, Marius Portmann,
- Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、特にチャットエージェントのような自然言語処理タスクに革命をもたらした。
本稿では,ネットワーク侵入検知システム(NIDS)におけるLLMの適用可能性について検討する。
予備的な調査では、LSMは悪性ネットフローの検出には適していないことが示されている。
特に、Retrieval Augmented Generation(RAG)と機能呼び出し機能を統合した場合の脅威応答の説明や支援において、NIDSの補完的エージェントとして有意義な可能性を秘めている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.8436076642278745
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Large Language Models (LLMs) have revolutionised natural language processing tasks, particularly as chat agents. However, their applicability to threat detection problems remains unclear. This paper examines the feasibility of employing LLMs as a Network Intrusion Detection System (NIDS), despite their high computational requirements, primarily for the sake of explainability. Furthermore, considerable resources have been invested in developing LLMs, and they may offer utility for NIDS. Current state-of-the-art NIDS rely on artificial benchmarking datasets, resulting in skewed performance when applied to real-world networking environments. Therefore, we compare the GPT-4 and LLama3 models against traditional architectures and transformer-based models to assess their ability to detect malicious NetFlows without depending on artificially skewed datasets, but solely on their vast pre-trained acquired knowledge. Our results reveal that, although LLMs struggle with precise attack detection, they hold significant potential for a path towards explainable NIDS. Our preliminary exploration shows that LLMs are unfit for the detection of Malicious NetFlows. Most promisingly, however, these exhibit significant potential as complementary agents in NIDS, particularly in providing explanations and aiding in threat response when integrated with Retrieval Augmented Generation (RAG) and function calling capabilities.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、特にチャットエージェントのような自然言語処理タスクに革命をもたらした。
しかし、脅威検出問題への適用性はまだ不明である。
本稿では,ネットワーク侵入検知システム (NIDS) としてLLMを採用する可能性について検討する。
さらに、LLMの開発にかなりのリソースが投資されており、NIDSのユーティリティを提供する可能性がある。
現在の最先端のNIDSは、人工的なベンチマークデータセットに依存しており、現実のネットワーク環境に適用した場合、パフォーマンスが悪くなる。
したがって、GPT-4とLLama3モデルと従来のアーキテクチャとトランスフォーマーベースのモデルを比較し、人工的に歪んだデータセットに依存することなく悪意のあるNetFlowを検出する能力を評価する。
以上の結果から,LSMは正確な攻撃検出に苦しむが,説明可能なNIDSへの道のりは有意な可能性を秘めていることが明らかとなった。
予備調査の結果, LLM は悪性ネットフローの検出に不適であることがわかった。
しかし、最も有望なことは、これらがNIDSの補完剤として有意義な可能性を秘めており、特にRetrieval Augmented Generation(RAG)と機能呼び出し機能を統合した場合、特に脅威応答の説明と補助を提供する。
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