論文の概要: Transformers and Large Language Models for Efficient Intrusion Detection Systems: A Comprehensive Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.07583v2
• Date: Tue, 14 Jan 2025 10:52:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-15 13:27:53.435439
• Title: Transformers and Large Language Models for Efficient Intrusion Detection Systems: A Comprehensive Survey
• Title（参考訳）: 効率的な侵入検知システムのための変圧器と大規模言語モデル:包括的調査
• Authors: Hamza Kheddar,
• Abstract要約: 本稿では,サイバー脅威検出システムにおけるトランスフォーマーとLCMの利用状況について,包括的分析を行った。 様々なサイバー攻撃の背景情報や、この分野でよく使われるデータセットなど、トランスフォーマーの基本について論じる。 コンピュータネットワーク、IoTデバイス、重要なインフラストラクチャ保護、クラウドコンピューティング、SDN、自動運転車など、TransformerとLLMベースのIDSが実装されているさまざまな環境とアプリケーションについて検討している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3108011671896571
• License:
• Abstract: With significant advancements in Transformers LLMs, NLP has extended its reach into many research fields due to its enhanced capabilities in text generation and user interaction. One field benefiting greatly from these advancements is cybersecurity. In cybersecurity, many parameters that need to be protected and exchanged between senders and receivers are in the form of text and tabular data, making NLP a valuable tool in enhancing the security measures of communication protocols. This survey paper provides a comprehensive analysis of the utilization of Transformers and LLMs in cyber-threat detection systems. The methodology of paper selection and bibliometric analysis is outlined to establish a rigorous framework for evaluating existing research. The fundamentals of Transformers are discussed, including background information on various cyber-attacks and datasets commonly used in this field. The survey explores the application of Transformers in IDSs, focusing on different architectures such as Attention-based models, LLMs like BERT and GPT, CNN/LSTM-Transformer hybrids, emerging approaches like ViTs, among others. Furthermore, it explores the diverse environments and applications where Transformers and LLMs-based IDS have been implemented, including computer networks, IoT devices, critical infrastructure protection, cloud computing, SDN, as well as in autonomous vehicles. The paper also addresses research challenges and future directions in this area, identifying key issues such as interpretability, scalability, and adaptability to evolving threats, and more. Finally, the conclusion summarizes the findings and highlights the significance of Transformers and LLMs in enhancing cyber-threat detection capabilities, while also outlining potential avenues for further research and development.
• Abstract（参考訳）: Transformers LLMの大幅な進歩により、NLPはテキスト生成とユーザインタラクションの強化により、多くの研究分野にリーチを広げている。 これらの進歩から大きな恩恵を受ける分野はサイバーセキュリティである。 サイバーセキュリティでは、送信者と受信者の間で保護され、交換する必要がある多くのパラメータは、テキストと表形式のデータ形式であり、NLPは通信プロトコルのセキュリティ対策を強化する上で貴重なツールである。 本稿では,サイバー脅威検出システムにおけるトランスフォーマーとLCMの利用状況について,包括的分析を行った。 論文選択と書誌分析の方法論を概説し、既存の研究を評価するための厳密な枠組みを確立する。 様々なサイバー攻撃の背景情報や、この分野でよく使われるデータセットなど、トランスフォーマーの基本について論じる。 この調査では、IDSにおけるTransformerの適用について調査し、アテンションベースのモデル、BERTやGPTのようなLLM、CNN/LSTM-Transformerハイブリッド、ViTのような新しいアプローチなど、さまざまなアーキテクチャに焦点を当てている。 さらに、コンピュータネットワーク、IoTデバイス、重要なインフラストラクチャ保護、クラウドコンピューティング、SDN、自動運転車など、TransformerとLLMベースのIDSが実装されている多様な環境とアプリケーションについても検討している。 論文ではまた、この分野における研究課題や今後の方向性についても論じ、解釈可能性、スケーラビリティ、脅威の進化への適応性といった重要な課題を特定している。 最後に、この結論は調査結果を要約し、サイバー脅威検出能力の向上におけるトランスフォーマーとLLMの重要性を強調し、さらなる研究と開発のための潜在的な道筋を概説する。

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