論文の概要: XG-NID: Dual-Modality Network Intrusion Detection using a Heterogeneous Graph Neural Network and Large Language Model
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.16021v1
- Date: Tue, 27 Aug 2024 01:14:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-30 18:04:21.218782
- Title: XG-NID: Dual-Modality Network Intrusion Detection using a Heterogeneous Graph Neural Network and Large Language Model
- Title（参考訳）: XG-NID:異種グラフニューラルネットワークと大言語モデルを用いた二重モードネットワーク侵入検出
- Authors: Yasir Ali Farrukh, Syed Wali, Irfan Khan, Nathaniel D. Bastian,
- Abstract要約: XG-NIDは異種グラフ構造内にフローレベルとパケットレベルのデータを融合する最初の方法である。
XG-NIDは、フローとパケットペイロードデータの複雑な関係を効果的に捉えながら、リアルタイムの推論を可能にする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.298018090482744
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In the rapidly evolving field of cybersecurity, the integration of flow-level and packet-level information for real-time intrusion detection remains a largely untapped area of research. This paper introduces "XG-NID," a novel framework that, to the best of our knowledge, is the first to fuse flow-level and packet-level data within a heterogeneous graph structure, offering a comprehensive analysis of network traffic. Leveraging a heterogeneous graph neural network (GNN) with graph-level classification, XG-NID uniquely enables real-time inference while effectively capturing the intricate relationships between flow and packet payload data. Unlike traditional GNN-based methodologies that predominantly analyze historical data, XG-NID is designed to accommodate the heterogeneous nature of network traffic, providing a robust and real-time defense mechanism. Our framework extends beyond mere classification; it integrates Large Language Models (LLMs) to generate detailed, human-readable explanations and suggest potential remedial actions, ensuring that the insights produced are both actionable and comprehensible. Additionally, we introduce a new set of flow features based on temporal information, further enhancing the contextual and explainable inferences provided by our model. To facilitate practical application and accessibility, we developed "GNN4ID," an open-source tool that enables the extraction and transformation of raw network traffic into the proposed heterogeneous graph structure, seamlessly integrating flow and packet-level data. Our comprehensive quantitative comparative analysis demonstrates that XG-NID achieves an F1 score of 97\% in multi-class classification, outperforming existing baseline and state-of-the-art methods. This sets a new standard in Network Intrusion Detection Systems by combining innovative data fusion with enhanced interpretability and real-time capabilities.
- Abstract（参考訳）: サイバーセキュリティの急速に発展する分野では、リアルタイム侵入検知のためのフローレベルとパケットレベルの情報の統合は、研究のほとんど未解決領域である。
本稿では,新しいフレームワークであるXG-NIDを紹介し,このフレームワークは異種グラフ構造にフローレベルとパケットレベルのデータを融合し,ネットワークトラフィックの包括的解析を行う。
グラフレベルの分類による異種グラフニューラルネットワーク(GNN)を活用することで、XG-NIDは、フローとパケットペイロードデータの複雑な関係を効果的にキャプチャしながら、リアルタイムの推論を可能にする。
歴史的データを主に分析する従来のGNNベースの手法とは異なり、XG-NIDはネットワークトラフィックの不均一性に対応するように設計されており、堅牢でリアルタイムな防御機構を提供する。
大規模言語モデル(LLM)を統合して、詳細で可読な説明を生成し、潜在的な修復措置を提案し、得られた洞察が行動可能かつ理解可能であることを保証します。
さらに、時間的情報に基づく新しいフロー特徴セットを導入し、我々のモデルが提供する文脈的および説明可能な推論をさらに強化する。
提案した異種グラフ構造への生のネットワークトラフィックの抽出と変換を可能にし,フローとパケットレベルのデータをシームレスに統合するオープンソースツールである"GNN4ID"を開発した。
総合的な定量的比較分析により,XG-NIDはF1スコアが97 %のマルチクラス分類を達成し,既存のベースラインや最先端の手法よりも優れていることが示された。
これにより、ネットワーク侵入検知システムにおける新しい標準が確立され、インタプリタビリティとリアルタイム機能を組み合わせた革新的なデータ融合が実現された。
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