論文の概要: DrLLM: Prompt-Enhanced Distributed Denial-of-Service Resistance Method with Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.10561v1
• Date: Wed, 11 Sep 2024 14:41:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-18 21:09:36.349705
• Title: DrLLM: Prompt-Enhanced Distributed Denial-of-Service Resistance Method with Large Language Models
• Title（参考訳）: DrLLM: 大規模言語モデルを用いた Prompt-Enhanced Distributed Denial-of-Service resistance 法
• Authors: Zhenyu Yin, Shang Liu, Guangyuan Xu,
• Abstract要約: 本稿では,Large Language Models (LLM) を用いたゼロショットシナリオにおける異常なトラフィック情報のマイニングを目的としたDrLLMを提案する。 DrLLMと既存のアプローチのギャップを埋めるために、トラフィックデータのグローバルおよびローカル情報を推論パラダイムに組み込み、知識埋め込み、トークン埋め込み、プログレッシブロール推論という3つのモジュールを設計する。 我々のアブレーション実験は、ゼロショットシナリオにおけるDrLLMの適用性を実証し、ネットワーク領域におけるLLMの可能性をさらに実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.171555557592296
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The increasing number of Distributed Denial of Service (DDoS) attacks poses a major threat to the Internet, highlighting the importance of DDoS mitigation. Most existing approaches require complex training methods to learn data features, which increases the complexity and generality of the application. In this paper, we propose DrLLM, which aims to mine anomalous traffic information in zero-shot scenarios through Large Language Models (LLMs). To bridge the gap between DrLLM and existing approaches, we embed the global and local information of the traffic data into the reasoning paradigm and design three modules, namely Knowledge Embedding, Token Embedding, and Progressive Role Reasoning, for data representation and reasoning. In addition we explore the generalization of prompt engineering in the cybersecurity domain to improve the classification capability of DrLLM. Our ablation experiments demonstrate the applicability of DrLLM in zero-shot scenarios and further demonstrate the potential of LLMs in the network domains. DrLLM implementation code has been open-sourced at https://github.com/liuup/DrLLM.
• Abstract（参考訳）: DDoS(Distributed Denial of Service)攻撃の増加はインターネットに大きな脅威をもたらし、DDoS緩和の重要性を強調している。 既存のアプローチのほとんどは、データの特徴を学習するために複雑なトレーニング方法を必要とし、アプリケーションの複雑さと汎用性を高めます。 本稿では,Large Language Models (LLM) を用いたゼロショットシナリオにおける異常なトラフィック情報のマイニングを目的としたDrLLMを提案する。 DrLLMと既存のアプローチのギャップを埋めるために、トラフィックデータのグローバルおよびローカル情報を推論パラダイムに組み込み、データ表現と推論のために、知識埋め込み、トークン埋め込み、プログレッシブロール推論という3つのモジュールを設計する。 さらに,DrLLMの分類能力を向上させるために,サイバーセキュリティ領域におけるプロンプトエンジニアリングの一般化について検討する。 我々のアブレーション実験は、ゼロショットシナリオにおけるDrLLMの適用性を実証し、ネットワーク領域におけるLLMの可能性をさらに実証する。 DrLLMの実装コードはhttps://github.com/liuup/DrLLMでオープンソース化された。

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