論文の概要: LLM-based Continuous Intrusion Detection Framework for Next-Gen Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.03354v1
• Date: Mon, 04 Nov 2024 18:12:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-07 19:21:57.737032
• Title: LLM-based Continuous Intrusion Detection Framework for Next-Gen Networks
• Title（参考訳）: LLMによる次世代ネットワークの連続侵入検出フレームワーク
• Authors: Frederic Adjewa, Moez Esseghir, Leila Merghem-Boulahia,
• Abstract要約: このフレームワークはトランスフォーマーエンコーダアーキテクチャを採用しており、悪意のあるトラフィックと正当なトラフィックを区別するために、双方向に隠されたパターンをキャプチャする。 このシステムは、ガウス混合モデル(GMM)を高次元BERT埋め込みから派生したクラスタ特徴に活用することにより、未知の攻撃タイプを段階的に同定する。 新たな未知の攻撃クラスタの統合後も、このフレームワークは高いレベルで動作し続け、分類精度とリコールの両方で95.6%を達成している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7100520098029439
• License:
• Abstract: In this paper, we present an adaptive framework designed for the continuous detection, identification and classification of emerging attacks in network traffic. The framework employs a transformer encoder architecture, which captures hidden patterns in a bidirectional manner to differentiate between malicious and legitimate traffic. Initially, the framework focuses on the accurate detection of malicious activities, achieving a perfect recall of 100\% in distinguishing between attack and benign traffic. Subsequently, the system incrementally identifies unknown attack types by leveraging a Gaussian Mixture Model (GMM) to cluster features derived from high-dimensional BERT embeddings. This approach allows the framework to dynamically adjust its identification capabilities as new attack clusters are discovered, maintaining high detection accuracy. Even after integrating additional unknown attack clusters, the framework continues to perform at a high level, achieving 95.6\% in both classification accuracy and recall.The results demonstrate the effectiveness of the proposed framework in adapting to evolving threats while maintaining high accuracy in both detection and identification tasks. Our ultimate goal is to develop a scalable, real-time intrusion detection system that can continuously evolve with the ever-changing network threat landscape.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ネットワークトラフィックにおける新興攻撃の連続検出,識別,分類を目的とした適応型フレームワークを提案する。 このフレームワークはトランスフォーマーエンコーダアーキテクチャを採用しており、悪意のあるトラフィックと正当なトラフィックを区別するために、双方向に隠されたパターンをキャプチャする。 当初、このフレームワークは悪意のあるアクティビティの正確な検出に重点を置いており、攻撃と良心的なトラフィックの区別において100\%の完全なリコールを達成する。 このシステムは,Gaussian Mixture Model(GMM)を高次元BERT埋め込みから派生したクラスタ機能に活用することにより,未知の攻撃タイプを段階的に同定する。 このアプローチにより、新たな攻撃クラスタが発見されたときに、フレームワークが識別能力を動的に調整し、高い検出精度を維持することができる。 新たな未知の攻撃クラスタの統合後も、フレームワークは高いレベルで動作し続け、分類精度とリコールの両方で95.6\%を達成し、検出タスクと識別タスクの両方において高い精度を維持しながら、進化する脅威に適応する上で、提案フレームワークの有効性を実証した。 我々の最終的な目標は、絶えず変化するネットワーク脅威の状況で継続的に進化できるスケーラブルでリアルタイムな侵入検知システムを開発することです。

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