論文の概要: Take Package as Language: Anomaly Detection Using Transformer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.04473v1
• Date: Fri, 15 Nov 2024 02:00:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-15 08:58:56.280412
• Title: Take Package as Language: Anomaly Detection Using Transformer
• Title（参考訳）: Take Package as Language: Transformer を用いた異常検出
• Authors: Jie Huang,
• Abstract要約: 本稿では,ネットワーク侵入検出のためのGPTに基づく因果言語モデルであるNIDS-GPTを提案する。 NIDS-GPTはパケット内の各番号をパケットフィールドではなく独立した「ワード」として扱い、よりきめ細かいデータ表現を可能にする。 CICIDS 2017とカーハックデータセットの実験は、NIDS-GPTが極端な不均衡条件下で100%の精度を達成することを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.682574058690321
• License:
• Abstract: Network data packet anomaly detection faces numerous challenges, including exploring new anomaly supervision signals, researching weakly supervised anomaly detection, and improving model interpretability. This paper proposes NIDS-GPT, a GPT-based causal language model for network intrusion detection. Unlike previous work, NIDS-GPT innovatively treats each number in the packet as an independent "word" rather than packet fields, enabling a more fine-grained data representation. We adopt an improved GPT-2 model and design special tokenizers and embedding layers to better capture the structure and semantics of network data. NIDS-GPT has good scalability, supports unsupervised pre-training, and enhances model interpretability through attention weight visualization. Experiments on the CICIDS2017 and car-hacking datasets show that NIDS-GPT achieves 100\% accuracy under extreme imbalance conditions, far surpassing traditional methods; it also achieves over 90\% accuracy in one-shot learning. These results demonstrate NIDS-GPT's excellent performance and potential in handling complex network anomaly detection tasks, especially in data-imbalanced and resource-constrained scenarios. The code is available at \url{https://github.com/woshixiaobai2019/nids-gpt.gi
• Abstract（参考訳）: ネットワークデータパケット異常検出は、新しい異常監視信号の探索、弱い教師付き異常検出の研究、モデルの解釈可能性の向上など、多くの課題に直面している。 本稿では,ネットワーク侵入検出のためのGPTに基づく因果言語モデルであるNIDS-GPTを提案する。 従来の作業とは異なり、NIDS-GPTはパケット内の各番号をパケットフィールドではなく独立した「ワード」として革新的に扱い、よりきめ細かいデータ表現を可能にした。 我々は改良されたGPT-2モデルを採用し、ネットワークデータの構造とセマンティクスをよりよく捉えるために特別なトークンや埋め込み層を設計する。 NIDS-GPTは優れたスケーラビリティを備え、教師なし事前学習をサポートし、注意重みの可視化を通じてモデルの解釈性を向上させる。 CICIDS2017とカーハックデータセットの実験では、NIDS-GPTは極端不均衡な条件下で100\%の精度を達成し、従来の手法をはるかに超えている。 これらの結果は,複雑なネットワーク異常検出タスク,特にデータ不均衡やリソース制約のあるシナリオにおいて,NIDS-GPTの優れた性能と可能性を示している。 コードは \url{https://github.com/woshixiaobai2019/nids-gpt.gi で公開されている。

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