論文の概要: BARTPredict: Empowering IoT Security with LLM-Driven Cyber Threat Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.01664v1
• Date: Fri, 03 Jan 2025 06:37:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-06 16:38:31.53833
• Title: BARTPredict: Empowering IoT Security with LLM-Driven Cyber Threat Prediction
• Title（参考訳）: BART予測: LLM駆動のサイバー脅威予測によるIoTセキュリティの強化
• Authors: Alaeddine Diaf, Abdelaziz Amara Korba, Nour Elislem Karabadji, Yacine Ghamri-Doudane,
• Abstract要約: IoT(Internet of Things)テクノロジの統合は運用上の進歩につながったが、サイバーセキュリティの脅威に対する新たな脆弱性も導入した。 侵入検知システムは、しばしば反応し、ネットワーク内で観察される特定のパターンや異常によって引き起こされる。 本稿では,事前学習型大規模言語モデル(LLM)を応用した,革新的な侵入予測フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.836070911511429
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The integration of Internet of Things (IoT) technology in various domains has led to operational advancements, but it has also introduced new vulnerabilities to cybersecurity threats, as evidenced by recent widespread cyberattacks on IoT devices. Intrusion detection systems are often reactive, triggered by specific patterns or anomalies observed within the network. To address this challenge, this work proposes a proactive approach to anticipate and preemptively mitigate malicious activities, aiming to prevent potential damage before it occurs. This paper proposes an innovative intrusion prediction framework empowered by Pre-trained Large Language Models (LLMs). The framework incorporates two LLMs: a fine-tuned Bidirectional and AutoRegressive Transformers (BART) model for predicting network traffic and a fine-tuned Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) model for evaluating the predicted traffic. By harnessing the bidirectional capabilities of BART the framework then identifies malicious packets among these predictions. Evaluated using the CICIoT2023 IoT attack dataset, our framework showcases a notable enhancement in predictive performance, attaining an impressive 98% overall accuracy, providing a powerful response to the cybersecurity challenges that confront IoT networks.
• Abstract（参考訳）: さまざまなドメインにおけるIoT(Internet of Things)テクノロジの統合は、運用上の進歩につながっているが、最近のIoTデバイスに対する大規模なサイバー攻撃によって証明されたように、サイバーセキュリティの脅威に対する新たな脆弱性も導入されている。 侵入検知システムは、しばしば反応し、ネットワーク内で観察される特定のパターンや異常によって引き起こされる。 この課題に対処するため,本研究は悪意ある活動の予測と予防を積極的に行うことを提案する。 本稿では,LLM(Pre-trained Large Language Models)を活用した,革新的な侵入予測フレームワークを提案する。 このフレームワークには、ネットワークトラフィックを予測するための細調整された双方向トランスフォーマーと自動回帰トランスフォーマー(BART)モデルと、予測トラフィックを評価するためのBERTモデルによる細調整された双方向エンコーダ表現という2つのLCMが含まれている。 BARTの双方向機能を活用することで、フレームワークはこれらの予測の中で悪意のあるパケットを識別する。 当社のフレームワークはCICIoT2023 IoT攻撃データセットを使用して評価され、予測性能が顕著に向上し、全体的な精度が98%向上し、IoTネットワークに直面するサイバーセキュリティの課題に対する強力な対応を提供する。

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