論文の概要: Large Language Models powered Network Attack Detection: Architecture, Opportunities and Case Study

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.18487v1
• Date: Mon, 24 Mar 2025 09:40:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-25 14:31:10.530259
• Title: Large Language Models powered Network Attack Detection: Architecture, Opportunities and Case Study
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルを用いたネットワーク攻撃検出:アーキテクチャ,機会,事例研究
• Authors: Xinggong Zhang, Qingyang Li, Yunpeng Tan, Zongming Guo, Lei Zhang, Yong Cui,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は膨大なテキストコーパスで訓練される。 これにより、ネットワークの脅威検出のための新しい扉が開かれた。 本稿では,LLMを用いたDDoS検出の設計を事例として紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.966976709473226
• License:
• Abstract: Network attack detection is a pivotal technology to identify network anomaly and classify malicious traffic. Large Language Models (LLMs) are trained on a vast corpus of text, have amassed remarkable capabilities of context-understanding and commonsense knowledge. This has opened up a new door for network threat detection. Researchers have already initiated discussions regarding the application of LLMs on specific cyber-security tasks. Unfortunately, there is still a lack of comprehensive elaboration how to mine LLMs' potentials in network threat detections, as well as the opportunities and challenges. In this paper, we mainly focus on the classification of malicious traffic from the perspective of LLMs' capability. We present a holistic view of the architecture of LLM-powered network attack detection, including Pre-training, Fine-tuning, and Detection. Especially, by exploring the knowledge and capabilities of LLM, we identify three distinct roles LLM can act in network attack detection: \textit{Classifier, Encoder, and Predictor}. For each of them, the modeling paradigm, opportunities and challenges are elaborated. Finally, we present our design on LLM-powered DDoS detection as a case study. The proposed framework attains accurate detection on carpet bombing DDoS by exploiting LLMs' capabilities in contextual mining. The evaluation shows its efficacy, exhibiting a nearly $35$\% improvement compared to existing systems.
• Abstract（参考訳）: ネットワーク攻撃検出は、ネットワーク異常を特定し、悪意のあるトラフィックを分類する重要な技術である。 大規模言語モデル(LLM)は、膨大なテキストコーパスに基づいて訓練されており、コンテキスト理解と常識知識の顕著な能力を誇っている。 これにより、ネットワークの脅威検出のための新しい扉が開かれた。 研究者はすでに、特定のサイバーセキュリティタスクにLLMを適用することについての議論を始めている。 残念なことに、ネットワークの脅威検出や機会や課題においてLLMのポテンシャルをマイニングする方法は、いまだに包括的に検討されていない。 本稿では,LSMの能力の観点から,主に悪意のあるトラフィックの分類に焦点をあてる。 本稿では,LLMによるネットワーク攻撃検知のアーキテクチャを概観し,事前学習,ファインチューニング,検出を行う。 特に, LLMの知識と能力を探ることで, LLMがネットワーク攻撃検出において果たす役割を3つ特定する: \textit{Classifier, Encoder, Predictor}。 それぞれについて、モデリングパラダイム、機会、課題が詳しく述べられている。 最後に,LLMを用いたDDoS検出をケーススタディとして提案する。 提案するフレームワークは,LLMのコンテキストマイニング能力を利用して,カーペット爆弾DDoSの正確な検出を実現する。 この評価は効果を示し、既存のシステムに比べて35ドル近く改善されている。

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