論文の概要: Large Language Models for Network Intrusion Detection Systems: Foundations, Implementations, and Future Directions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.04752v1
• Date: Mon, 07 Jul 2025 08:28:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-08 15:46:35.329651
• Title: Large Language Models for Network Intrusion Detection Systems: Foundations, Implementations, and Future Directions
• Title（参考訳）: ネットワーク侵入検知システムのための大規模言語モデル:基礎,実装,今後の方向性
• Authors: Shuo Yang, Xinran Zheng, Xinchen Zhang, Jinfeng Xu, Jinze Li, Donglin Xie, Weicai Long, Edith C. H. Ngai,
• Abstract要約: 大規模言語モデル (LLM) は、人間のようなテキストを理解し、処理し、生成する能力で様々な分野に革命をもたらした。 本稿では,ネットワーク侵入検知システム(NIDS)の進展におけるLCMの可能性について検討し,現状の課題,方法論,今後の可能性について考察する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.478562842905953
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have revolutionized various fields with their exceptional capabilities in understanding, processing, and generating human-like text. This paper investigates the potential of LLMs in advancing Network Intrusion Detection Systems (NIDS), analyzing current challenges, methodologies, and future opportunities. It begins by establishing a foundational understanding of NIDS and LLMs, exploring the enabling technologies that bridge the gap between intelligent and cognitive systems in AI-driven NIDS. While Intelligent NIDS leverage machine learning and deep learning to detect threats based on learned patterns, they often lack contextual awareness and explainability. In contrast, Cognitive NIDS integrate LLMs to process both structured and unstructured security data, enabling deeper contextual reasoning, explainable decision-making, and automated response for intrusion behaviors. Practical implementations are then detailed, highlighting LLMs as processors, detectors, and explainers within a comprehensive AI-driven NIDS pipeline. Furthermore, the concept of an LLM-centered Controller is proposed, emphasizing its potential to coordinate intrusion detection workflows, optimizing tool collaboration and system performance. Finally, this paper identifies critical challenges and opportunities, aiming to foster innovation in developing reliable, adaptive, and explainable NIDS. By presenting the transformative potential of LLMs, this paper seeks to inspire advancement in next-generation network security systems.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル (LLM) は、人間のようなテキストを理解し、処理し、生成する能力で様々な分野に革命をもたらした。 本稿では,ネットワーク侵入検知システム(NIDS)の進展におけるLCMの可能性について検討し,現状の課題,方法論,今後の可能性について考察する。 NIDSとLLMの基本的な理解を確立し、AI駆動型NIDSにおけるインテリジェントシステムと認知システムのギャップを埋める技術を模索することから始まります。 Intelligent NIDSは機械学習とディープラーニングを活用して、学習パターンに基づいた脅威を検出するが、コンテキスト認識と説明可能性に欠けることが多い。 対照的に、Cognitive NIDSはLLMを統合し、構造化データと非構造化データの両方を処理し、より深いコンテキスト推論、説明可能な意思決定、侵入行動の自動応答を可能にする。 実践的な実装は詳細化され、包括的なAI駆動NIDSパイプライン内のプロセッサ、検出器、説明器としてLLMが強調される。 さらに、LLM中心のコントローラの概念が提案され、侵入検出ワークフローを協調し、ツールコラボレーションとシステムパフォーマンスを最適化する可能性を強調している。 最後に, 信頼性, 適応性, 説明可能なNIDS開発におけるイノベーションの育成を目指して, 重要な課題と機会を明らかにした。 本稿では, LLMの変革的可能性を示すことによって, 次世代ネットワークセキュリティシステムの発展を促すことを目的とする。

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