論文の概要: BERTector: An Intrusion Detection Framework Constructed via Joint-dataset Learning Based on Language Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.10327v2
• Date: Wed, 17 Sep 2025 06:28:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-18 14:28:52.19556
• Title: BERTector: An Intrusion Detection Framework Constructed via Joint-dataset Learning Based on Language Model
• Title（参考訳）: BERTector:言語モデルに基づく共同データセット学習による侵入検出フレームワーク
• Authors: Haoyang Hu, Xun Huang, Chenyu Wu, Shiwen Liu, Zhichao Lian, Shuangquan Zhang,
• Abstract要約: 本研究では,BERTに基づくIDSのための統合データセット学習フレームワークであるBERTectorを提案する。 BERTectorは、トラフィック対応セマンティックトークン化のためのNAS-Tokenizer、ハイブリッドデータセットによる教師付き微調整、効率的な微調整のための低ランク適応の3つの重要なコンポーネントを統合している。 実験の結果,BERTectorは最先端検出精度,高い一般化性,優れた堅牢性を実現していることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.614008543431199
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Intrusion detection systems (IDS) are widely used to maintain the stability of network environments, but still face restrictions in generalizability due to the heterogeneity of network traffics. In this work, we propose BERTector, a new framework of joint-dataset learning for IDS based on BERT. BERTector integrates three key components: NSS-Tokenizer for traffic-aware semantic tokenization, supervised fine-tuning with a hybrid dataset, and low-rank adaptation for efficient fine-tuning. Experiments show that BERTector achieves state-of-the-art detection accuracy, strong generalizability, and excellent robustness. BERTector achieves the highest accuracy of 99.28% on NSL-KDD and reaches the average 80% detection success rate against four perturbations. These results establish a unified and efficient solution for modern IDS in complex and dynamic network environments.
• Abstract（参考訳）: 侵入検知システム(IDS)は、ネットワーク環境の安定性を維持するために広く利用されているが、ネットワークトラフィックの不均一性による一般化性の制限に直面している。 本研究では,BERTに基づくIDSのための統合データセット学習フレームワークであるBERTectorを提案する。 BERTectorは、トラフィック対応セマンティックトークン化のためのNAS-Tokenizer、ハイブリッドデータセットによる教師付き微調整、効率的な微調整のための低ランク適応の3つの重要なコンポーネントを統合している。 実験の結果,BERTectorは最先端検出精度,高い一般化性,優れた堅牢性を実現していることがわかった。 BERTectorはNSL-KDDで99.28%の精度を達成し、4つの摂動に対して平均80%の検知成功率に達する。 これらの結果は、複雑で動的なネットワーク環境において、現代のIDSのための統一的で効率的なソリューションを確立します。

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