論文の概要: Network Intrusion Detection: Evolution from Conventional Approaches to LLM Collaboration and Emerging Risks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.23313v1
- Date: Mon, 27 Oct 2025 13:21:32 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-10-28 19:54:32.609822
- Title: Network Intrusion Detection: Evolution from Conventional Approaches to LLM Collaboration and Emerging Risks
- Title（参考訳）: ネットワーク侵入検知:従来のアプローチからLLMコラボレーションへの進化と創発的リスク
- Authors: Yaokai Feng, Kouichi Sakurai,
- Abstract要約: この調査は、ネットワーク侵入検知システム(NIDS)の進化を体系化する。
従来の技術の現状、強み、限界を明確かつ簡潔に要約する。
LLMのNIDSへの適用に関する最近の研究を概観する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.470552873069639
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This survey systematizes the evolution of network intrusion detection systems (NIDS), from conventional methods such as signature-based and neural network (NN)-based approaches to recent integrations with large language models (LLMs). It clearly and concisely summarizes the current status, strengths, and limitations of conventional techniques, and explores the practical benefits of integrating LLMs into NIDS. Recent research on the application of LLMs to NIDS in diverse environments is reviewed, including conventional network infrastructures, autonomous vehicle environments and IoT environments. From this survey, readers will learn that: 1) the earliest methods, signature-based IDSs, continue to make significant contributions to modern systems, despite their well-known weaknesses; 2) NN-based detection, although considered promising and under development for more than two decades, and despite numerous related approaches, still faces significant challenges in practical deployment; 3) LLMs are useful for NIDS in many cases, and a number of related approaches have been proposed; however, they still face significant challenges in practical applications. Moreover, they can even be exploited as offensive tools, such as for generating malware, crafting phishing messages, or launching cyberattacks. Recently, several studies have been proposed to address these challenges, which are also reviewed in this survey; and 4) strategies for constructing domain-specific LLMs have been proposed and are outlined in this survey, as it is nearly impossible to train a NIDS-specific LLM from scratch.
- Abstract（参考訳）: この調査は、署名ベースやニューラルネットワーク(NN)といった従来の手法から、近年の大規模言語モデル(LLM)との統合に至るまで、ネットワーク侵入検知システム(NIDS)の進化を体系化する。
従来の技術の現状,強み,限界を明確かつ簡潔に要約し,LIMをNIDSに統合する実践的メリットを探求する。
従来のネットワークインフラストラクチャ,自律走行車環境,IoT環境など,さまざまな環境におけるLLMのNIDSへの適用に関する最近の研究を概観する。
この調査から、読者は次のように学ぶ。
1) 初期手法であるシグネチャベースのIDSは、よく知られた弱点にもかかわらず、現代システムに重要な貢献をし続けている。
2)NNベースの検出は,20年以上にわたって有望かつ開発中と考えられてきたが,多くの関連するアプローチにもかかわらず,実際的な展開において大きな課題に直面している。
3) LLM は多くのケースでNIDS に有用であり,多くの関連手法が提案されている。
さらに、マルウェアの生成、フィッシングメッセージの作成、サイバー攻撃の開始など、攻撃的なツールとして利用することもできる。
近年,これらの課題に対処する研究がいくつか提案されている。
4) NIDS 固有の LLM をゼロから訓練することはほぼ不可能であるため,ドメイン固有の LLM を構築するための戦略が提案され,本調査で概説されている。
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