[論文レビュー] Transformers and Large Language Models for Efficient Intrusion Detection Systems: A Comprehensive Survey

Hamza Kheddar|arXiv (Cornell University)|Aug 14, 2024

Network Security and Intrusion Detection被引用数 13

ひとこと要約

本調査は、トランスフォーマーと大規模言語モデルが侵入検知システムにどのように適用されるかを分析し、アーキテクチャ、データセット、指標、および未解決の課題を網羅します。

ABSTRACT

With significant advancements in Transformers LLMs, NLP has extended its reach into many research fields due to its enhanced capabilities in text generation and user interaction. One field benefiting greatly from these advancements is cybersecurity. In cybersecurity, many parameters that need to be protected and exchanged between senders and receivers are in the form of text and tabular data, making NLP a valuable tool in enhancing the security measures of communication protocols. This survey paper provides a comprehensive analysis of the utilization of Transformers and LLMs in cyber-threat detection systems. The methodology of paper selection and bibliometric analysis is outlined to establish a rigorous framework for evaluating existing research. The fundamentals of Transformers are discussed, including background information on various cyber-attacks and datasets commonly used in this field. The survey explores the application of Transformers in IDSs, focusing on different architectures such as Attention-based models, LLMs like BERT and GPT, CNN/LSTM-Transformer hybrids, emerging approaches like ViTs, among others. Furthermore, it explores the diverse environments and applications where Transformers and LLMs-based IDS have been implemented, including computer networks, IoT devices, critical infrastructure protection, cloud computing, SDN, as well as in autonomous vehicles. The paper also addresses research challenges and future directions in this area, identifying key issues such as interpretability, scalability, and adaptability to evolving threats, and more. Finally, the conclusion summarizes the findings and highlights the significance of Transformers and LLMs in enhancing cyber-threat detection capabilities, while also outlining potential avenues for further research and development.

研究の動機と目的

• IDSへトランスフォーマーとLLMを適用する動機を説明し、従来のML/DLモデルと比較する。
• 環境全体でIDSに用いられるトランスフォーマーベースのアーキテクチャとLLMの変種を調査する。
• トランスフォーマー/LLMベースのIDSのデータセット、指標、評価手法を整理する。
• トランスフォーマーおよびLLMベースのIDSにおける課題、ギャップ、将来の方向性を特定する。

提案手法

• Scopus他の情報源を用いて、2017年から2024年までのトランスフォーマーとLLMベースのIDSの構造化された文献調査を実施する。
• IDSタイプ（HIDS/NIDS）と攻撃カテゴリーの分類を提供し、それらをトランスフォーマー/LLM手法に対応付ける。
• トランスフォーマーアーキテクチャ（Attention-based models, CNN/LSTM-Transformer, ViT, GAN-Transformer, GPT, BERT）とそれらのIDS応用を分析する。
• トランスフォーマー/LLMベースのIDS研究で用いられるデータセット、評価指標、およびデータ前処理の手順をレビューする。
• ネットワーク、IoT/IIoT、重要インフラ、クラウド/SDN、自動運転車における応用を強調し、課題と将来の方向性を議論する。

Figure 1 : Bibliographic Statistics: (a) Analysis of research field and article type distribution from all references (156 papers). (b) Statistical distribution of 102 research papers on Transformers and LLM s for IDS (2017-2024).

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 RQ1: IDSにおけるトランスフォーマーとLLMの活用を推進する要因は何か、従来のML/DLモデルに比べてどのような利点があるか？
• RQ2 RQ2: さまざまな攻撃タイプに対する現在のトランスフォーマー/LLMベースのIDS手法は何か、どの程度成功しているか？
• RQ3 RQ3: トランスフォーマー/LLMベースのIDS手法は精度と効率性の点で従来手法とどう比較されるか？
• RQ4 RQ4: トランスフォーマー/LLMベースのIDSの解釈性はどのように向上させられるか、現在の動向と課題は何か？
• RQ5 RQ5: 多様なネットワーク環境におけるトランスフォーマー/LLMベースのIDSの主な適用例は何か？
• RQ6 RQ6: トランスフォーマーおよびLLMベースのIDSにとって今後重要な研究領域は何か？

主な発見

• トランスフォーマーとLLMsは、ネットワークデータの逐次的・時系列パターンの扱いを含む従来のIDSの限界に対処するために提案されている。
• 本調査は、IDSで使用される注意機構ベースのモデル、CNN/LSTM-Transformerハイブリッド、ViT、GAN-Transformer、GPT、BERTの派生を網羅している。
• IDSの性能評価には多様なデータセットと評価指標が用いられ、専門的な指標としてMCCとFPRが強調されている。
• 本論文は、コンピュータネットワーク、IoT/IIoT、重要インフラ、クラウド、SDN、自動運転車における応用を論じている。
• 解釈性、スケーラビリティ、進化する脅威への適応性などのオープンな課題が含まれ、将来の研究方向に関する提言が示されている。

Figure 2 : A roadmap outlining the primary sections and essential concepts discussed in this survey.