[논문 리뷰] Transformers and Large Language Models for Efficient Intrusion Detection Systems: A Comprehensive Survey

Hamza Kheddar|arXiv (Cornell University)|2024. 08. 14.

Network Security and Intrusion Detection인용 수 13

한 줄 요약

이 설문조사는 트랜스포머와 대형 언어 모델이 침입 탐지 시스템에 어떻게 적용되는지 분석하고, 아키텍처, 데이터셋, 지표, 그리고 열린 과제를 다룬다.

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.

연구 동기 및 목표

• IDS에 트랜스포머와 LLM을 적용하는 동기를 설명하고 전통적인 ML/DL 모델과 비교한다.
• 환경 전반에서 IDS에 사용되는 트랜스포머 기반 아키텍처 및 LLM 변형을 조사한다.
• Transformer/LLM 기반 IDS를 위한 데이터셋, 지표 및 평가 접근법을 정리한다.
• 트랜스포머 및 LLM 기반 IDS의 과제, 격차 및 향후 방향을 식별한다.

제안 방법

• Scopus 및 기타 소스를 사용하여 2017년부터 2024년까지 트랜스포머 및 LLM 기반 IDS에 대한 구조화된 문헌고찰을 수행한다.
• IDS 유형(HIDS/NIDS) 및 공격 범주에 대한 분류를 제공하고 이를 Transformer/LLM 기법과 매핑한다.
• 주의 메커니즘 기반 모델, CNN/LSTM-Transformer, ViT, GAN-Transformer, GPT, BERT 등 트랜스포머 아키텍처와 IDS 적용을 분석한다.
• Transformer/LLM 기반 IDS 연구에 사용된 데이터셋, 평가 지표 및 데이터 전처리 단계를 검토한다.
• 네트워크, IoT/IIoT, 중요 인프라, 클라우드/SDN, 자율주행차 등에서의 적용을 강조하고 문제점 및 향후 방향을 논의한다.

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).

실험 결과

연구 질문

• RQ1 RQ1: IDS에서 트랜스포머와 LLM의 사용을 이끄는 요인은 무엇이며 전통적인 ML/DL 모델에 비해 어떤 이점을 제공하는가?
• RQ2 RQ2: 다양한 공격 유형에 대한 현재의 Transformer/LLM 기반 IDS 방법론은 무엇이며 얼마나 성공적인가?
• RQ3 RQ3: 정확도와 효율성 측면에서 Transformer/LLM 기반 IDS 방법은 전통적 방법과 어떻게 비교되는가?
• RQ4 RQ4: 트랜스포머/LLM 기반 IDS의 해석가능성을 어떻게 향상시킬 수 있으며 현재의 동향과 과제는 무엇인가?
• RQ5 RQ5: 다양한 네트워크 환경에서 트랜스포머/LLM 기반 IDS의 주요 응용은 무엇인가?
• RQ6 RQ6: 트랜스포머 및 LLM 기반 IDS에 대해 중요한 미래 연구 영역은 무엇인가?

주요 결과

• Transformers and LLMs are proposed to address limitations of traditional IDS, including handling sequential and temporal patterns in network data.
• The survey catalogues architectures such as attention-based models, CNN/LSTM-Transformer hybrids, ViT, GAN-Transformer, GPT, and BERT variants used in IDS.
• A diverse set of datasets and evaluation metrics are used to assess IDS performance, with MCC and FPR highlighted among specialized metrics.
• The paper discusses applications across computer networks, IoT/IIoT, critical infrastructure, cloud, SDN, and autonomous vehicles.
• Open challenges include interpretability, scalability, and adaptability to evolving threats, with recommendations for future research directions.

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