Transformers and Large Language Models for Efficient Intrusion Detection Systems: A Comprehensive Survey

要約

Transformers LLM の大幅な進歩により、NLP はテキスト生成とユーザー インタラクションの強化された機能により、その範囲を多くの研究分野に拡大しました。
これらの進歩から大きな恩恵を受ける分野の 1 つはサイバーセキュリティです。
サイバーセキュリティでは、送信者と受信者間で保護および交換する必要があるパラメータの多くはテキストや表形式のデータであるため、NLP は通信プロトコルのセキュリティ対策を強化するための貴重なツールとなっています。
この調査報告書は、サイバー脅威検出システムにおけるトランスフォーマーと LLM の利用に関する包括的な分析を提供します。
既存の研究を評価するための厳密な枠組みを確立するために、論文の選択と書誌学的分析の方法論が概説されています。
さまざまなサイバー攻撃やこの分野で一般的に使用されるデータセットに関する背景情報を含め、Transformers の基礎について説明します。
この調査では、アテンションベースのモデル、BERT や GPT などの LLM、CNN/LSTM とトランスフォーマーのハイブリッド、ViT などの新しいアプローチなどのさまざまなアーキテクチャに焦点を当て、IDS におけるトランスフォーマーのアプリケーションを調査しています。
さらに、コンピューター ネットワーク、IoT デバイス、重要インフラ保護、クラウド コンピューティング、SDN、自動運転車など、トランスフォーマーと LLM ベースの IDS が実装されている多様な環境とアプリケーションを調査します。
この論文では、この分野における研究上の課題と将来の方向性についても言及し、解釈可能性、拡張性、進化する脅威への適応性などの重要な問題を特定しています。
最後に、結論では調査結果を要約し、サイバー脅威検出機能の強化におけるトランスフォーマーと LLM の重要性を強調するとともに、さらなる研究開発の可能性のある手段についても概説しています。

要約(オリジナル)

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.

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