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

📄 arXiv: 2408.07583v2 📥 PDF

作者: Hamza Kheddar

分类: cs.CR, cs.AI, cs.CL, cs.CV, eess.AS

发布日期: 2024-08-14 (更新: 2025-01-14)

备注: arXiv admin note: text overlap with arXiv:2405.04760 by other authors

期刊: Information Fusion, Elsevier, 2025

DOI: 10.1016/j.inffus.2025.103347

💡 一句话要点

综述Transformer与LLM在入侵检测系统中的应用，提升网络安全效率。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: Transformer 大型语言模型 入侵检测系统 网络安全 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有入侵检测系统难以有效处理日益复杂的网络攻击，尤其是在文本和表格数据分析方面。
  2. 利用Transformer和LLM强大的文本理解和生成能力，提升入侵检测系统对新型网络威胁的识别和防御能力。
  3. 通过对现有研究的系统性分析，总结了Transformer和LLM在不同网络安全场景下的应用，并指出了未来研究方向。

📝 摘要（中文）

随着Transformer大型语言模型（LLM）的显著进步，自然语言处理（NLP）凭借其在文本生成和用户交互方面的增强能力，已将其应用范围扩展到许多研究领域，网络安全就是受益匪浅的领域之一。在网络安全中，许多需要在发送者和接收者之间保护和交换的参数都是文本和表格数据的形式，这使得NLP成为增强通信协议安全措施的宝贵工具。本综述全面分析了Transformer和LLM在网络威胁检测系统中的应用。概述了论文选择和文献计量分析的方法，为评估现有研究建立了一个严格的框架。讨论了Transformer的基础知识，包括各种网络攻击和该领域常用数据集的背景信息。本综述探讨了Transformer在入侵检测系统（IDS）中的应用，重点关注不同的架构，如基于注意力的模型、BERT和GPT等LLM、CNN/LSTM-Transformer混合模型、ViT等新兴方法。此外，它还探讨了基于Transformer和LLM的IDS已实施的各种环境和应用，包括计算机网络、物联网设备、关键基础设施保护、云计算、SDN以及自动驾驶汽车。本文还探讨了该领域的研究挑战和未来方向，确定了解释性、可扩展性和适应不断演变的威胁等关键问题。最后，结论总结了研究结果，强调了Transformer和LLM在增强网络威胁检测能力方面的重要性，同时也概述了进一步研究和开发的潜在途径。

🔬 方法详解

问题定义：现有入侵检测系统在处理大规模、高维度、不断演变的文本和表格数据时面临挑战。传统方法难以有效识别新型攻击模式，且缺乏对攻击行为的深层语义理解。此外，可解释性差也限制了安全人员的分析和决策能力。

核心思路：利用Transformer和LLM强大的自然语言处理能力，将网络安全数据转化为文本或序列形式，从而能够利用这些模型进行威胁检测、异常分析和安全策略生成。Transformer的自注意力机制能够捕捉数据之间的复杂关系，LLM则能够学习到更丰富的安全知识。

技术框架：该综述分析了基于Transformer和LLM的入侵检测系统的多种架构，包括：1) 基于注意力机制的模型，直接利用注意力机制进行异常检测；2) 基于BERT和GPT等LLM的模型，通过预训练和微调来适应特定的安全任务；3) CNN/LSTM-Transformer混合模型，结合CNN和LSTM提取局部和时序特征，再利用Transformer进行全局建模；4) 基于ViT的模型，将网络流量数据转化为图像，利用ViT进行威胁识别。

关键创新：该综述的关键创新在于系统性地总结了Transformer和LLM在入侵检测领域的应用，并指出了不同架构的优缺点。它强调了利用NLP技术解决网络安全问题的潜力，并为未来的研究方向提供了指导。

关键设计：不同的模型架构在参数设置、损失函数和网络结构上有所不同。例如，基于BERT的模型通常采用预训练的BERT权重，并根据具体任务进行微调。CNN/LSTM-Transformer混合模型需要仔细设计CNN和LSTM的结构，以及Transformer的层数和注意力头数。损失函数通常采用交叉熵损失或Focal Loss，以解决类别不平衡问题。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

该综述总结了现有研究中Transformer和LLM在入侵检测方面的应用，涵盖了多种模型架构和应用场景。虽然没有提供具体的实验数据，但它强调了这些模型在提高检测准确率、降低误报率和增强可解释性方面的潜力。未来的研究可以进一步探索如何优化模型结构、提高训练效率和增强模型的鲁棒性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于多种网络安全场景，包括计算机网络、物联网设备、关键基础设施保护、云计算、SDN和自动驾驶汽车等。通过提升入侵检测系统的效率和准确性，可以有效降低网络攻击造成的损失，保护关键信息资产，并提高整体网络安全水平。未来，该技术有望应用于智能安全运营中心（SOC），实现自动化威胁分析和响应。

📄 摘要（原文）

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.