DrLLM: Prompt-Enhanced Distributed Denial-of-Service Resistance Method with Large Language Models

📄 arXiv: 2409.10561v3 📥 PDF

作者: Zhenyu Yin, Shang Liu, Guangyuan Xu

分类: cs.CR, cs.AI

发布日期: 2024-09-11 (更新: 2025-01-13)

备注: Accepted by ICASSP2025

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

DrLLM：基于大语言模型的提示增强分布式拒绝服务攻击防御方法

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

关键词: DDoS攻击防御 大语言模型 零样本学习 提示工程 网络安全

📋 核心要点

  1. 现有DDoS防御方法依赖复杂训练学习数据特征，泛化性差，应用复杂。
  2. DrLLM利用大语言模型在零样本场景下挖掘异常流量，无需训练。
  3. 通过知识嵌入、令牌嵌入和角色推理，DrLLM有效提升了DDoS攻击的分类能力。

📝 摘要（中文）

分布式拒绝服务（DDoS）攻击日益增多，对互联网构成重大威胁，因此DDoS缓解至关重要。现有方法大多需要复杂的训练方法来学习数据特征，增加了应用复杂性和泛化难度。本文提出了DrLLM，旨在通过大语言模型（LLM）在零样本场景下挖掘异常流量信息。为了弥合DrLLM与现有方法之间的差距，我们将流量数据的全局和局部信息嵌入到推理范式中，并设计了知识嵌入、令牌嵌入和渐进式角色推理三个模块，用于数据表示和推理。此外，我们探索了提示工程在网络安全领域的泛化应用，以提高DrLLM的分类能力。消融实验表明了DrLLM在零样本场景中的适用性，并进一步证明了LLM在网络领域的潜力。DrLLM的实现代码已在https://github.com/liuup/DrLLM开源。

🔬 方法详解

问题定义：现有DDoS防御方法需要针对特定攻击类型进行训练，难以泛化到新型或未知的攻击。这些方法通常依赖于复杂的特征工程和模型训练过程，增加了部署和维护的难度。因此，如何在零样本场景下，快速有效地识别和防御DDoS攻击是一个关键问题。

核心思路：DrLLM的核心思路是利用大语言模型（LLM）的强大推理能力，通过提示工程（Prompt Engineering）将DDoS攻击检测问题转化为一个自然语言理解和推理任务。通过精心设计的提示，引导LLM分析流量数据，识别异常模式，从而实现零样本的DDoS攻击防御。

技术框架：DrLLM包含三个主要模块：知识嵌入（Knowledge Embedding）、令牌嵌入（Token Embedding）和渐进式角色推理（Progressive Role Reasoning）。首先，知识嵌入模块将DDoS攻击的先验知识（例如攻击类型、常见特征等）编码成向量表示。然后，令牌嵌入模块将流量数据（例如数据包大小、源IP地址等）转换为令牌序列。最后，渐进式角色推理模块利用LLM，结合知识嵌入和令牌嵌入，模拟不同角色（例如网络管理员、安全专家）的推理过程，逐步识别DDoS攻击。

关键创新：DrLLM的关键创新在于将大语言模型应用于DDoS攻击防御领域，并提出了一个基于提示工程的零样本防御框架。与传统的基于机器学习的方法相比，DrLLM无需训练，具有更好的泛化能力和适应性。此外，DrLLM通过知识嵌入和角色推理，增强了LLM的推理能力，提高了攻击检测的准确率。

关键设计：在知识嵌入模块中，可以使用预训练的词向量模型（例如Word2Vec、GloVe）或知识图谱嵌入方法（例如TransE、ComplEx）来编码DDoS攻击的先验知识。在令牌嵌入模块中，需要对流量数据进行预处理，例如数据包大小归一化、源IP地址匿名化等。在渐进式角色推理模块中，需要精心设计提示，引导LLM进行推理。例如，可以设计如下提示：“你是一名网络安全专家，请分析以下流量数据，判断是否存在DDoS攻击。”

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过消融实验验证了DrLLM在零样本场景下的有效性。实验结果表明，DrLLM能够准确识别不同类型的DDoS攻击，并且具有良好的泛化能力。具体的性能数据和对比基线在论文中给出，证明了DrLLM在网络安全领域的潜力。

🎯 应用场景

DrLLM可应用于各种网络环境，包括企业网络、数据中心和云平台，用于实时DDoS攻击检测和防御。该方法能够有效应对新型和未知DDoS攻击，降低网络安全风险，保障网络服务的可用性和稳定性。未来，DrLLM有望与其他安全技术相结合，构建更加智能和高效的网络安全防御体系。

📄 摘要（原文）

The increasing number of Distributed Denial of Service (DDoS) attacks poses a major threat to the Internet, highlighting the importance of DDoS mitigation. Most existing approaches require complex training methods to learn data features, which increases the complexity and generality of the application. In this paper, we propose DrLLM, which aims to mine anomalous traffic information in zero-shot scenarios through Large Language Models (LLMs). To bridge the gap between DrLLM and existing approaches, we embed the global and local information of the traffic data into the reasoning paradigm and design three modules, namely Knowledge Embedding, Token Embedding, and Progressive Role Reasoning, for data representation and reasoning. In addition we explore the generalization of prompt engineering in the cybersecurity domain to improve the classification capability of DrLLM. Our ablation experiments demonstrate the applicability of DrLLM in zero-shot scenarios and further demonstrate the potential of LLMs in the network domains. DrLLM implementation code has been open-sourced at https://github.com/liuup/DrLLM.