Malware Detection at the Edge with Lightweight LLMs: A Performance Evaluation

📄 arXiv: 2503.04302v1 📥 PDF

作者: Christian Rondanini, Barbara Carminati, Elena Ferrari, Antonio Gaudiano, Ashish Kundu

分类: cs.CR, cs.AI, cs.DC

发布日期: 2025-03-06

💡 一句话要点

提出轻量级LLM边缘恶意软件检测方案，解决资源受限环境下的检测难题

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

关键词: 边缘计算 恶意软件检测 轻量级LLM 物联网安全 模型优化

📋 核心要点

  1. 传统恶意软件检测方法难以应对现代恶意软件的复杂性和适应性，无法满足边缘计算环境的需求。
  2. 论文提出一种基于轻量级LLM的边缘恶意软件检测架构，旨在平衡检测精度和资源消耗。
  3. 通过在多个数据集和边缘节点上的实验评估，验证了该方法在资源受限环境下的有效性。

📝 摘要（中文）

恶意软件攻击的快速演变需要创新的检测方法，尤其是在资源受限的边缘计算环境中。传统的检测技术难以跟上现代恶意软件的复杂性和适应性，促使人们转向利用大型语言模型（LLM）等先进方法来增强恶意软件检测。然而，直接在边缘设备上部署LLM进行恶意软件检测带来诸多挑战，包括确保在受限环境中的准确性，以及解决边缘设备的能源和计算限制。为了应对这些挑战，本文提出了一种架构，利用轻量级LLM的优势，同时解决诸如准确性降低和计算能力不足等局限性。为了评估所提出的基于轻量级LLM的边缘计算方法的有效性，我们使用几种最先进的轻量级LLM进行了广泛的实验评估。我们使用专门为边缘和物联网场景设计的几个公开数据集以及具有不同计算能力和特征的不同边缘节点对它们进行了测试。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决在资源受限的边缘计算环境中，如何高效准确地检测恶意软件的问题。现有方法，特别是传统的基于签名的检测方法，难以应对新型恶意软件的变种和复杂性。直接部署大型LLM虽然可以提高检测精度，但会带来巨大的计算和能源开销，不适用于边缘设备。

核心思路：论文的核心思路是利用轻量级LLM，在保证一定检测精度的前提下，显著降低计算和能源消耗，使其能够在边缘设备上部署。通过优化模型结构和训练方法，使轻量级LLM能够有效地识别恶意软件的特征。

技术框架：论文提出了一种基于轻量级LLM的边缘恶意软件检测架构。该架构包含以下主要模块：数据预处理模块，负责将原始数据转换为LLM可以处理的格式；轻量级LLM检测模块，负责对预处理后的数据进行恶意软件检测；结果分析模块，负责对检测结果进行分析和报告。整个流程旨在实现低延迟、高效率的边缘恶意软件检测。

关键创新：论文的关键创新在于将轻量级LLM应用于边缘恶意软件检测，并提出了一种针对边缘环境优化的架构。与传统的基于签名的检测方法相比，该方法具有更强的泛化能力和适应性。与直接部署大型LLM相比，该方法具有更低的计算和能源开销。

关键设计：论文中可能涉及的关键设计包括：选择合适的轻量级LLM模型（例如，MobileBERT、TinyBERT等）；设计有效的数据预处理方法，提取恶意软件的关键特征；优化模型训练方法，提高检测精度；针对边缘设备的资源限制，进行模型压缩和加速。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过实验评估了多种轻量级LLM在边缘设备上的恶意软件检测性能。实验结果表明，所提出的方法能够在保证一定检测精度的前提下，显著降低计算和能源消耗。具体的性能数据（例如，检测精度、延迟、能耗等）以及与基线方法的对比结果（例如，传统签名检测方法、大型LLM等）将在实验部分详细展示，并量化提升幅度。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种边缘计算场景，例如智能家居、工业物联网、自动驾驶等。通过在边缘设备上部署轻量级LLM恶意软件检测系统，可以有效保护用户数据和设备安全，降低网络攻击的风险。未来，该技术有望成为边缘安全的重要组成部分，为构建安全可靠的边缘计算生态系统提供有力支撑。

📄 摘要（原文）

The rapid evolution of malware attacks calls for the development of innovative detection methods, especially in resource-constrained edge computing. Traditional detection techniques struggle to keep up with modern malware's sophistication and adaptability, prompting a shift towards advanced methodologies like those leveraging Large Language Models (LLMs) for enhanced malware detection. However, deploying LLMs for malware detection directly at edge devices raises several challenges, including ensuring accuracy in constrained environments and addressing edge devices' energy and computational limits. To tackle these challenges, this paper proposes an architecture leveraging lightweight LLMs' strengths while addressing limitations like reduced accuracy and insufficient computational power. To evaluate the effectiveness of the proposed lightweight LLM-based approach for edge computing, we perform an extensive experimental evaluation using several state-of-the-art lightweight LLMs. We test them with several publicly available datasets specifically designed for edge and IoT scenarios and different edge nodes with varying computational power and characteristics.