Investigating cybersecurity incidents using large language models in latest-generation wireless networks

📄 arXiv: 2504.13196v1 📥 PDF

作者: Leonid Legashev, Arthur Zhigalov

分类: cs.CR, cs.AI

发布日期: 2025-04-14

备注: 11 pages, 2 figures

💡 一句话要点

利用大型语言模型检测最新一代无线网络中的网络安全事件

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

关键词: 大型语言模型 网络安全 对抗攻击 数据投毒 无线网络

📋 核心要点

  1. 现有网络安全事件检测方法在应对新型、复杂的对抗攻击时存在局限性，难以有效识别和解释攻击行为。
  2. 本研究利用大型语言模型强大的理解和推理能力，通过微调和提示工程，实现对对抗攻击的检测和解释。
  3. 实验结果表明，微调后的Gemma-7b模型在检测对抗攻击方面表现出色，并能提供可解释的决策依据和缓解建议。

📝 摘要（中文）

本研究旨在基于现代生成模型，检测网络安全事件，并分析决策支持和评估措施，以应对信息安全威胁。研究方法包括：模拟MIMO系统中的信号传播数据，合成对抗样本，对机器学习模型执行对抗攻击，微调大型语言模型以检测对抗攻击，以及基于提示技术解释检测网络安全事件的决策。研究的科学创新点在于：使用大型语言模型对数据投毒攻击进行了二元分类，并研究了使用大型语言模型来调查最新一代无线网络中的网络安全事件的可能性。研究结果表明，在模拟无线网络段的准备数据上对大型语言模型进行了微调。比较了六个大型语言模型在检测对抗攻击方面的性能，并研究了解释大型语言模型所做决策的能力。Gemma-7b模型在精确率、召回率和F1分数方面表现最佳，均为0.89。基于各种可解释性提示，Gemma-7b模型能够注意到受损数据中的不一致之处，执行特征重要性分析，并为缓解对抗攻击的后果提供各种建议。集成了网络威胁二元分类器的大型语言模型在网络安全事件调查、决策支持和评估应对信息安全威胁措施的有效性方面具有巨大的实际应用潜力。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决最新一代无线网络中日益增长的网络安全威胁，特别是数据投毒攻击。现有方法难以有效检测和解释这些攻击，缺乏对攻击原因和缓解措施的深入理解。

核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）的强大自然语言处理能力，通过微调LLM使其能够识别和解释对抗攻击。LLM可以分析网络数据中的细微模式，并提供对攻击行为的深入理解。

技术框架：整体框架包括以下几个主要阶段：1) 模拟无线网络环境并生成数据；2) 合成对抗样本，模拟数据投毒攻击；3) 对机器学习模型执行对抗攻击；4) 使用对抗攻击数据微调LLM；5) 使用提示工程解释LLM的决策；6) 评估LLM在检测和解释对抗攻击方面的性能。

关键创新：最重要的技术创新点在于将LLM应用于网络安全事件的检测和解释。与传统的基于规则或机器学习的方法不同，LLM能够理解攻击的上下文，并提供更深入的解释和缓解建议。此外，论文还探索了使用提示工程来提高LLM的可解释性。

关键设计：论文使用了Gemma-7b等多个LLM，并针对对抗攻击数据进行了微调。关键设计包括：1) 使用MIMO系统模拟信号传播数据；2) 设计有效的对抗样本生成方法；3) 选择合适的提示模板来引导LLM进行解释；4) 使用精确率、召回率和F1分数等指标评估LLM的性能。

📊 实验亮点

实验结果表明，经过微调的Gemma-7b模型在检测对抗攻击方面表现最佳，精确率、召回率和F1分数均达到0.89。此外，通过提示工程，Gemma-7b模型能够识别受损数据中的不一致之处，执行特征重要性分析，并提供缓解对抗攻击的建议，展示了LLM在网络安全事件解释方面的潜力。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于无线网络安全监控、入侵检测系统、安全信息和事件管理（SIEM）系统等领域。通过集成LLM，可以提高网络安全事件的检测精度和响应速度，并为安全分析人员提供更深入的攻击理解和缓解建议。该研究有助于构建更智能、更安全的无线网络环境。

📄 摘要（原文）

The purpose of research: Detection of cybersecurity incidents and analysis of decision support and assessment of the effectiveness of measures to counter information security threats based on modern generative models. The methods of research: Emulation of signal propagation data in MIMO systems, synthesis of adversarial examples, execution of adversarial attacks on machine learning models, fine tuning of large language models for detecting adversarial attacks, explainability of decisions on detecting cybersecurity incidents based on the prompts technique. Scientific novelty: A binary classification of data poisoning attacks was performed using large language models, and the possibility of using large language models for investigating cybersecurity incidents in the latest generation wireless networks was investigated. The result of research: Fine-tuning of large language models was performed on the prepared data of the emulated wireless network segment. Six large language models were compared for detecting adversarial attacks, and the capabilities of explaining decisions made by a large language model were investigated. The Gemma-7b model showed the best results according to the metrics Precision = 0.89, Recall = 0.89 and F1-Score = 0.89. Based on various explainability prompts, the Gemma-7b model notes inconsistencies in the compromised data under study, performs feature importance analysis and provides various recommendations for mitigating the consequences of adversarial attacks. Large language models integrated with binary classifiers of network threats have significant potential for practical application in the field of cybersecurity incident investigation, decision support and assessing the effectiveness of measures to counter information security threats.