LLM-based Multi-class Attack Analysis and Mitigation Framework in IoT/IIoT Networks

📄 arXiv: 2510.26941v1 📥 PDF

作者: Seif Ikbarieh, Maanak Gupta, Elmahedi Mahalal

分类: cs.CR, cs.AI

发布日期: 2025-10-30

💡 一句话要点

提出基于LLM的物联网/工业物联网多分类攻击分析与缓解框架

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

关键词: 物联网安全 工业物联网 攻击检测 大型语言模型 安全分析 缓解建议 机器学习 检索增强生成

📋 核心要点

  1. 现有物联网安全评估缺乏客观的定量基准，难以有效衡量AI模型在攻击分析和缓解方面的性能。
  2. 提出一种混合框架，结合机器学习进行攻击检测，利用大型语言模型进行攻击行为分析和缓解建议。
  3. 实验结果表明，随机森林在攻击检测方面表现最佳，ChatGPT-o3在攻击分析和缓解方面优于DeepSeek-R1。

📝 摘要（中文）

物联网的快速发展带来了通信和运营的变革，但也增加了攻击面和安全漏洞。人工智能在物联网安全中扮演着关键角色，能够实现攻击检测、攻击行为分析和缓解建议。然而，现有的评估方法主要为定性分析，缺乏标准化的客观基准来定量评估基于人工智能的攻击分析和缓解效果，这阻碍了模型有效性的持续评估。本文提出了一种混合框架，结合机器学习（ML）进行多分类攻击检测，以及大型语言模型（LLM）进行攻击行为分析和缓解建议。在Edge-IIoTset和CICIoT2023数据集上对多个ML和深度学习（DL）分类器进行基准测试后，我们应用了带有检索增强生成（RAG）的结构化角色扮演提示工程，以指导ChatGPT-o3和DeepSeek-R1生成详细的、上下文感知的响应。我们引入了新的评估指标进行定量评估，并使用ChatGPT-4o、DeepSeek-V3、Mixtral 8x7B Instruct、Gemini 2.5 Flash、Meta Llama 4、TII Falcon H1 34B Instruct、xAI Grok 3和Claude 4 Sonnet等LLM作为独立评估者来评估响应。结果表明，随机森林具有最佳的检测模型性能，并且ChatGPT-o3在攻击分析和缓解方面优于DeepSeek-R1。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决物联网/工业物联网网络中，如何有效利用人工智能进行多分类攻击的分析和缓解的问题。现有方法主要依赖人工分析，效率低且易出错，而基于传统机器学习的方法难以提供深入的攻击行为理解和有效的缓解建议。缺乏一个能够自动化、智能化地分析攻击行为并给出缓解措施的框架，是当前面临的痛点。

核心思路：论文的核心思路是将机器学习（ML）和大型语言模型（LLM）相结合，利用ML模型进行高效的攻击检测，然后利用LLM对检测到的攻击行为进行深入分析，并生成相应的缓解建议。这种混合方法旨在结合两者的优势，实现更全面、智能的物联网安全防护。

技术框架：该框架包含两个主要阶段：1) 基于机器学习的攻击检测阶段：使用ML/DL分类器（如随机森林）对网络流量数据进行分析，识别出不同类型的攻击。2) 基于LLM的攻击分析和缓解建议阶段：将检测到的攻击类型和相关上下文信息输入到LLM中，利用LLM的自然语言处理能力，分析攻击行为的特征和影响，并生成相应的缓解建议。该阶段采用了检索增强生成（RAG）技术，以提高LLM生成响应的准确性和相关性。

关键创新：该论文的关键创新在于将LLM引入到物联网安全领域，用于攻击行为分析和缓解建议。与传统的基于规则或专家系统的安全分析方法相比，LLM能够更好地理解攻击行为的复杂性和多样性，并生成更具针对性和实用性的缓解建议。此外，论文还提出了新的评估指标，用于定量评估LLM在攻击分析和缓解方面的性能。

关键设计：在LLM应用方面，采用了结构化的角色扮演提示工程，引导LLM扮演安全专家的角色，从而生成更专业的响应。同时，利用RAG技术，从相关的知识库中检索信息，增强LLM的上下文理解能力。在评估方面，设计了新的定量评估指标，并使用多个LLM作为独立的评估者，以确保评估结果的客观性和可靠性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，随机森林在Edge-IIoTset和CICIoT2023数据集上表现出最佳的攻击检测性能。在攻击分析和缓解方面，ChatGPT-o3优于DeepSeek-R1，表明其在理解攻击行为和生成有效缓解建议方面具有更强的能力。论文提出的定量评估指标为评估LLM在安全领域的应用提供了新的方法。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种物联网/工业物联网场景，例如智能工厂、智能电网、智能交通等。通过自动化攻击分析和缓解建议，可以显著提高物联网系统的安全防护能力，降低安全事件发生的概率和损失。未来，该框架可以进一步扩展，支持更多类型的攻击和更复杂的网络环境。

📄 摘要（原文）

The Internet of Things has expanded rapidly, transforming communication and operations across industries but also increasing the attack surface and security breaches. Artificial Intelligence plays a key role in securing IoT, enabling attack detection, attack behavior analysis, and mitigation suggestion. Despite advancements, evaluations remain purely qualitative, and the lack of a standardized, objective benchmark for quantitatively measuring AI-based attack analysis and mitigation hinders consistent assessment of model effectiveness. In this work, we propose a hybrid framework combining Machine Learning (ML) for multi-class attack detection with Large Language Models (LLMs) for attack behavior analysis and mitigation suggestion. After benchmarking several ML and Deep Learning (DL) classifiers on the Edge-IIoTset and CICIoT2023 datasets, we applied structured role-play prompt engineering with Retrieval-Augmented Generation (RAG) to guide ChatGPT-o3 and DeepSeek-R1 in producing detailed, context-aware responses. We introduce novel evaluation metrics for quantitative assessment to guide us and an ensemble of judge LLMs, namely ChatGPT-4o, DeepSeek-V3, Mixtral 8x7B Instruct, Gemini 2.5 Flash, Meta Llama 4, TII Falcon H1 34B Instruct, xAI Grok 3, and Claude 4 Sonnet, to independently evaluate the responses. Results show that Random Forest has the best detection model, and ChatGPT-o3 outperformed DeepSeek-R1 in attack analysis and mitigation.