Beyond Text-to-SQL for IoT Defense: A Comprehensive Framework for Querying and Classifying IoT Threats

📄 arXiv: 2406.17574v1 📥 PDF

作者: Ryan Pavlich, Nima Ebadi, Richard Tarbell, Billy Linares, Adrian Tan, Rachael Humphreys, Jayanta Kumar Das, Rambod Ghandiparsi, Hannah Haley, Jerris George, Rocky Slavin, Kim-Kwang Raymond Choo, Glenn Dietrich, Anthony Rios

分类: cs.CL

发布日期: 2024-06-25

💡 一句话要点

提出IoT防御的文本到SQL框架，用于查询和分类IoT威胁，并构建了相关数据集。

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

关键词: 文本到SQL 物联网安全 威胁分类 自然语言处理 智能建筑 网络流量分析 数据集构建

📋 核心要点

  1. 现有文本到SQL系统侧重于从文本生成SQL语句，忽略了从返回数据中推断新信息这一更广泛的挑战。
  2. 本文提出一个新框架，通过构建IoT文本到SQL数据集，支持两阶段处理，实现查询和分类IoT威胁。
  3. 实验结果表明，联合训练查询和数据推理可以提升文本到SQL性能，且现有LLM难以有效处理该数据集。

📝 摘要（中文）

本文针对现有文本到SQL系统在推理返回数据的新信息方面的不足，提出了一个全面的物联网（IoT）防御框架。该研究的主要贡献包括：构建了一个新的IoT文本到SQL数据集，包含10985个文本-SQL对和239398行网络流量活动数据，该数据集包含时间相关的查询类型，数据来源于智能建筑的IoT生态系统，探索了传感器读取和网络流量数据。此外，该数据集支持两阶段处理，可以将生成的SQL返回的网络流量数据分类为恶意或非恶意。实验结果表明，联合训练查询和推理数据信息可以提高整体文本到SQL性能，接近甚至超过更大的模型。研究还表明，当前的大型语言模型（如GPT3.5）难以推断返回数据的新信息，因此该数据集为将复杂的领域特定推理集成到LLM中提供了一个新的测试平台。

🔬 方法详解

问题定义：现有文本到SQL方法主要关注于将自然语言查询转换为SQL语句，而忽略了对SQL查询结果的进一步分析和推理，尤其是在安全领域，例如物联网安全中，仅仅查询网络流量数据是不够的，还需要判断这些流量是否恶意。因此，该论文旨在解决如何利用文本到SQL技术，结合领域知识，实现对IoT设备网络流量的威胁分类和防御。

核心思路：该论文的核心思路是构建一个包含文本查询、SQL语句和网络流量数据的综合数据集，并在此基础上训练一个能够同时执行SQL查询和威胁分类的模型。通过联合训练，模型可以学习到查询语句和网络流量特征之间的关联，从而提高威胁分类的准确性。

技术框架：该框架包含两个主要阶段：1) 文本到SQL查询生成阶段：将自然语言查询转换为SQL语句，从数据库中检索相关网络流量数据。2) 威胁分类阶段：对检索到的网络流量数据进行分析，判断其是否为恶意流量。这两个阶段可以联合训练，也可以独立训练。数据集包含智能建筑的IoT生态系统中的传感器读取和网络流量数据。

关键创新：该论文的关键创新在于构建了一个新的IoT文本到SQL数据集，该数据集不仅包含文本查询和SQL语句，还包含网络流量数据和威胁标签。此外，该论文还提出了一个联合训练框架，可以同时优化SQL查询生成和威胁分类的性能。这种联合训练的方法能够使模型更好地理解查询意图和数据特征之间的关系，从而提高整体性能。

关键设计：该论文的关键设计包括：1) 数据集的构建：数据集包含多种类型的查询，包括时间相关的查询，以及网络流量数据和威胁标签。2) 联合训练框架：该框架使用一个共享的编码器来提取文本查询和网络流量数据的特征，然后使用两个独立的解码器分别生成SQL语句和预测威胁标签。3) 损失函数：该框架使用一个联合损失函数，同时优化SQL查询生成和威胁分类的性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，联合训练查询和推理数据信息可以提高整体文本到SQL性能，接近甚至超过更大的模型。此外，实验还表明，当前的大型语言模型（如GPT3.5）难以推断返回数据的新信息，表明该数据集为评估和改进LLM在复杂领域推理能力方面提供了一个有价值的测试平台。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能建筑、智能家居等物联网环境的安全防御。通过自然语言查询，安全人员可以快速检索和分析网络流量数据，及时发现和应对潜在的安全威胁。该技术还有助于提高安全事件响应效率，降低安全风险。

📄 摘要（原文）

Recognizing the promise of natural language interfaces to databases, prior studies have emphasized the development of text-to-SQL systems. While substantial progress has been made in this field, existing research has concentrated on generating SQL statements from text queries. The broader challenge, however, lies in inferring new information about the returned data. Our research makes two major contributions to address this gap. First, we introduce a novel Internet-of-Things (IoT) text-to-SQL dataset comprising 10,985 text-SQL pairs and 239,398 rows of network traffic activity. The dataset contains additional query types limited in prior text-to-SQL datasets, notably temporal-related queries. Our dataset is sourced from a smart building's IoT ecosystem exploring sensor read and network traffic data. Second, our dataset allows two-stage processing, where the returned data (network traffic) from a generated SQL can be categorized as malicious or not. Our results show that joint training to query and infer information about the data can improve overall text-to-SQL performance, nearly matching substantially larger models. We also show that current large language models (e.g., GPT3.5) struggle to infer new information about returned data, thus our dataset provides a novel test bed for integrating complex domain-specific reasoning into LLMs.