Improving Network Threat Detection by Knowledge Graph, Large Language Model, and Imbalanced Learning

📄 arXiv: 2501.16393v2 📥 PDF

作者: Lili Zhang, Quanyan Zhu, Herman Ray, Ying Xie

分类: cs.LG, cs.CR, stat.ML

发布日期: 2025-01-26 (更新: 2025-05-14)

备注: Accepted by "Combining AI and OR/MS for Better Trustworthy Decision Making" Bridge Program co-organized by AAAI and INFORMS as poster and demo

💡 一句话要点

提出基于知识图谱、大语言模型和不平衡学习的网络威胁检测框架，提升威胁捕获率。

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

关键词: 网络威胁检测 知识图谱 大语言模型 不平衡学习 在线序列学习 敏捷威胁检测 风险预测

📋 核心要点

  1. 现有网络威胁检测方法受限于攻击活动复杂性和历史威胁数据不足，难以有效识别新型威胁。
  2. 该论文提出集成知识图谱、不平衡学习和大语言模型的框架，提升威胁检测的准确性和可解释性。
  3. 实验结果表明，该框架在威胁捕获率上提升了3%-4%，并增强了风险预测的可解释性。

📝 摘要（中文）

由于攻击活动复杂性和历史威胁数据有限，网络威胁检测一直面临挑战。为了增强现有分析、机器学习和人工智能方法在网络威胁检测中的应用，我们提出了一个集成的建模框架。该框架利用知识图谱分析用户的活动模式，使用不平衡学习技术来修剪和加权知识图谱，并使用大语言模型从知识图谱中检索和解释用户的活动。所提出的框架应用于通过在线序列学习实现的敏捷威胁检测。初步结果表明，威胁捕获率提高了3%-4%，并且基于用户活动的风险预测的可解释性得到了提高。

🔬 方法详解

问题定义：网络威胁检测面临的挑战在于攻击活动的复杂性和历史威胁数据的局限性。传统的分析、机器学习和人工智能方法难以充分利用用户行为模式和上下文信息，导致检测准确率不高，且缺乏可解释性。尤其是在数据不平衡的情况下，少数的恶意行为难以被有效识别。

核心思路：该论文的核心思路是将知识图谱用于用户活动模式的分析，利用不平衡学习技术优化知识图谱的结构和权重，并借助大语言模型理解和解释用户活动。通过整合这三种技术，旨在提高威胁检测的准确性、可解释性和鲁棒性。

技术框架：该框架包含三个主要模块：1) 知识图谱构建与分析：利用用户活动数据构建知识图谱，表示用户之间的关系和行为模式。2) 不平衡学习：应用不平衡学习技术，如欠采样或代价敏感学习，来处理知识图谱中的数据不平衡问题，提高对少数恶意行为的识别能力。3) 大语言模型：使用大语言模型从知识图谱中检索和解释用户活动，提供风险预测的依据和解释。整个框架通过在线序列学习的方式应用于敏捷威胁检测。

关键创新：该论文的关键创新在于将知识图谱、不平衡学习和大语言模型集成到一个统一的框架中，用于网络威胁检测。这种集成方法能够充分利用用户行为模式、数据特征和语义信息，从而提高威胁检测的性能。此外，利用大语言模型进行风险解释，增强了模型的可解释性。

关键设计：论文中涉及的关键设计包括：知识图谱的构建方式（实体和关系的定义），不平衡学习技术的选择（如SMOTE、ADASYN等），大语言模型的选择和微调策略，以及在线序列学习算法的具体实现。具体的参数设置、损失函数和网络结构等细节在论文中可能没有详细描述，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

初步实验结果表明，该框架在威胁捕获率上提升了3%-4%。此外，该框架还提高了风险预测的可解释性，使得安全人员能够更好地理解威胁的来源和影响。这些结果表明，该框架在提高网络威胁检测的准确性和可解释性方面具有显著优势。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于企业网络安全、金融风控、物联网安全等领域，帮助提升威胁检测能力，降低安全风险。通过提高威胁捕获率和风险预测的可解释性，可以帮助安全人员更有效地识别和应对网络攻击，从而保护关键资产和数据安全。未来，该框架可以进一步扩展到其他安全领域，如恶意软件分析和漏洞挖掘。

📄 摘要（原文）

Network threat detection has been challenging due to the complexities of attack activities and the limitation of historical threat data to learn from. To help enhance the existing practices of using analytics, machine learning, and artificial intelligence methods to detect the network threats, we propose an integrated modelling framework, where Knowledge Graph is used to analyze the users' activity patterns, Imbalanced Learning techniques are used to prune and weigh Knowledge Graph, and LLM is used to retrieve and interpret the users' activities from Knowledge Graph. The proposed framework is applied to Agile Threat Detection through Online Sequential Learning. The preliminary results show the improved threat capture rate by 3%-4% and the increased interpretabilities of risk predictions based on the users' activities.