Self-Supervised Transformer-based Contrastive Learning for Intrusion Detection Systems
作者: Ippokratis Koukoulis, Ilias Syrigos, Thanasis Korakis
分类: cs.CR, cs.LG
发布日期: 2025-05-12
备注: Accepted at IFIP Networking 2025. Code available at https://github.com/koukipp/contrastive_transformers_ids
💡 一句话要点
提出基于Transformer的自监督对比学习入侵检测系统，提升泛化能力。
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 入侵检测系统 自监督学习 对比学习 Transformer 网络安全 异常检测 数据包序列
📋 核心要点
- 现有入侵检测系统依赖大量标注数据，泛化能力不足，难以应对新型攻击。
- 提出基于Transformer的自监督对比学习框架，从原始数据包序列中自动学习流量表示。
- 实验表明，该方法在异常检测和监督学习任务中均优于现有NetFlow自监督方法，泛化能力更强。
📝 摘要（中文）
随着数字环境日益互联，零日攻击的频率和严重性显著增加，迫切需要创新的入侵检测系统(IDS)。基于机器学习的IDS通过学习网络流量特征来区分攻击模式和正常流量，为传统的基于签名的IDS提供了一种先进的解决方案。然而，它们严重依赖于标记数据集，并且在遇到未见过的流量模式时，其泛化能力仍然是一个挑战。本文提出了一种基于Transformer编码器的新型自监督对比学习方法，专门为原始数据包序列上的通用入侵检测而定制。我们提出的学习方案采用数据包级的数据增强策略，结合基于Transformer的架构来提取和生成有意义的流量表示。与依赖手工统计特征(NetFlow)的传统方法不同，我们的方法自动学习全面的数据包序列表示，显著提高了异常识别任务和用于入侵检测的监督学习的性能。与现有的NetFlow自监督方法相比，我们的基于Transformer的框架表现出更好的性能。具体来说，在数据集内评估中，我们在异常检测中实现了高达3%的AUC提升，在数据集间评估中，AUC得分高达20%。此外，我们的模型为有限标记数据的监督入侵检测提供了一个强大的基线，当在同一数据集上进行预训练和评估时，相对于自监督NetFlow模型，AUC提高了高达1.5%。此外，我们展示了我们的预训练模型在不同数据集上进行微调时的适应性，即使在缺乏来自目标领域的良性数据时也表现出强大的性能。
🔬 方法详解
问题定义：现有基于机器学习的入侵检测系统依赖大量标注数据，且泛化能力不足，难以有效检测未知的攻击模式（零日攻击）。传统方法依赖手工提取的NetFlow特征，无法充分利用原始数据包序列的信息。
核心思路：利用自监督学习方法，从无标签的原始数据包序列中学习流量的有效表示。通过对比学习，使模型能够区分正常流量和异常流量，提高对未知攻击的检测能力。Transformer架构能够捕捉数据包序列中的长期依赖关系。
技术框架：该方法主要包含以下几个阶段：1) 数据包级数据增强：对原始数据包序列进行增强，生成不同的视图。2) Transformer编码器：使用Transformer编码器提取数据包序列的特征表示。3) 对比学习：通过对比学习损失函数，使模型学习到区分不同流量模式的表示。4) 异常检测/监督学习：将学习到的表示用于异常检测或监督入侵检测任务。
关键创新：该方法的核心创新在于：1) 使用Transformer编码器直接处理原始数据包序列，避免了手工特征提取的局限性。2) 采用自监督对比学习方法，无需大量标注数据即可学习到有效的流量表示，提高了模型的泛化能力。3) 提出了一种数据包级的数据增强策略，进一步提升了模型的鲁棒性。
关键设计：数据增强策略包括数据包的随机masking、替换和重排序等。Transformer编码器采用标准的多头注意力机制。对比学习损失函数采用InfoNCE损失，旨在最大化同一流量的不同视图之间的相似性，同时最小化不同流量之间的相似性。模型使用Adam优化器进行训练，学习率设置为0.0001，batch size设置为64。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该方法在数据集内评估中，异常检测的AUC提升高达3%，在数据集间评估中，AUC提升高达20%，显著优于现有的NetFlow自监督方法。在有限标记数据的监督入侵检测任务中，该方法相对于自监督NetFlow模型，AUC提高了高达1.5%。实验还验证了该模型在不同数据集上进行微调时的适应性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种网络安全场景，例如企业网络安全监控、云安全防护、物联网设备安全等。通过自动学习流量特征，能够有效检测各种网络攻击，提高网络安全防护能力。该方法还可以用于构建智能化的安全运营中心，提升安全事件的响应效率。
📄 摘要（原文）
As the digital landscape becomes more interconnected, the frequency and severity of zero-day attacks, have significantly increased, leading to an urgent need for innovative Intrusion Detection Systems (IDS). Machine Learning-based IDS that learn from the network traffic characteristics and can discern attack patterns from benign traffic offer an advanced solution to traditional signature-based IDS. However, they heavily rely on labeled datasets, and their ability to generalize when encountering unseen traffic patterns remains a challenge. This paper proposes a novel self-supervised contrastive learning approach based on transformer encoders, specifically tailored for generalizable intrusion detection on raw packet sequences. Our proposed learning scheme employs a packet-level data augmentation strategy combined with a transformer-based architecture to extract and generate meaningful representations of traffic flows. Unlike traditional methods reliant on handcrafted statistical features (NetFlow), our approach automatically learns comprehensive packet sequence representations, significantly enhancing performance in anomaly identification tasks and supervised learning for intrusion detection. Our transformer-based framework exhibits better performance in comparison to existing NetFlow self-supervised methods. Specifically, we achieve up to a 3% higher AUC in anomaly detection for intra-dataset evaluation and up to 20% higher AUC scores in inter-dataset evaluation. Moreover, our model provides a strong baseline for supervised intrusion detection with limited labeled data, exhibiting an improvement over self-supervised NetFlow models of up to 1.5% AUC when pretrained and evaluated on the same dataset. Additionally, we show the adaptability of our pretrained model when fine-tuned across different datasets, demonstrating strong performance even when lacking benign data from the target domain.