Untersuchung von LLMs in der Netzwerksicherheit

Grosse Sprachmodelle (LLMs) sind Computerprogramme, die Text verstehen und erstellen können. Sie sind mega nützlich in Bereichen wie Chatbots, Übersetzungen und sogar beim Programmieren. Allerdings wurde ihr Einsatz in der Cybersicherheit, besonders bei Systemen, die den Netzwerkverkehr auf potenzielle Bedrohungen überwachen, noch nicht wirklich erforscht.

Netzwerk-Intrusion-Detection-Systeme (NIDS) sind Tools, die den Netzwerkverkehr im Auge behalten, um schädliche Aktionen zu erkennen. Diese Systeme nutzen verschiedene Methoden zur Bedrohungserkennung. Eine Methode prüft bekannte Angriffsmuster, während eine andere nach ungewöhnlichem Verhalten sucht. Obwohl neuere Techniken mit Deep Learning in Tests hohe Genauigkeit gezeigt haben, performen sie in der realen Welt oft nicht so gut, weil sie häufig auf künstlichen Daten basieren, die nicht die tatsächlichen Bedingungen widerspiegeln. Zudem sind diese Modelle oft schwer zu verstehen, was es für Sicherheitsexperten schwierig macht, ihren Ergebnissen zu vertrauen oder effektiv auf Bedrohungen zu reagieren. Deshalb lohnt es sich, das Potenzial von LLMs in diesem Bereich näher zu betrachten.

#LLMs und Netzwerkverkehr

Einige Forschungen haben versucht, LLMs zu nutzen, um Bedrohungen in Netzwerkdaten zu finden. Allerdings hat noch keine Studie wirklich tief untersucht, wie gut diese Modelle sich an bestimmte Netzwerkdatentypen anpassen können. Die meisten früheren Arbeiten haben LLMs verändert, indem sie einige ihrer Funktionen weggelassen haben, was bedeutet, dass sie keine verständlichen Erklärungen mehr liefern konnten. LLMs haben mit ihrer Fähigkeit, Text zu generieren, die Möglichkeit, Bedrohungen zu klassifizieren und auch ihre Denkweise zu erklären.

LLMs sind darauf ausgelegt, langfristige Muster im Text zu erkennen, was ihnen helfen könnte, bösartigen Netzwerkverkehr zu identifizieren, ohne auf fehlerhafte künstliche Datensätze angewiesen zu sein. In diesem Artikel wird untersucht, wie gut LLMs Angriffe auf Basis von Netzwerkverkehrsdaten erkennen können und wie sie im Vergleich zu traditionellen Methoden des maschinellen Lernens abschneiden.

#Testen von LLMs zur Bedrohungserkennung

In unseren Tests haben wir uns zwei bekannte LLMs angeschaut: OpenAI's GPT-4 und Metas LLama3, um zu sehen, wie sie bei der Identifizierung von Bedrohungen abschneiden. Wir haben spezielle Datensätze verwendet, die Netzwerkflüsse repräsentieren, um zu testen, wie effektiv diese Sprachmodelle schädliche Aktivitäten aufspüren können. Unsere ersten Experimente konzentrierten sich darauf, wie gut LLMs Bedrohungen erkennen, was leichtere Maschinenlernmodelle bereits bewiesen haben.

Wir haben unsere Ergebnisse mit zwei Datensätzen ausgewertet, die in der Branche bekannt sind. Wir haben analysiert, wie gut die LLMs Bedrohungen erkannt haben und ob sie auch ihre Gründe für jede Erkennung erklären konnten, sowie die Rechenleistung, die für die Vorhersagen benötigt wurde. Diese Analyse soll die Vor- und Nachteile der Verwendung von LLMs zur Überwachung des Netzwerkverkehrs im Vergleich zu traditionellen Methoden aufzeigen.

#Techniken zur Erkennung von bösartigem Netzwerkverkehr

Während Intrusion-Detection-Systeme im Allgemeinen Aktivitäten auf Systemebene überwachen, konzentriert sich NIDS speziell auf Netzwerkverkehr. Diese Verkehrsdaten können knifflig sein, weil sie eine Menge Informationen erzeugen, die schnell und genau analysiert werden müssen. Traditionelle Methoden zur Bedrohungserkennung basierend auf Netzwerkverkehr haben begonnen, LLMs einzubeziehen, aber sie ändern oft die Struktur dieser Modelle, was ihre Fähigkeiten einschränken kann.

In typischen Anwendungen wird zum Beispiel der Teil des LLM, der Textsequenzen generiert, durch eine einfachere Klassifikationsschicht ersetzt, um ein klares Ergebnis zu liefern. Einige Forschungen haben gezeigt, dass LLMs bestimmte Arten von Angriffen erkennen können, wenn sie effektiv feinjustiert werden.

#Die Rolle der Erklärbarkeit in NIDS

Zu verstehen, warum ein Modell eine bestimmte Entscheidung trifft, ist in der Cybersicherheit entscheidend. Erklärbarkeit bezieht sich auf die Fähigkeit eines Modells, verständliche Gründe für seine Vorhersagen zu liefern. Viele aktuelle Methoden konzentrieren sich darauf, wie verschiedene Merkmale in Netzwerkverkehrsdaten die Klassifikationsergebnisse beeinflussen. Techniken, die die Wichtigkeit unterschiedlicher Datenmerkmale bestimmen, können Sicherheitsexperten helfen, Bedrohungen besser zu verstehen.

LLMs können potenziell die Erklärbarkeit verbessern, weil sie detaillierte textbasierte Erklärungen ihrer Entscheidungen liefern können. Dies könnte Netzwerkbetreibern helfen, Alarme besser zu verstehen und darauf zu reagieren. Unsere Forschung untersucht weiter, wie LLMs bösartige Netzwerkflüsse identifizieren können, während sie ihre Denkprozesse klären.

#Methodologie der Studie

Um die Fähigkeiten der LLMs bei der Erkennung von Netzwerkangriffen zu bewerten, verwendeten wir zwei spezifische Modelle, die für aufgabenbasierte Instruktionen entwickelt wurden. Wir konzentrierten uns auf die Analyse von Netzwerkdaten, die als Flüsse dargestellt wurden, was für die Echtzeit-Bedrohungserkennung wichtig ist. Flussdaten fassen verschiedene Informationspakete zusammen, wodurch es einfacher wird, Muster zu erkennen, die auf bösartige Aktivitäten hinweisen.

Durch die Verwendung standardisierter Datensätze mit sich überschneidenden Merkmalen wollten wir die Leistung dieser LLMs gründlich bewerten. Für die Experimente haben wir die Daten in Trainings- und Testgruppen aufgeteilt, um eine faire Bewertung sicherzustellen. Dieses Setup erlaubt es uns, ganz genau zu schauen, wie gut die Modelle bei der Bedrohungserkennung abschneiden.

#Leistungsbewertung

Unsere Experimente zeigten, dass die vortrainierten LLMs Schwierigkeiten hatten, Bedrohungen im Vergleich zu traditionellen Maschinenlernmodellen zu erkennen. Zum Beispiel schnitten die LLMs unter dem erwarteten Zufallsniveau ab, als wir die Daten untersuchten, während traditionelle Modelle sehr hohe Genauigkeit erzielten.

Selbst als wir Techniken zur Feinabstimmung anwendeten, um ihre Leistung zu verbessern, waren die Ergebnisse immer noch nicht genug, um mit standardmässigen Modellen zu konkurrieren. Das deutet darauf hin, dass, obwohl Feinabstimmung helfen kann, sie möglicherweise nicht ausreicht, um diese Sprachmodelle in effektive Werkzeuge zur Bedrohungserkennung zu verwandeln.

#Ergebnisse zur Erklärbarkeit

Unsere Analyse der Erklärungen der LLMs für ihre Vorhersagen hat einige Vorteile und Herausforderungen aufgezeigt. Die Modelle konnten kontextuell relevante Erklärungen liefern, machten aber auch erhebliche Fehler. Zum Beispiel boten die LLMs manchmal falsche Informationen über Quell- und Zieladressen oder verwechselten bestimmte Netzwerkprotokolle, wenn sie bestimmte Netzwerkflüsse beschrieben.

Während die LLMs Muster erkennen konnten, scheiterten sie oft daran, Merkmale logisch mit spezifischen Angriffsarten zu verknüpfen. Das zeigt, dass LLMs zwar bei der Bereitstellung von Erklärungen helfen können, sie jedoch immer noch Probleme mit faktischer Genauigkeit und logischem Denken haben.

#Rechenkomplexität von LLMs

Ein weiterer wichtiger Faktor ist die Rechnerkosten für die Nutzung von LLMs. Damit NIDS effektiv arbeiten können, müssen die Systeme grosse Mengen an Netzwerkdaten schnell verarbeiten. Unsere Ergebnisse zeigten, dass LLMs viel mehr Zeit für die Vorhersagen benötigen als traditionelle Maschinenlernmethoden. Diese hohe Inferenzzeit macht LLMs in Echtzeitanwendungen, wo schnelle Reaktionen entscheidend sind, unpraktisch.

#Fazit: Zukünftige Richtungen

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass trotz der potenziellen Vorteile des Einsatzes von LLMs in der Cybersicherheit, insbesondere bezüglich der Erklärungsfähigkeiten, sie derzeit nicht als primäre Lösungen zur Bedrohungserkennung in Netzwerkdaten ausreichen. Sie weisen hohe Komplexität sowohl in der Leistung als auch in der Berechnung auf, was sie weniger geeignet für den direkten Einsatz in NIDS macht.

In Zukunft sollten Forscher in Betracht ziehen, spezialisierte Architekturen zu verwenden, ohne sich auf vortrainierte LLMs für eine effektive Bedrohungserkennung in Netzwerken zu stützen. Stattdessen können LLMs als ergänzende Werkzeuge dienen, die bestehende Systeme verbessern, indem sie klarere und informativere Erklärungen für von traditionellen Methoden ausgelöste Alarme liefern.

Durch den Fokus auf die Entwicklung besserer Integrationsstrategien könnte es möglich sein, die Stärken von LLMs mit traditionellen Intrusion-Detection-Methoden zu kombinieren. Dieser Ansatz könnte die Verständlichkeit und Transparenz der Cybersicherheitspraktiken erheblich verbessern und letztendlich Sicherheitsexperten dabei helfen, Netzwerke effizient zu schützen.