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eX-NIDS: A Framework for Explainable Network Intrusion Detection Leveraging Large Language Models

작성자
  • Haebom

저자

Paul R. B. Houssel, Siamak Layeghy, Priyanka Singh, Marius Portmann

개요

eX-NIDS는 흐름 기반 네트워크 침입 탐지 시스템(NIDS)의 설명력을 향상시키기 위해 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하는 프레임워크입니다. NIDS가 악성으로 분류한 흐름은 먼저 프롬프트 증강 모듈을 통과하여 문맥 정보와 사이버 위협 정보(CTI) 관련 지식을 추출합니다. 이 풍부한 문맥 특정 데이터는 LLM의 입력 프롬프트에 통합되어 NIDS가 흐름을 악성으로 식별한 이유에 대한 자세한 설명과 해석을 생성합니다. Llama 3 및 GPT-4 모델을 사용하여 생성된 해석을 문맥 정보를 포함하지 않는 기본 프롬프트 설명기와 비교 평가하며, 정확성과 일관성에 중점을 둔 자연어 설명에 맞춤화된 새로운 평가 방법을 사용합니다. 결과는 증강된 LLM이 정확하고 일관된 설명을 생성하여 악성 흐름의 분류를 설명하는 NIDS의 귀중한 보완 도구 역할을 할 수 있음을 보여줍니다. 증강된 프롬프트 사용은 기본 프롬프트 설명기에 비해 성능을 20% 이상 향상시킵니다.

시사점, 한계점

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시사점:
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LLM을 활용하여 NIDS의 설명력을 향상시킬 수 있는 새로운 프레임워크 eX-NIDS 제시.
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문맥 정보와 CTI를 활용한 프롬프트 증강을 통해 LLM의 설명 정확도와 일관성 향상.
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기존 방식 대비 20% 이상의 성능 향상 확인.
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악성 흐름 분류에 대한 상세한 설명 제공으로 보안 분석 및 대응 효율 증대 가능성 제시.
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한계점:
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제시된 평가 방법의 일반성 및 객관성에 대한 추가 검증 필요.
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특정 LLM 모델에 대한 의존성. 다른 LLM 모델 적용 시 성능 변화 가능성.
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실제 환경에서의 성능 및 확장성에 대한 추가 연구 필요.
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CTI 데이터의 질과 양에 따라 성능에 영향을 받을 수 있음.
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프롬프트 엔지니어링에 대한 의존성이 존재. 최적의 프롬프트 설계 필요.
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