大语言模型驱动的智能化网络入侵检测与自适应防御机制研究

摘要

网络攻击日益复杂隐蔽使得传统的基于特征匹配以及固定的规则的入侵检测系统受到极大威胁，但是由于
大语言模型具有强大的语义理解和上下文推理和少量样本的学习能力，因此利用大语言模型进行智能入侵检测及自
适应防护成为可能。本文从大语言模型应用于入侵检测的角度出发对其原理及优点进行了详细探讨，认为主要得益
于它可以发现隐藏在网络流量、日志文本以及威胁情报中的深层次语义信息和对未知攻击方式进行总结归纳的能力。
在此基础上提出了一种以大语言模型为主导并结合规则引擎以及强化学习的方法来实现自适应防护的一种思路，并
对其工作流程进行了说明。这一过程以大型语言模型对攻击意图进行语义级判断以及生成防御措施表述来实现从检
测到响应平滑过渡并利用不断人机互动反馈使防御方法不断完善。我们从语义理解、上下文理解和动态适应三个方
面阐述了由大语言模型驱动入侵检测认知过程，同时也讨论提示注入对抗、模型幻觉管理和及时性问题等问题并且
给出相应解决方案。本文对于促进大语言模型与网络安全防御结合起到良好作用，对于构建下一代智能化安全防御
系统也有一定指导意义。