アプリケーションプロトコル識別における大規模言語モデルの応用

パート 01.アプリケーション プロトコル識別とは何ですか?

アプリケーション プロトコル識別とは、ネットワーク トラフィックで使用されるアプリケーション層プロトコルを識別する方法を指します。インターネット上のアプリケーション通信では、Web ブラウジング用の HTTP プロトコルやドメイン名解決用の DNS プロトコルなど、特定のアプリケーション層プロトコルに従う必要があります。ネットワーク トラフィックを管理するには、トラフィックで使用されるアプリケーション プロトコルを自動的に識別する必要があります。

アプリケーション プロトコルを識別する主な方法は次のとおりです。

- ポートベースの識別:特定のポート番号を判別してプロトコルを識別します。たとえば、ポート 80 は通常 HTTP です。しかし、制限はあります。

- パターン マッチング: プロトコル固有のバイト パターンを探してプロトコルをマッチングします。

- 統計分析:トラフィックの統計的特徴を抽出し、機械学習手法を使用して識別します。

- ディープラーニング： LSTM、CNNなどを使用して、トラフィックに対してエンドツーエンドのディープラーニングを実行し、特徴を自動的に抽出します。

- 構文解析:アプリケーション層のデータを解析し、従うべきプロトコル構文を決定します。

- セマンティクス分析:大規模な言語モデルを使用して、アプリケーション層のセマンティクスを分析し、プロトコルの意味を識別します。

アプリケーション プロトコルの識別は、ネットワーク トラフィックの監視、セキュリティ保護などで重要な役割を果たします。ネットワーク アプリケーションがますます複雑になるにつれて、よりスマートで効率的なアプリケーション プロトコル識別テクノロジが特に重要になります。

パート02.大規模言語モデルの特徴  

大規模言語モデルの主な特徴は、(1)優れた意味理解能力、(2)強力な転移学習能力、(3)多様な応用形態である。

（１）優れた意味理解能力

事前トレーニングを通じて、大規模言語モデルは言語のコンテキストと意味関係を深く理解できるようになり、語彙、文法、常識を深く理解できるようになります。これにより、複雑な意味解析、テキスト生成、その他の難しい言語処理タスクを実行できるようになります。

（２）強力な転移学習機能

大規模言語モデルによって学習された言語知識は優れた普遍性を持ち、さまざまな下流タスクに転送できます。下流のタスクにデータが不足している場合でも、良好な結果を達成できます。これにより、大規模な言語モデルをより多様なアプリケーション領域に拡張できるようになります。

（３）多様な申請書

大規模言語モデルは、微調整によるテキスト分類や文のマッチング、意味的特徴の抽出のためのエンコーダーとしての使用、返信テキストの生成など、さまざまな形式で実際のアプリケーションに統合できます。これにより、さまざまな NLP アプリケーションに柔軟に対応できるようになります。

パート03.大規模言語モデルのデータ構造

大規模言語モデルは、さまざまな特殊なデータ構造を組み合わせることで、人間の言語の主要な機能をシミュレートし、実装します。辞書の定義と同様に、単語埋め込みを使用して単語を数値コードに変換します。注意メカニズムにより、人間の言語コミュニケーションと同様に、言葉でコミュニケーションをとり、文脈を理解することができます。ディープ ネットワークは意味的特徴を抽出し、残余接続は情報を伝達し、位置エンコーディングは順序を理解します。これらすべてがモデルの言語理解能力を強化します。マスク言語モデルは、人間が読むことで言語を学習するのと同じように、自律的に学習します。数十億のパラメータが知識の記憶に役立ちます。これらのデータ構造を統合することで、Big Language Model は人間の脳のような言語理解および生成システムを構築します。言語知識を学習し、意味を理解するだけでなく、創造的な生成のために言語を適用することもできます。大規模言語モデルのデータ構造により、言語を深く理解することができ、人間に近い言語処理能力を実現できます。

図1 大規模言語モデルの各モジュールの説明

大規模言語モデルの動作原理は、次のように簡単にまとめられます。

まず、大規模な言語モデルが、辞書が単語をベクトルにマッピングするのと同じように、入力テキストシーケンスを単語ベクトルの数値表現に変換します。これらの単語ベクトルは、複数のレイヤーの Transformer モジュールで構成されるエンコーダー構造に入力されます。各 Transformer モジュールでは、単語ベクトルがマルチヘッド アテンション メカニズムを介して相互作用し、単語間の相関関係を計算して、テキストのコンテキスト意味情報を学習します。

次に、フィードフォワード完全接続ネットワークを使用して特徴抽出と表現変換を行います。より深いモデルをトレーニングするために、残差接続やレイヤー正規化などの技術も使用されます。位置エンコーディングはモデルに連続情報を追加します。多数のパラメータにより、複雑なセマンティック計算をサポートします。事前トレーニング段階では、大規模言語モデルは、マスク言語モデリングなどの自己教師タスクを通じて一般的な言語知識を学習します。微調整フェーズでは、特定の下流タスクの教師あり学習が追加されます。このように、大規模言語モデルは、まず一般化された言語表現機能を獲得し、次にそれを特定のタスクに移行することで、人間の言語のモデリングと強力な意味の理解と生成を実現します。これは、人間が言語知識を獲得し、それを適用するプロセスをシミュレートします。

さまざまなデータソースは、Kafka を介してデータプラットフォーム層に接続されます。データプラットフォームは、データストレージ層の ClickHouse に詳細データを保存し、ビジネスニーズに応じて詳細データの生存時間を設定できます。同時に、ビジネス レポート クエリのさまざまなディメンションに応じて、ClickHouse のマテリアライズド ビューを使用して事前に集計されたデータを形成し、データ クエリの効率を向上させることができます。データ サービス レイヤーのスケジュールされたタスクは、ClickHouse の事前集計データからビジネスに必要な表示データを定期的に照会し、表示データを MySQL に保存します。データ サービス レイヤーのレポート サービスは、データ プレゼンテーション レイヤーにクエリ サービスを提供します。レポート サービスは MySQL の結果データを直接クエリし、クエリの効率と同時実行性を保証します。

パート04.アプリケーションプロトコル識別における大規模言語モデルの応用

大規模言語モデルは強力な言語理解およびモデリング機能を備えており、アプリケーション プロトコル識別などの分野で大きな応用可能性を示しています。

以下では、アプリケーションプロトコル認識タスクにおける大規模言語モデルの動作メカニズムと適用プロセスについて詳しく説明します。

アプリケーション プロトコルの識別は、ネットワーク トラフィック分析における重要なステップであり、ネットワーク トラフィック内のアプリケーション層プロトコル パケットを識別し、それらが属するプロトコル カテゴリを決定します。さまざまなプロトコル タイプに対してカスタマイズされた分析を実行できます。ルールベースの方法と比較して、大規模な言語モデルに基づくプロトコル認識は、より強力な適応性とスケーラビリティを備えています。

プロトコル認識タスクにおける大規模言語モデルの適用プロセスは、次のステップに分けられます。

（１）データ前処理では、HTTP、DNSなどのアプリケーションプロトコルメッセージデータを大量に収集し、メッセージデータをクリーニングし、純粋なプロトコルコーパスを抽出する必要があります。

（２）プロトコル語彙を構築し、その語彙を通してメッセージをデジタルIDシーケンスに変換し、モデル処理を容易にする。処理済みのデータセットを取得した後、共通プロトコルの意味的特徴を学習するために言語モデルを事前トレーニングする必要があります。ここで一般的に使用される事前トレーニング済みモデルは、BERT などのバリエーションです。大量のプロトコル メッセージ データを使用して事前トレーニング モデルを微調整することで、プロトコル言語のパターンに適応し、プロトコルに関する事前知識を取得します。事前トレーニング中は、プロトコルのセマンティクスをモデル化するモデルの能力を強化するために、マスクなどのテクニックも使用されます。

（３）特定のプロトコル認識タスクに適応するようにモデルを微調整する。ここでは、プロトコル パケットとそのカテゴリ ラベルを使用して、教師ありトレーニングを行い、プロトコル カテゴリ分類モデルを構築します。モデルパラメータはバックプロパゲーションやその他の技術を通じて反復的に最適化されるため、プロトコル認識タスクに徐々に適応し、正確なカテゴリ判断を出力できるようになります。

（４）微調整したモデルを展開する。事前トレーニングと微調整の後、得られたプロトコル識別モデルをエクスポートし、オンライン ネットワーク トラフィック分析システムに統合できます。オンライン展開後、リアルタイムのネットワーク トラフィックがキャプチャされ、プロトコル メッセージが抽出され、エクスポートされたプロトコル識別モデルに入力されて、オンライン トラフィックのインテリジェントなプロトコル分析が完了します。

プロセス全体は、大規模言語モデルによってサポートされる転移学習パラダイムを最大限に活用します。まず、大規模なコーパスで自己監督を通じて一般的な言語表現を学習し、その後、下流のタスクにすばやく適応します。独立したトレーニングと比較して、このアプローチでは手動の特徴エンジニアリングが大幅に削減され、タスク固有のサンプル サイズへの依存が軽減されます。同時に、モデルの一般化能力も強化されます。

要約すると、事前トレーニングの微調整フレームワークを利用することで、大規模な言語モデルはプロトコル認識などの専門的な分野のタスクに効率的に適応できます。人間の言語学習プロセスをシミュレートし、大規模なラベルなしコーパスで意味知識を学習し、それをアプリケーションに転送します。これにより、より具体的な分野における言語理解の問題を解決するための信頼性の高い一般的なフレームワークと技術的なルートが提供されます。下の図は、ドメイン名ルールに基づく従来のプロトコル識別方法と比較した、AI大規模言語モデルを使用したプロトコル識別方法の精度、認識精度、再現率の向上を示しています。

さまざまなデータソースは、Kafka を介してデータプラットフォーム層に接続されます。データプラットフォームは、データストレージ層の ClickHouse に詳細データを保存し、ビジネスニーズに応じて詳細データの生存時間を設定できます。同時に、ビジネス レポート クエリのさまざまなディメンションに応じて、ClickHouse のマテリアライズド ビューを使用して事前に集計されたデータを形成し、データ クエリの効率を向上させることができます。データ サービス レイヤーのスケジュールされたタスクは、ClickHouse の事前集計データからビジネスに必要な表示データを定期的に照会し、表示データを MySQL に保存します。データ サービス レイヤーのレポート サービスは、データ プレゼンテーション レイヤーにクエリ サービスを提供します。レポート サービスは MySQL の結果データを直接クエリし、クエリの効率と同時実行性を保証します。

パート05.要約と展望  

要約すると、大規模言語モデルは、事前トレーニングと微調整のフレームワークを使用して、まず大規模なプロトコル コーパスで一般的な意味表現を学習し、次にそれを移行して特定のプロトコル識別タスクに適用することで、ネットワーク トラフィックのインテリジェントな分析を実現します。ルールベースの方法と比較して、このアプローチではモデルの適応性とスケーラビリティが大幅に向上します。

将来的には、アプリケーションプロトコル認識の分野で大規模言語モデルを研究できる方向性がまだたくさんあります。(1) モデルのプロトコル言語理解能力を強化するために、より大規模なクロスプロトコル事前トレーニングコーパスを構築する。 （２）エンコーダー・デコーダーベースのBARTなど、異なるモデルアーキテクチャを試して、モデリング効果をさらに向上させる。 （３）プロトコル意味解析などの関連タスクを同時に適応させ、意味知識を共有するマルチタスク学習フレームワーク。 （4）オンライン増分学習メカニズム。これにより、展開されたモデルを新しいプロトコルで更新および反復できるようになります。 （５）軽量で効率的なプロトコル識別エンジンを導入したモデル圧縮技術。 （６）説明可能性やセキュリティなどの考慮は、モデル判断の透明性と制御性を高める。モデルとデータが拡大するにつれて、大規模な言語モデルはアプリケーション プロトコルの理解を向上させ続け、より広範囲のネットワーク分析タスクで重要な役割を果たすようになります。