基於大型語言模型代理的自動滲透測試框架：PentestAgent

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本文介紹了一種名為 PentestAgent 的新型自動滲透測試框架，該框架利用大型語言模型（LLM）和多代理協作來自動化滲透測試過程，並通過實驗證明了其在任務完成率和效率方面的優越性能。

Resumen

論文資訊

標題： PentestAgent: Incorporating LLM Agents to Automated Penetration Testing
作者： Xiangmin Shen, Lingzhi Wang, Zhenyuan Li, Yan Chen, Wencheng Zhao, Dawei Sun, Jiashui Wang, Wei Ruan
發表： arXiv preprint arXiv:2411.05185v1 (2024)
研究目標
本研究旨在開發一種基於大型語言模型（LLM）的自動滲透測試框架 PentestAgent，以解決傳統手動滲透測試耗時、昂貴且需要大量專業知識的問題，並克服現有自動化方法在靈活性、適應性和實施方面的局限性。
方法
PentestAgent 採用多代理設計，每個代理負責滲透測試過程中的特定任務，並結合了檢索增強生成（RAG）技術來增強 LLM 的知識和自動化能力。該框架主要包含四個組成部分：偵察代理、搜索代理、規劃代理和執行代理，它們協同工作以自動化情報收集、漏洞分析和漏洞利用三個主要階段。
主要發現

PentestAgent 在自動完成整個滲透測試過程以及個別滲透測試任務方面表現出優於現有方法的性能。
使用 GPT-4 模型的 PentestAgent 在完成自動化滲透測試任務方面取得了 74.2% 的總體成功率，優於 GPT-3.5 模型的 60.6% 成功率。
PentestAgent 在處理不同難度級別的任務時表現出穩健的性能，尤其是在情報收集和漏洞分析階段。
主要結論
PentestAgent 為自動化滲透測試系統的實際應用帶來了顯著進步，可以有效提高滲透測試的效率和自動化程度，減少對人工專業知識和勞動力的依賴。
研究意義
本研究為自動化滲透測試領域做出了重要貢獻，開發了一個基於 LLM 的實用框架，並建立了一個全面的基準測試集，為評估自動化滲透測試工具提供了參考。
局限性與未來研究方向

未來研究可以探索將 PentestAgent 應用於更廣泛的滲透測試場景，例如內部網路滲透測試和移動應用程式滲透測試。
可以進一步優化 PentestAgent 的性能，例如提高其處理複雜場景和應對未知漏洞的能力。

Estadísticas

GPT-4 模型的 PentestAgent 在完成自動化滲透測試任務方面取得了 74.2% 的總體成功率。
GPT-3.5 模型的 PentestAgent 在完成自動化滲透測試任務方面取得了 60.6% 的總體成功率。
GPT-4 模型平均需要 346.7 秒進行情報收集、780.9 秒進行漏洞分析和 52.3 秒進行漏洞利用。
GPT-4 模型完成所有任務的累計時間為 1164.7 秒，平均成本為每次測試 2.66 美元。

Ideas clave extraídas de

PentestAgent: Incorporating LLM Agents to Automated Penetration Testing

by Xiangmin She... a las arxiv.org 11-11-2024

https://arxiv.org/pdf/2411.05185.pdf

Consultas más profundas

除了大型語言模型，還有哪些其他人工智能技術可以應用於自動化滲透測試？

除了大型語言模型 (LLM) 外，還有許多其他人工智能 (AI) 技術可以應用於自動化滲透測試，有效提升效率和準確性。以下列舉一些主要技術：

機器學習 (Machine Learning)：

監督式學習 (Supervised Learning)：可用於訓練模型識別惡意程式碼、偵測網路入侵、分類漏洞類型等。例如，利用已知惡意軟體樣本訓練模型，使其能夠識別新的惡意軟體變種。
非監督式學習 (Unsupervised Learning)：可用於發現網路流量中的異常行為、識別可疑的使用者活動、進行攻擊模式分析等。例如，利用聚類演算法分析網路流量，找出與正常模式不同的異常流量，進而發現潛在攻擊。
強化學習 (Reinforcement Learning)：可用於訓練代理 (Agent) 在模擬環境中學習攻擊策略，並根據環境回饋不斷優化攻擊路徑，最終找到最佳攻擊方案。例如，訓練代理在模擬網路環境中尋找漏洞並進行攻擊，透過獎勵機制鼓勵代理找到最佳攻擊路徑。

專家系統 (Expert Systems)：利用預先定義的規則和知識庫，模擬人類專家的決策過程，自動化執行滲透測試中的特定任務，例如漏洞評估、風險分析等。
自然語言處理 (Natural Language Processing)：分析和理解漏洞報告、安全公告等非結構化文本數據，自動化提取關鍵信息，例如漏洞描述、受影響版本、修復建議等，輔助安全分析師快速理解漏洞並採取應對措施。
圖論分析 (Graph Analysis)：構建攻擊圖 (Attack Graph) 來模擬攻擊者可能採取的攻擊路徑，並分析攻擊圖中的關鍵節點和路徑，幫助安全人員識別系統中最脆弱的部分，並制定相應的防禦策略。
總之，將多種 AI 技術結合起來應用於自動化滲透測試，可以更全面、高效地發現和利用系統漏洞，提升整體安全性。

自動化滲透測試工具的普及是否會導致網路攻擊的增加？

自動化滲透測試工具的普及確實可能導致網路攻擊的增加，但同時也能夠提升整體網路安全性。
潛在風險：

攻擊門檻降低: 自動化工具讓攻擊者不需具備高深技術就能發動攻擊，潛在攻擊者數量增加。
新型攻擊出現: 自動化工具可能被用於開發和執行新型攻擊，現有安全防禦措施難以應對。
攻擊規模擴大: 自動化工具讓攻擊者能輕易對大量目標發動攻擊，攻擊規模和影響範圍擴大。
積極影響：

漏洞發現效率提升: 自動化工具能快速、全面地發現系統漏洞，讓防禦者及時修復漏洞。
安全意識提升: 自動化工具的普及能讓更多人意識到網路安全的風險，促進安全防禦意識提升。
防禦技術發展: 自動化攻擊工具的出現也推動了防禦技術的發展，例如基於 AI 的威脅情報和入侵檢測系統。
如何應對潛在風險：

規範自動化工具的使用: 制定相關法律法規，限制自動化工具的銷售、使用範圍和對象。
加強安全防禦技術: 研發更先進的入侵檢測、威脅情報和安全防禦技術，應對自動化攻擊。
提升安全意識: 加強網路安全教育和培訓，提升個人和企業的安全意識和防範能力。
總之，自動化滲透測試工具是把雙刃劍。在享受其帶來便利的同時，我們也要正視其潛在風險，並採取有效措施規範其使用，才能在提升網路安全性的同時，避免其被惡意利用。

如何確保自動化滲透測試工具在不違反道德和法律規範的情況下使用？

為確保自動化滲透測試工具在道德和法律框架內使用，需要遵循以下原則：
一、法律規範：

明確授權: 使用工具前必須獲得明確授權，只能針對授權範圍內的目標進行測試。
遵守法律: 嚴格遵守相關法律法規，例如《電腦犯罪法》等，不得進行未經授權的網路活動。
數據安全: 妥善保管測試過程中獲取的數據，不得用於非法用途或洩露給第三方。
二、道德準則：

負責任的披露: 發現漏洞後，應及時通知相關廠商或組織，並給予充足時間修復漏洞，不應公開披露漏洞信息。
最小化損害: 測試過程中應盡量減少對目標系統和數據的影響，避免造成不必要的損失。
專業精神: 使用工具的人員應具備相應的專業知識和技能，並秉持客觀、公正的態度進行測試。
三、技術手段：

工具限制: 開發和使用工具時，應內建安全機制，例如限制攻擊強度、記錄操作日誌等，防止工具被濫用。
監管機制: 建立完善的監管機制，對工具的使用情況進行監控和審計，確保工具在合法合規的範圍內使用。
四、行業自律：

制定行業規範: 鼓勵行業協會制定自動化滲透測試工具的使用規範和道德準則，引導行業健康發展。
加強行業自律: 鼓勵企業和個人加入行業協會，共同遵守行業規範，抵制惡意使用自動化工具的行為。
總之，確保自動化滲透測試工具的合法合規使用需要多方共同努力，包括法律法規的完善、技術手段的保障、道德準則的約束以及行業自律的加強。只有在合法合規的前提下使用自動化滲透測試工具，才能真正發揮其積極作用，提升網路安全水平。