核心概念
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。
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。
統計資料
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。