洞見 - Computer Security and Privacy - # 自動化滲透測試

AutoPT：我們距離端到端自動化滲透測試還有多遠？

Q: 隨著 LLM 技術的進步，自動化滲透測試的未來會是什麼樣子？

隨著 LLM 技術的不斷進步，自動化滲透測試的未來將會出現以下趨勢： 更強大的漏洞發現能力： 未來 LLM 將具備更強的程式碼理解和邏輯推理能力，可以發現傳統方法難以察覺的複雜漏洞，包括邏輯漏洞和業務邏輯漏洞。 更自動化的攻擊鏈構建： LLM 可以根據目標系統環境和已知漏洞資訊，自動構建完整的攻擊鏈，無需安全人員手動干預，從而提高滲透測試的效率和覆蓋範圍。 更智能的攻擊策略選擇： LLM 可以根據目標系統的防禦措施和自身攻擊成本，動態調整攻擊策略，選擇最優的攻擊路徑，提高攻擊成功的機率。 更個性化的測試報告生成： LLM 可以根據滲透測試的結果，自動生成詳細且易於理解的測試報告，並針對不同的受眾提供個性化的安全建議。 然而，自動化滲透測試也面臨著一些挑戰： 零時差漏洞的應對： LLM 的訓練資料通常滯後於最新的漏洞資訊，因此難以應對零時差漏洞的攻擊。 模型的魯棒性和安全性： 攻擊者可能會利用 LLM 的漏洞發動攻擊，因此需要提高 LLM 的魯棒性和安全性。 倫理和法律問題： 自動化滲透測試可能會被用於惡意攻擊，因此需要制定相關的倫理規範和法律法規。 總之，LLM 技術的進步將推動自動化滲透測試向著更智能、更高效、更全面的方向發展，但也需要關注其潛在的風險和挑戰。

Q: AutoPT 如何應對零時差漏洞或尚未被發現的漏洞？

AutoPT 目前主要依賴於已知的漏洞資訊和攻擊技術，因此對於零時差漏洞或尚未被發現的漏洞，其應對能力有限。 以下是一些可能的改進方向： 整合威脅情報： 可以將 AutoPT 與威脅情報平台整合，實時獲取最新的漏洞資訊和攻擊技術，並根據這些資訊動態更新其知識庫和攻擊策略。 模糊測試和符號執行： 可以引入模糊測試和符號執行等技術，自動生成測試用例，並嘗試發現目標系統中潛在的未知漏洞。 強化學習和進化算法： 可以利用強化學習和進化算法等技術，讓 AutoPT 在與目標系統的互動過程中不斷學習和進化，從而提高其發現未知漏洞的能力。 需要強調的是，完全應對零時差漏洞和未知漏洞是一個極具挑戰性的課題，需要結合多種技術手段和安全策略才能有效應對。

Q: 如果將 AutoPT 與其他安全工具和技術（例如威脅情報平台和安全資訊和事件管理 (SIEM) 系統）集成，會產生什麼影響？

將 AutoPT 與其他安全工具和技術集成，可以構建更全面、更主動的安全防禦體系，產生以下積極影響： 提升威脅情報的實用性： 威脅情報平台可以為 AutoPT 提供最新的漏洞資訊和攻擊趨勢，幫助其更精準地發現和利用漏洞。同時，AutoPT 的測試結果也可以反饋給威脅情報平台，驗證和豐富威脅情報的準確性和有效性。 增強 SIEM 系統的事件響應能力： AutoPT 可以作為 SIEM 系統的擴展模組，對可疑事件進行自動化的安全評估和漏洞驗證，幫助安全人員快速判斷事件的風險等級，並採取相應的應急響應措施。 實現安全工具的協同運作： 通過將 AutoPT 與其他安全工具（例如漏洞掃描器、Web 應用程式防火牆等）集成，可以實現安全工具之間的數據共享和協同運作，構建更完善的安全防禦體系。 例如，當 SIEM 系統檢測到可疑的網路流量時，可以觸發 AutoPT 對相關系統進行自動化的滲透測試，驗證是否存在可被利用的漏洞。如果 AutoPT 成功利用漏洞，則可以將相關資訊反饋給 SIEM 系統，幫助安全人員快速定位攻擊源，並採取相應的防禦措施。 總之，將 AutoPT 與其他安全工具和技術集成，可以充分發揮各個工具的優勢，構建更強大的安全防禦體系，有效提升企業的整體安全防禦能力。

核心概念

大型語言模型 (LLM) 在自動化滲透測試方面展現出巨大潛力，但仍面臨挑戰，例如維護完整的訊息歷史記錄和避免代理陷入困境。AutoPT 是一種基於 LLM 的新型自動化滲透測試代理，它利用狀態機來克服這些限制，並在任務完成率和效率方面均優於基準框架。

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arxiv.org

這篇研究論文探討了利用大型語言模型 (LLM) 實現端到端自動化 Web 滲透測試的進展和挑戰。
研究目標

評估 LLM 驅動代理在端到端自動化滲透測試任務中的能力和局限性。
開發一種新型代理架構，以提高 LLM 在自動化滲透測試中的效率和準確性。
方法

建立一個涵蓋 OWASP 十大漏洞列表的細粒度端到端滲透測試基準，並使用來自 Vulhub 的真實世界滲透測試環境。
使用 GPT-3.5、GPT-4o 和 GPT-4o mini 模型作為代表性 LLM，並選擇 ReAct 和基於 PentestGPT 的 PTT 框架作為基準。
開發一種稱為滲透測試狀態機 (PSM) 的新型代理架構，該架構利用有限狀態機 (FSM) 方法來解決 LLM 驅動代理的局限性。
實現一個基於 PSM 的新型端到端滲透測試系統 AutoPT，該系統利用 LLM 的固有推理能力和狀態機的約束框架。
主要發現

LLM 驅動代理熟悉滲透測試任務的框架，但在生成準確命令和執行完整流程方面仍面臨限制。
AutoPT 在 GPT-4o mini 模型上優於基準框架 ReAct，並在基準目標上將任務完成率從 22% 提高到 41%。
與基準框架和人工工作相比，AutoPT 還進一步降低了時間和經濟成本。
主要結論

LLM 在推進自動化以完成端到端滲透測試任務方面顯示出巨大潛力。
AutoPT 的開發促進了自動化滲透測試的發展，並對學術界和工業界都產生了重大影響。
局限性和未來研究

目前的代理受模型能力和模型幻覺的影響，需要進一步優化以提高準確性和可靠性。
未來研究可以探索將 AutoPT 應用於更複雜的滲透測試場景，例如紅隊測試和漏洞驗證。

統計資料

AutoPT 在基準目標上將任務完成率從 22% 提高到 41%。
AutoPT 將執行效率提高了 96.7%。
AutoPT 將使用 OpenAI API 的總成本降低了 71.6%。

從以下內容提煉的關鍵洞見

AutoPT: How Far Are We from the End2End Automated Web Penetration Testing?

by Benlong Wu, ... 於 arxiv.org 11-05-2024

https://arxiv.org/pdf/2411.01236.pdf

AutoPT: How Far Are We from the End2End Automated Web Penetration Testing?

深入探究

隨著 LLM 技術的進步，自動化滲透測試的未來會是什麼樣子？

隨著 LLM 技術的不斷進步，自動化滲透測試的未來將會出現以下趨勢：

更強大的漏洞發現能力： 未來 LLM 將具備更強的程式碼理解和邏輯推理能力，可以發現傳統方法難以察覺的複雜漏洞，包括邏輯漏洞和業務邏輯漏洞。
更自動化的攻擊鏈構建： LLM 可以根據目標系統環境和已知漏洞資訊，自動構建完整的攻擊鏈，無需安全人員手動干預，從而提高滲透測試的效率和覆蓋範圍。
更智能的攻擊策略選擇： LLM 可以根據目標系統的防禦措施和自身攻擊成本，動態調整攻擊策略，選擇最優的攻擊路徑，提高攻擊成功的機率。
更個性化的測試報告生成： LLM 可以根據滲透測試的結果，自動生成詳細且易於理解的測試報告，並針對不同的受眾提供個性化的安全建議。
然而，自動化滲透測試也面臨著一些挑戰：

零時差漏洞的應對：  LLM 的訓練資料通常滯後於最新的漏洞資訊，因此難以應對零時差漏洞的攻擊。
模型的魯棒性和安全性：  攻擊者可能會利用 LLM 的漏洞發動攻擊，因此需要提高 LLM 的魯棒性和安全性。
倫理和法律問題：  自動化滲透測試可能會被用於惡意攻擊，因此需要制定相關的倫理規範和法律法規。
總之，LLM 技術的進步將推動自動化滲透測試向著更智能、更高效、更全面的方向發展，但也需要關注其潛在的風險和挑戰。

AutoPT 如何應對零時差漏洞或尚未被發現的漏洞？

AutoPT 目前主要依賴於已知的漏洞資訊和攻擊技術，因此對於零時差漏洞或尚未被發現的漏洞，其應對能力有限。
以下是一些可能的改進方向：

整合威脅情報：  可以將 AutoPT 與威脅情報平台整合，實時獲取最新的漏洞資訊和攻擊技術，並根據這些資訊動態更新其知識庫和攻擊策略。
模糊測試和符號執行：  可以引入模糊測試和符號執行等技術，自動生成測試用例，並嘗試發現目標系統中潛在的未知漏洞。
強化學習和進化算法：  可以利用強化學習和進化算法等技術，讓 AutoPT 在與目標系統的互動過程中不斷學習和進化，從而提高其發現未知漏洞的能力。
需要強調的是，完全應對零時差漏洞和未知漏洞是一個極具挑戰性的課題，需要結合多種技術手段和安全策略才能有效應對。

如果將 AutoPT 與其他安全工具和技術（例如威脅情報平台和安全資訊和事件管理 (SIEM) 系統）集成，會產生什麼影響？

將 AutoPT 與其他安全工具和技術集成，可以構建更全面、更主動的安全防禦體系，產生以下積極影響：

提升威脅情報的實用性：  威脅情報平台可以為 AutoPT 提供最新的漏洞資訊和攻擊趨勢，幫助其更精準地發現和利用漏洞。同時，AutoPT 的測試結果也可以反饋給威脅情報平台，驗證和豐富威脅情報的準確性和有效性。
增強 SIEM 系統的事件響應能力：  AutoPT 可以作為 SIEM 系統的擴展模組，對可疑事件進行自動化的安全評估和漏洞驗證，幫助安全人員快速判斷事件的風險等級，並採取相應的應急響應措施。
實現安全工具的協同運作：  通過將 AutoPT 與其他安全工具（例如漏洞掃描器、Web 應用程式防火牆等）集成，可以實現安全工具之間的數據共享和協同運作，構建更完善的安全防禦體系。
例如，當 SIEM 系統檢測到可疑的網路流量時，可以觸發 AutoPT 對相關系統進行自動化的滲透測試，驗證是否存在可被利用的漏洞。如果 AutoPT 成功利用漏洞，則可以將相關資訊反饋給 SIEM 系統，幫助安全人員快速定位攻擊源，並採取相應的防禦措施。
總之，將 AutoPT 與其他安全工具和技術集成，可以充分發揮各個工具的優勢，構建更強大的安全防禦體系，有效提升企業的整體安全防禦能力。