論文の概要: Artificial Intelligence as the New Hacker: Developing Agents for Offensive Security
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.07561v1
- Date: Thu, 9 May 2024 18:15:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-01 07:50:27.629061
- Title: Artificial Intelligence as the New Hacker: Developing Agents for Offensive Security
- Title（参考訳）: ハッカーとしての人工知能:攻撃的セキュリティのためのエージェントの開発
- Authors: Leroy Jacob Valencia,
- Abstract要約: 本稿では,人工知能(AI)の攻撃的サイバーセキュリティへの統合について検討する。
サイバー攻撃をシミュレートし実行するために設計された、自律的なAIエージェントであるReaperAIを開発している。
ReaperAIは、セキュリティ脆弱性を自律的に識別し、悪用し、分析する可能性を実証する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: In the vast domain of cybersecurity, the transition from reactive defense to offensive has become critical in protecting digital infrastructures. This paper explores the integration of Artificial Intelligence (AI) into offensive cybersecurity, particularly through the development of an autonomous AI agent, ReaperAI, designed to simulate and execute cyberattacks. Leveraging the capabilities of Large Language Models (LLMs) such as GPT-4, ReaperAI demonstrates the potential to identify, exploit, and analyze security vulnerabilities autonomously. This research outlines the core methodologies that can be utilized to increase consistency and performance, including task-driven penetration testing frameworks, AI-driven command generation, and advanced prompting techniques. The AI agent operates within a structured environment using Python, enhanced by Retrieval Augmented Generation (RAG) for contextual understanding and memory retention. ReaperAI was tested on platforms including, Hack The Box, where it successfully exploited known vulnerabilities, demonstrating its potential power. However, the deployment of AI in offensive security presents significant ethical and operational challenges. The agent's development process revealed complexities in command execution, error handling, and maintaining ethical constraints, highlighting areas for future enhancement. This study contributes to the discussion on AI's role in cybersecurity by showcasing how AI can augment offensive security strategies. It also proposes future research directions, including the refinement of AI interactions with cybersecurity tools, enhancement of learning mechanisms, and the discussion of ethical guidelines for AI in offensive roles. The findings advocate for a unique approach to AI implementation in cybersecurity, emphasizing innovation.
- Abstract（参考訳）: サイバーセキュリティの領域では、リアクティブ防衛から攻撃への移行がデジタルインフラを保護する上で重要になっている。
本稿では、人工知能(AI)の攻撃的サイバーセキュリティへの統合について、特にサイバー攻撃をシミュレートし実行するために設計された自律型AIエージェントReaperAIの開発を通して検討する。
GPT-4のような大規模言語モデル(LLM)の機能を活用することで、ReaperAIは、セキュリティ脆弱性を自律的に識別し、悪用し、分析する可能性を実証する。
本研究は、タスク駆動型浸透テストフレームワーク、AI駆動型コマンド生成、高度なプロンプト技術など、一貫性とパフォーマンスを向上させるために使用できる中核的な方法論を概説する。
このAIエージェントは、コンテキスト理解とメモリ保持のためにRetrieval Augmented Generation(RAG)によって強化されたPythonを使用して構造化環境で動作する。
ReaperAIはHack The Boxなどのプラットフォームでテストされ、既知の脆弱性を悪用し、その潜在能力を実証した。
しかし、AIの攻撃的セキュリティへの展開は、重大な倫理的および運用上の課題をもたらす。
エージェントの開発プロセスは、コマンドの実行、エラーハンドリング、倫理的制約の維持の複雑さを明らかにし、将来の強化の領域を強調した。
この研究は、AIが攻撃的セキュリティ戦略をどのように強化できるかを示すことによって、サイバーセキュリティにおけるAIの役割に関する議論に寄与する。
また、サイバーセキュリティツールとのAIインタラクションの洗練、学習メカニズムの強化、攻撃的な役割におけるAIの倫理的ガイドラインの議論など、将来の研究方向性も提案している。
この発見は、サイバーセキュリティにおけるAI実装に対するユニークなアプローチを提唱し、イノベーションを強調している。
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