論文の概要: BreachSeek: A Multi-Agent Automated Penetration Tester

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.03789v1
• Date: Sat, 31 Aug 2024 19:15:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-15 05:41:23.395502
• Title: BreachSeek: A Multi-Agent Automated Penetration Tester
• Title（参考訳）: BreachSeek: マルチエージェント自動浸透テストツール
• Authors: Ibrahim Alshehri, Adnan Alshehri, Abdulrahman Almalki, Majed Bamardouf, Alaqsa Akbar,
• Abstract要約: BreachSeekはAI駆動のマルチエージェントソフトウェアプラットフォームで、人間の介入なしに脆弱性を特定し、悪用する。 予備評価では、BreachSeekはローカルネットワーク内の悪用可能なマシンの脆弱性をうまく利用した。 今後の開発は、その能力を拡大し、サイバーセキュリティの専門家にとって欠かせないツールとして位置づけることを目指している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The increasing complexity and scale of modern digital environments have exposed significant gaps in traditional cybersecurity penetration testing methods, which are often time-consuming, labor-intensive, and unable to rapidly adapt to emerging threats. There is a critical need for an automated solution that can efficiently identify and exploit vulnerabilities across diverse systems without extensive human intervention. BreachSeek addresses this challenge by providing an AI-driven multi-agent software platform that leverages Large Language Models (LLMs) integrated through LangChain and LangGraph in Python. This system enables autonomous agents to conduct thorough penetration testing by identifying vulnerabilities, simulating a variety of cyberattacks, executing exploits, and generating comprehensive security reports. In preliminary evaluations, BreachSeek successfully exploited vulnerabilities in exploitable machines within local networks, demonstrating its practical effectiveness. Future developments aim to expand its capabilities, positioning it as an indispensable tool for cybersecurity professionals.
• Abstract（参考訳）: 現代のデジタル環境の複雑さとスケールの増大は、しばしば時間がかかり、労働集約的であり、出現する脅威に迅速に適応できない従来のサイバーセキュリティの侵入テスト手法において、大きなギャップを露呈している。 大規模な人的介入なしに、多様なシステムにまたがる脆弱性を効果的に識別し、悪用できる自動化ソリューションには、重要なニーズがある。 BreachSeekは、PythonでLangChainとLangGraphを通じて統合されたLarge Language Models(LLM)を活用する、AI駆動のマルチエージェントソフトウェアプラットフォームを提供することによって、この問題に対処する。 このシステムは、脆弱性を特定し、様々なサイバー攻撃をシミュレートし、エクスプロイトを実行し、包括的なセキュリティレポートを生成することで、自律エージェントによる徹底的な侵入テストを可能にする。 予備評価では、BreachSeekはローカルネットワーク内の悪用可能なマシンの脆弱性をうまく利用し、その実用性を実証した。 今後の開発は、その能力を拡大し、サイバーセキュリティの専門家にとって欠かせないツールとして位置づけることを目指している。

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