論文の概要: PentestAgent: Incorporating LLM Agents to Automated Penetration Testing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.05185v1
• Date: Thu, 07 Nov 2024 21:10:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-11 14:53:18.424378
• Title: PentestAgent: Incorporating LLM Agents to Automated Penetration Testing
• Title（参考訳）: PentestAgent: LLMエージェントを自動浸透テストに組み込む
• Authors: Xiangmin Shen, Lingzhi Wang, Zhenyuan Li, Yan Chen, Wencheng Zhao, Dawei Sun, Jiashui Wang, Wei Ruan,
• Abstract要約: 手動浸透試験は時間と費用がかかる。 大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩は、浸透テストを強化する新たな機会を提供する。 我々は,新しいLLMベースの自動浸透試験フレームワークであるPentestAgentを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.815381197173165
• License:
• Abstract: Penetration testing is a critical technique for identifying security vulnerabilities, traditionally performed manually by skilled security specialists. This complex process involves gathering information about the target system, identifying entry points, exploiting the system, and reporting findings. Despite its effectiveness, manual penetration testing is time-consuming and expensive, often requiring significant expertise and resources that many organizations cannot afford. While automated penetration testing methods have been proposed, they often fall short in real-world applications due to limitations in flexibility, adaptability, and implementation. Recent advancements in large language models (LLMs) offer new opportunities for enhancing penetration testing through increased intelligence and automation. However, current LLM-based approaches still face significant challenges, including limited penetration testing knowledge and a lack of comprehensive automation capabilities. To address these gaps, we propose PentestAgent, a novel LLM-based automated penetration testing framework that leverages the power of LLMs and various LLM-based techniques like Retrieval Augmented Generation (RAG) to enhance penetration testing knowledge and automate various tasks. Our framework leverages multi-agent collaboration to automate intelligence gathering, vulnerability analysis, and exploitation stages, reducing manual intervention. We evaluate PentestAgent using a comprehensive benchmark, demonstrating superior performance in task completion and overall efficiency. This work significantly advances the practical applicability of automated penetration testing systems.
• Abstract（参考訳）: 侵入テストは、熟練したセキュリティ専門家によって伝統的に手動で実行される、セキュリティ脆弱性を特定するための重要なテクニックである。 この複雑なプロセスには、ターゲットシステムに関する情報収集、エントリポイントの特定、システムの利用、結果の報告が含まれる。 その効果にもかかわらず、手動の浸透試験は時間と費用がかかり、多くの場合、多くの組織が手に入れることができない重要な専門知識とリソースを必要とする。 自動浸透テスト手法が提案されているが、柔軟性、適応性、実装の制限により、現実のアプリケーションでは不足することが多い。 大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩は、インテリジェンスと自動化の向上を通じて浸透テストを強化する新たな機会を提供する。 しかし、現在のLLMベースのアプローチは、浸透テストの知識の制限や包括的な自動化能力の欠如など、大きな課題に直面している。 これらのギャップに対処するため,新しいLLMベースの自動浸透試験フレームワークであるPentestAgentを提案する。 本フレームワークは,インテリジェンス収集,脆弱性分析,エクスプロイトステージの自動化にマルチエージェントコラボレーションを活用し,手作業による介入を減らす。 我々は、包括的なベンチマークを用いてPentestAgentを評価し、タスク完了時の優れた性能と全体的な効率性を実証した。 この研究は、自動貫入試験システムの実用性を大幅に向上させる。

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