論文の概要: AI-Augmented Ethical Hacking: A Practical Examination of Manual Exploitation and Privilege Escalation in Linux Environments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.17539v1
• Date: Tue, 26 Nov 2024 15:55:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-27 13:36:14.968148
• Title: AI-Augmented Ethical Hacking: A Practical Examination of Manual Exploitation and Privilege Escalation in Linux Environments
• Title（参考訳）: AIによる倫理的ハッキング: Linux環境における手動爆発とプリビレージエスカレーションの実践的検証
• Authors: Haitham S. Al-Sinani, Chris J. Mitchell,
• Abstract要約: 本研究は,Linux ベースの浸透試験環境における手動操作および特権エスカレーションタスクにおける生成AI(GenAI)の適用について検討する。 以上の結果から,GenAIは攻撃ベクトルの特定や,特権エスカレーション時の機密データに対する複雑な出力解析など,プロセスの合理化が可能であることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3020018305241337
• License:
• Abstract: This study explores the application of generative AI (GenAI) within manual exploitation and privilege escalation tasks in Linux-based penetration testing environments, two areas critical to comprehensive cybersecurity assessments. Building on previous research into the role of GenAI in the ethical hacking lifecycle, this paper presents a hands-on experimental analysis conducted in a controlled virtual setup to evaluate the utility of GenAI in supporting these crucial, often manual, tasks. Our findings demonstrate that GenAI can streamline processes, such as identifying potential attack vectors and parsing complex outputs for sensitive data during privilege escalation. The study also identifies key benefits and challenges associated with GenAI, including enhanced efficiency and scalability, alongside ethical concerns related to data privacy, unintended discovery of vulnerabilities, and potential for misuse. This work contributes to the growing field of AI-assisted cybersecurity by emphasising the importance of human-AI collaboration, especially in contexts requiring careful decision-making, rather than the complete replacement of human input.
• Abstract（参考訳）: 本研究は, 総合的なサイバーセキュリティ評価に不可欠な2つの分野であるLinuxベースの侵入試験環境における, 手動による搾取および特権エスカレーション作業におけるジェネレーティブAI(GenAI)の適用について検討する。 本稿では、倫理的ハッキングのライフサイクルにおけるGenAIの役割に関する以前の研究に基づいて、制御された仮想設定で実施したハンズオン実験により、これらの重要な、しばしば手動のタスクを支援するために、GenAIの有用性を評価する。 以上の結果から,GenAIは攻撃ベクトルの特定や,特権エスカレーション時の機密データに対する複雑な出力解析など,プロセスの合理化が可能であることが示唆された。 また、データプライバシに関する倫理的懸念、意図しない脆弱性の発見、誤用の可能性など、GenAIに関連する重要なメリットと課題も挙げている。 この研究は、人間とAIのコラボレーションの重要性を強調し、特に人間の入力を完全に置き換えるよりも、慎重に意思決定する必要がある状況において、AI支援サイバーセキュリティの分野の成長に寄与する。

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