論文の概要: ARACNE: An LLM-Based Autonomous Shell Pentesting Agent

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.18528v1
• Date: Mon, 24 Feb 2025 21:16:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-27 15:24:46.25456
• Title: ARACNE: An LLM-Based Autonomous Shell Pentesting Agent
• Title（参考訳）: ARACNE: LLMをベースとした自律シェルペンテスティングエージェント
• Authors: Tomas Nieponice, Veronica Valeros, Sebastian Garcia,
• Abstract要約: SSH サービスに適した完全自律型 LLM 型ペンテスティングエージェント ARACNE について紹介する。 ARACNEは、自律的なディフェンダーShelLMに対して60%の成功率、Over The Wire Bandit CTFに対する57.58%の成功率に達することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.2867517731896504
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: We introduce ARACNE, a fully autonomous LLM-based pentesting agent tailored for SSH services that can execute commands on real Linux shell systems. Introduces a new agent architecture with multi-LLM model support. Experiments show that ARACNE can reach a 60\% success rate against the autonomous defender ShelLM and a 57.58\% success rate against the Over The Wire Bandit CTF challenges, improving over the state-of-the-art. When winning, the average number of actions taken by the agent to accomplish the goals was less than 5. The results show that the use of multi-LLM is a promising approach to increase accuracy in the actions.
• Abstract（参考訳）: 実Linuxシェルシステム上でコマンドを実行するSSHサービスに適した,完全に自律的なLLMベースのペンテスティングエージェントであるARACNEを紹介する。 マルチLLMモデルをサポートする新しいエージェントアーキテクチャを導入した。 実験の結果、ARACNEは自律的なディフェンダーShelLMに対して60倍の成功率、Over The Wire Bandit CTFに対する57.58倍の成功率に到達し、最先端技術よりも改善できることが示されている。 勝敗時,目標達成に要するエージェントの平均行動数は5。 その結果、マルチLLMはアクションの精度を高めるための有望なアプローチであることがわかった。

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