論文の概要: Training Language Model Agents to Find Vulnerabilities with CTF-Dojo

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.18370v2
• Date: Tue, 23 Sep 2025 03:30:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-24 16:16:25.752483
• Title: Training Language Model Agents to Find Vulnerabilities with CTF-Dojo
• Title（参考訳）: CTF-Dojoによる脆弱性発見のための言語モデルエージェントの訓練
• Authors: Terry Yue Zhuo, Dingmin Wang, Hantian Ding, Varun Kumar, Zijian Wang,
• Abstract要約: 我々は,大規模な言語モデル(LLM)を検証可能なフィードバックでトレーニングするための,最初の大規模実行ランタイムであるCTF-Dojoを紹介する。 CTF-Dojoから,LLMベースのエージェントを486の高品質な実行検証トラジェクトリでトレーニングする。 私たちの最高の32Bモデルは31.9%のPass@1に達し、DeepSeek-V3-0324やGemini-2.5-Flashといったフロンティアモデルと競合する新しいオープンウェイトな最先端技術を確立しました。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.75452358505976
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) have demonstrated exceptional capabilities when trained within executable runtime environments, notably excelling at software engineering tasks through verified feedback loops. Yet, scalable and generalizable execution-grounded environments remain scarce, limiting progress in training more capable ML agents. We introduce CTF-Dojo, the first large-scale executable runtime tailored for training LLMs with verifiable feedback, featuring 658 fully functional Capture-The-Flag (CTF)-style challenges containerized in Docker with guaranteed reproducibility. To enable rapid scaling without manual intervention, we develop CTF-Forge, an automated pipeline that transforms publicly available artifacts into ready-to-use execution environments in minutes, eliminating weeks of expert configuration traditionally required. We trained LLM-based agents on just 486 high-quality, execution-verified trajectories from CTF-Dojo, achieving up to 11.6% absolute gains over strong baselines across three competitive benchmarks: InterCode-CTF, NYU CTF Bench, and Cybench. Our best-performing 32B model reaches 31.9% Pass@1, establishing a new open-weight state-of-the-art that rivals frontier models like DeepSeek-V3-0324 and Gemini-2.5-Flash. By framing CTF-style tasks as a benchmark for executable-agent learning, CTF-Dojo demonstrates that execution-grounded training signals are not only effective but pivotal in advancing high-performance ML agents without dependence on costly proprietary systems.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、実行環境内でトレーニングされた際、特に、検証されたフィードバックループを通じて、ソフトウェアエンジニアリングタスクに優れた能力を示す。 しかし、スケーラブルで一般化可能な実行環境は依然として不足しており、より有能なMLエージェントのトレーニングの進捗が制限されている。 CTF-Dojoは、検証可能なフィードバックでLLMをトレーニングするための最初の大規模実行ランタイムで、658の完全な機能を備えたCapture-The-Flag(CTF)スタイルの課題をDockerでコンテナ化して再現性を保証する。 手動で介入することなく迅速なスケーリングを可能にするために,公開可能なアーティファクトを数分で使用可能な実行環境に変換する自動パイプラインであるCTF-Forgeを開発した。 私たちはLCMベースのエージェントを、CTF-Dojoから486の高品質で実行検証された軌道でトレーニングし、3つの競合ベンチマーク(InterCode-CTF、NYU CTF Bench、Cybench)で、強力なベースラインよりも最大11.6%向上した。 私たちの最高の32Bモデルは31.9%のPass@1に達し、DeepSeek-V3-0324やGemini-2.5-Flashといったフロンティアモデルと競合する新しいオープンウェイトな最先端技術を確立しました。 CTF-Dojoは、実行可能なエージェント学習のベンチマークとしてCTFスタイルのタスクをフレーミングすることによって、実行基盤のトレーニング信号が、高価なプロプライエタリなシステムに依存することなく、高性能なMLエージェントを前進させる上で重要であることを示す。

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