論文の概要: Multi-Agent Penetration Testing AI for the Web
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.20816v1
- Date: Thu, 28 Aug 2025 14:14:24 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-29 18:12:02.441123
- Title: Multi-Agent Penetration Testing AI for the Web
- Title（参考訳）: Webのためのマルチエージェント貫入テストAI
- Authors: Isaac David, Arthur Gervais,
- Abstract要約: MAPTAは、自動Webアプリケーションセキュリティアセスメントのためのマルチエージェントシステムである。
大規模な言語モデルのオーケストレーションとツール地上実行とエンドツーエンドのエクスプロイトバリデーションを組み合わせたものだ。
104Challenge XBOWベンチマークでは、MAPTAは76.9%の成功を収めた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.93181912653522
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: AI-powered development platforms are making software creation accessible to a broader audience, but this democratization has triggered a scalability crisis in security auditing. With studies showing that up to 40% of AI-generated code contains vulnerabilities, the pace of development now vastly outstrips the capacity for thorough security assessment. We present MAPTA, a multi-agent system for autonomous web application security assessment that combines large language model orchestration with tool-grounded execution and end-to-end exploit validation. On the 104-challenge XBOW benchmark, MAPTA achieves 76.9% overall success with perfect performance on SSRF and misconfiguration vulnerabilities, 83% success on broken authorization, and strong results on injection attacks including server-side template injection (85%) and SQL injection (83%). Cross-site scripting (57%) and blind SQL injection (0%) remain challenging. Our comprehensive cost analysis across all challenges totals $21.38 with a median cost of $0.073 for successful attempts versus $0.357 for failures. Success correlates strongly with resource efficiency, enabling practical early-stopping thresholds at approximately 40 tool calls or $0.30 per challenge. MAPTA's real-world findings are impactful given both the popularity of the respective scanned GitHub repositories (8K-70K stars) and MAPTA's low average operating cost of $3.67 per open-source assessment: MAPTA discovered critical vulnerabilities including RCEs, command injections, secret exposure, and arbitrary file write vulnerabilities. Findings are responsibly disclosed, 10 findings are under CVE review.
- Abstract（参考訳）: AIで動く開発プラットフォームは、ソフトウェア作成を幅広いオーディエンスに利用できるようにするものだが、この民主化はセキュリティ監査におけるスケーラビリティの危機を引き起こしている。
AIが生成するコードの40%が脆弱性を含んでいるという研究結果によって、開発ペースは、完全なセキュリティアセスメントの能力を大幅に超えている。
本稿では,大規模言語モデルのオーケストレーションとツールグラウンド実行とエンドツーエンドのエクスプロイトバリデーションを組み合わせた,自動WebアプリケーションセキュリティアセスメントのためのマルチエージェントシステムMAPTAを提案する。
104-challenge XBOWベンチマークでは、MAPTAが76.9%の成功を達成し、SSRFでの完全なパフォーマンスと設定ミスの脆弱性、83%の成功、サーバサイドのテンプレートインジェクション(85%)やSQLインジェクション(83%)を含むインジェクションアタックの強力な結果を達成した。
クロスサイトスクリプティング(57%)と盲点SQLインジェクション(0%)は依然として難しい。
総合的なコスト分析では、すべての課題が21.38ドル、成功試験が0.073ドル、失敗が0.357ドルとなっている。
成功はリソース効率と強く相関しており、実際の早期停止しきい値が約40のツールコールで可能か、1チャレンジあたり0.30ドルである。
MAPTAの現実的な発見は、スキャンされたGitHubリポジトリ(8K-70K星)の人気と、オープンソースアセスメント当たりの平均運用コストが3.67ドルであることから、影響が大きい。
発見は無責任に開示され、10件の発見がCVEの審査下にある。
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