論文の概要: CHASE: LLM Agents for Dissecting Malicious PyPI Packages

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.06838v1
• Date: Sun, 11 Jan 2026 10:06:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-13 19:08:01.020717
• Title: CHASE: LLM Agents for Dissecting Malicious PyPI Packages
• Title（参考訳）: CHASE:LLM剤による悪性PyPIパッケージの分離
• Authors: Takaaki Toda, Tatsuya Mori,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、自動コード分析に有望な機能を提供する。 セキュリティクリティカルなマルウェア検出への応用は、幻覚やコンテキストの混乱など、基本的な課題に直面している。 本稿では,これらの制約に対処する信頼性の高いマルチエージェントアーキテクチャCHASEを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.384873896423002
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Modern software package registries like PyPI have become critical infrastructure for software development, but are increasingly exploited by threat actors distributing malicious packages with sophisticated multi-stage attack chains. While Large Language Models (LLMs) offer promising capabilities for automated code analysis, their application to security-critical malware detection faces fundamental challenges, including hallucination and context confusion, which can lead to missed detections or false alarms. We present CHASE (Collaborative Hierarchical Agents for Security Exploration), a high-reliability multi-agent architecture that addresses these limitations through a Plan-and-Execute coordination model, specialized Worker Agents focused on specific analysis aspects, and integration with deterministic security tools for critical operations. Our key insight is that reliability in LLM-based security analysis emerges not from improving individual model capabilities but from architecting systems that compensate for LLM weaknesses while leveraging their semantic understanding strengths. Evaluation on a dataset of 3,000 packages (500 malicious, 2,500 benign) demonstrates that CHASE achieves 98.4% recall with only 0.08% false positive rate, while maintaining a practical median analysis time of 4.5 minutes per package, making it suitable for operational deployment in automated package screening. Furthermore, we conducted a survey with cybersecurity professionals to evaluate the generated analysis reports, identifying their key strengths and areas for improvement. This work provides a blueprint for building reliable AI-powered security tools that can scale with the growing complexity of modern software supply chains. Our project page is available at https://t0d4.github.io/CHASE-AIware25/
• Abstract（参考訳）: PyPIのような現代のソフトウェアパッケージレジストリは、ソフトウェア開発にとって重要な基盤となっているが、高度なマルチステージアタックチェーンで悪意あるパッケージを配布する脅威アクターによって、ますます悪用されている。 大きな言語モデル(LLM)は自動コード分析に有望な機能を提供するが、セキュリティクリティカルなマルウェア検出への応用は幻覚やコンテキストの混乱など、基本的な課題に直面している。 本稿では,これらの制約に対処する信頼性の高いマルチエージェントアーキテクチャであるCHASE(Collaborative Hierarchical Agents for Security Exploration)について述べる。 我々の重要な洞察は、LLMベースのセキュリティ分析の信頼性は、個々のモデル能力を改善することではなく、LLMの弱点を補いながら、それらのセマンティック理解の強みを活用できるシステムを設計することにある。 3,000のパッケージ(500の悪意のある2500の良心)のデータセットの評価では、CHASEは98.4%のリコールをわずか0.08%の偽陽性率で達成し、1パッケージあたり4.5分という実用的な中央値解析時間を維持し、自動パッケージスクリーニングの運用に適している。 さらに, サイバーセキュリティの専門家を対象に, 発生した分析結果の評価を行い, その重要な強みと改善すべき領域を特定した。 この作業は、最新のソフトウェアサプライチェーンの複雑さが増大する中でスケール可能な、信頼性の高いAIベースのセキュリティツールを構築するための青写真を提供する。 私たちのプロジェクトページはhttps://t0d4.github.io/CHASE-AIware25/で公開されています。

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