論文の概要: Hackers or Hallucinators? A Comprehensive Analysis of LLM-Based Automated Penetration Testing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.05719v1
- Date: Tue, 07 Apr 2026 11:19:16 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-04-08 17:42:09.782506
- Title: Hackers or Hallucinators? A Comprehensive Analysis of LLM-Based Automated Penetration Testing
- Title（参考訳）: ハッカーか幻覚師か? LLMによる自動浸透試験の総合的分析
- Authors: Jiaren Peng, Zeqin Li, Chang You, Yan Wang, Hanlin Sun, Xuan Tian, Shuqiao Zhang, Junyi Liu, Jianguo Zhao, Renyang Liu, Haoran Ou, Yuqiang Sun, Jiancheng Zhang, Yutong Jiao, Kunshu Song, Chao Zhang, Fan Shi, Hongda Sun, Rui Yan, Cheng Huang,
- Abstract要約: 本稿では,現在のLLMベースのAutoPTフレームワークのアーキテクチャ設計と包括的評価について述べる。
システム化のレベルでは、エージェントアーキテクチャ、エージェントプラン、エージェントメモリ、エージェント実行、外部知識、ベンチマークの6つの領域にわたる既存のフレームワーク設計を網羅的にレビューする。
我々は,13のオープンソースAutoPTフレームワークと2つのベースラインフレームワークに対して,統一ベンチマークを用いた大規模な実験を行った。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.385209087891116
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The rapid advancement of Large Language Models (LLMs) has created new opportunities for Automated Penetration Testing (AutoPT), spawning numerous frameworks aimed at achieving end-to-end autonomous attacks. However, despite the proliferation of related studies, existing research generally lacks systematic architectural analysis and large-scale empirical comparisons under a unified benchmark. Therefore, this paper presents the first Systematization of Knowledge (SoK) focusing on the architectural design and comprehensive empirical evaluation of current LLM-based AutoPT frameworks. At systematization level, we comprehensively review existing framework designs across six dimensions: agent architecture, agent plan, agent memory, agent execution, external knowledge, and benchmarks. At empirical level, we conduct large-scale experiments on 13 representative open-source AutoPT frameworks and 2 baseline frameworks utilizing a unified benchmark. The experiments consumed over 10 billion tokens in total and generated more than 1,500 execution logs, which were manually reviewed and analyzed over four months by a panel of more than 15 researchers with expertise in cybersecurity. By investigating the latest progress in this rapidly developing field, we provide researchers with a structured taxonomy to understand existing LLM-based AutoPT frameworks and a large-scale empirical benchmark, along with promising directions for future research.
- Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Models)の急速な進歩は、Automated Peretration Testing(AutoPT)の新たな機会を生み出し、エンドツーエンドの自律攻撃の実現を目的とした、数多くのフレームワークを生み出した。
しかしながら、関連する研究が急増しているにもかかわらず、既存の研究は一般に、体系的なアーキテクチャ分析と、統一されたベンチマークの下での大規模な経験的比較を欠いている。
そこで本論文では,LLMベースのAutoPTフレームワークのアーキテクチャ設計と包括的実証評価に焦点を当てた,最初のSoK(Systematization of Knowledge)を提案する。
システム化のレベルでは、エージェントアーキテクチャ、エージェントプラン、エージェントメモリ、エージェント実行、外部知識、ベンチマークの6つの領域にわたる既存のフレームワーク設計を網羅的にレビューする。
実験レベルでは、13の代表的なオープンソースAutoPTフレームワークと2つのベースラインフレームワークに対して、統一されたベンチマークを用いて大規模な実験を行う。
この実験は合計で100億枚以上のトークンを消費し、1500件以上の実行ログを生成しました。
この急速に発展している分野の最新の進歩を調査することにより、既存のLCMベースのAutoPTフレームワークと大規模実証ベンチマークを理解するための構造的分類法と、今後の研究に向けての有望な方向性を研究者に提供する。
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