論文の概要: Autonomous Adversary: Red-Teaming in the age of LLM

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.06486v1
• Date: Thu, 07 May 2026 16:07:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-08 22:27:11.979059
• Title: Autonomous Adversary: Red-Teaming in the age of LLM
• Title（参考訳）: 自律的な敵 - LLM時代の再チーム化
• Abstract要約: 言語モデルエージェント(LMA)は、レッドチーム操作を増強するための強力なプリミティブとして現れている。 我々は、これらのエージェントが中核攻撃機能とどのように交わるかを分析し、現在の強度と限界を評価する。 制御された対向エミュレーション環境における2つの横移動シナリオのLMAをベンチマークする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4302803674538154
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Language Model Agents (LMAs) are emerging as a powerful primitive for augmenting red-team operations. They can support attack planning, adversary emulation, and the orchestration of multi-step activity such as lateral movement, a core enabling capability of advanced persistent threat (APT) campaigns. Using frameworks such as MITRE ATT&CK, we analyze where these agents intersect with core offensive functions and assess current strengths and limitations of LMAs with an emphasis on governance and realistic evaluation. We benchmark LMAs across two lateral-movement scenarios in a controlled adversary-emulation environment, where LMAs interact with instrumented cyber agents, observe execution artifacts, and iteratively adapt based on environmental feedback. Each scenario is formalized as an ordered task chain with explicit validation predicates, leveraging an LLM-as-a-Judge paradigm to ensure deterministic outcome verification. We compare three operational modalities: fully autonomous execution, self-scaffolded planning, and expert-defined action plans. Preliminary findings indicate that expert-defined action plans yield higher task-completion rates relative to other operational modes. However, failure remains frequent across all modalities, largely attributable to brittle command invocation, environmental and deployment instability, and recurring errors in credential management and state handling.
• Abstract（参考訳）: 言語モデルエージェント(LMA)は、レッドチーム操作を増強するための強力なプリミティブとして現れている。 攻撃計画、敵エミュレーション、高度な永続的脅威(APT)キャンペーンのコア機能である横移動のような多段階の活動のオーケストレーションをサポートすることができる。 MITRE ATT&CKなどのフレームワークを用いて、これらのエージェントが中核的な攻撃機能とどのように交わるかを分析し、ガバナンスと現実的な評価に重点を置いて、LMAの現在の強みと限界を評価する。 制御された対向エミュレーション環境における2つの横移動シナリオに対して,LMAが計測されたサイバーエージェントと相互作用し,実行成果を観察し,環境フィードバックに基づいて反復的に適応する様子をベンチマークした。 各シナリオは、決定論的結果検証を保証するためにLLM-as-a-Judgeパラダイムを活用する、明示的な検証述語を備えた順序付きタスクチェーンとして形式化される。 完全に自律的な実行、自己スケーリングされた計画、専門家が定義したアクションプランの3つの運用モードを比較します。 予備的な知見は、専門家が定義した行動計画が他の運用モードと比較して高いタスク完了率をもたらすことを示している。 しかしながら、障害はコマンド呼び出しの不安定さ、環境およびデプロイメントの不安定性、クレデンシャル管理と状態処理における繰り返しエラーに起因するため、すべてのモダリティで頻繁に発生する。

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