論文の概要: unix-ctf: Procedural Environments for Unix-Competence Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.29115v1
• Date: Wed, 27 May 2026 21:23:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-30 02:45:55.463833
• Title: unix-ctf: Procedural Environments for Unix-Competence Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: unix-ctf:Unix-Competence Reinforcement Learningのための手続き環境
• Authors: Geoffrey Bradway, Roger Creus Castanyer, Lorenz Wolf, Maxwill Lin, Matthew James Sargent, Augustine N. Mavor-Parker,
• Abstract要約: プログラムスルー・ア・シェルのベンチマークに分解されるよりも、Unixの能力は分離可能で、トレーニング可能で、直接評価する方がよいことを示す。 エンドレス・ターミナルズのフルコンテナ・ジェネレーション・アプローチの再現は17.4%に過ぎなかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.1109443679002475
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Unix competence is the ability to use shell and operating-system primitives as first-class tools, not merely to write programs through a terminal. Current terminal benchmarks tend to blur this distinction: a solver fluent in Python but weak in Unix can pass a substantial fraction of Terminal-Bench 2.0, while the reverse skill profile is rarely exercised. We make the distinction operational and build a training surface for the Unix component. unix-ctf is a procedural generator of capture-the-flag tasks for shell agents. Each task hides a short token (a flag of the form flag(a3b1c9...)) inside a fresh Linux container using a single Unix feature, and the agent must recover it. Tasks are produced by an LLM-assisted synthesis pipeline that generates candidate hiding techniques, rewrites them into parameterized hide-and-find script pairs, and filters them with a bidirectional contract: the hide script must leave no plaintext trace of the flag on disk, and the find script must recover the flag in a fresh directory. Because the LLM only writes the planting and recovery steps (the container, layout, and grading harness are fixed), the pipeline lands 656 of 750 raw attempts as portable, reusable variants (87.5\%). Our reproduction of Endless Terminals' full-container-generation approach lands only 17.4\% under the same checks. The 656 variants canonicalize to 155 distinct techniques. Fine-tuning Qwen3-8B with LoRA using GRPO on this surface lifts solve rate from 11.6\% to 43.6\% on a 15-skill multi-family holdout (n=225), redistributes which InterCode-CTF tasks the model solves, and produces a +33 pp gain in Forensics while reaching 32/100 on InterCode-CTF. These results suggest that Unix competence is separable, trainable, and best evaluated directly rather than folded into programming-through-a-shell.
• Abstract（参考訳）: Unixの能力は、シェルとオペレーティングシステムプリミティブを端末経由でプログラムを書くだけでなく、ファーストクラスツールとして使う能力である。 現行の端末ベンチマークでは、この区別を曖昧にしている傾向がある。Pythonに習熟しているがUnixに弱い者は、ターミナルベンチ2.0のかなりの割合を通過できるが、リバーススキルプロファイルはめったに実行されない。 私たちは、Unixコンポーネントのためのトレーニングサーフェスを運用的に構築します。 unix-ctfは、シェルエージェントのキャプチャー・ザ・フラッグタスクの手続き的ジェネレータである。 各タスクは、単一のUnix機能を使用して、新しいLinuxコンテナ内に短いトークン(フォームフラグ(a3b1c9...)のフラグ)を隠蔽し、エージェントがそれを回復しなければならない。 タスクはLSMが支援する合成パイプラインによって作成され、候補の隠蔽テクニックを生成し、パラメータ化された隠蔽と有限のスクリプトペアに書き直し、双方向のコントラクトでフィルタする。 LLMはプランティングとリカバリのステップ(コンテナ、レイアウト、グレーディングハーネスは固定されている)のみを記述しているため、パイプラインは750の生の試行のうち656を可搬性で再利用可能な変種(87.5\%)として着陸させた。 エンドレス・ターミナルズのフルコンテナ・ジェネレーション・アプローチの再現は、同じチェックで17.4\%にしか達しません。 656の変種は155の異なる技法に標準化された。 この表面でGRPOを用いたLORAを用いた微調整Qwen3-8Bは、15スキルのマルチファミリーホールドアウト(n=225)で11.6\%から43.6\%の解率を持ち、InterCode-CTFが解決するタスクを再試行し、InterCode-CTFで32/100に達すると、Forensicsで+33ppのゲインを発生させる。 これらの結果は、Unixの能力は、プログラムスルー・ア・シェルに折り畳まれるよりも、分離可能で、訓練可能で、直接的に評価されていることを示唆している。

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