論文の概要: PLCBench: Can Autonomous LLM Agents Turn PLC Access into Sustained Physical Impact?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.26882v1
• Date: Thu, 27 Aug 2026 09:40:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-28 16:30:58.333006
• Title: PLCBench: Can Autonomous LLM Agents Turn PLC Access into Sustained Physical Impact?
• Title（参考訳）: PLCBench: 自律型LCMエージェントはPLCアクセスを持続的な物理的インパクトに変えることができるか?
• Authors: Yitian Zhou, Jingyu Zheng, Qiliang Jiang, Linkang Du, Haoming Liu, Lichao Wu, Shiyi Zhao, Mengxiang Liu, Ruilong Deng,
• Abstract要約: PLCBENCHは、サイバー・物理的能力とその境界を特徴付ける最初の実PLCハードウェア・イン・ザ・ループフレームワークである。 ベンダーとネイティブのインタラクション、商用のPLC実行、クローズドループのリダクションプロセスシミュレーション、独立した結果検証を組み合わせたものだ。 その結果、98エピソードは有効なネイティブ読み取りの前に停止するのに対し、62エピソードはプロセスリンクされた書き込みに到達するが、最終的な目的を維持できないことがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.55906011630603
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Industrial control systems (ICSs) rely on programmable logic controllers (PLCs) to connect networked computation with physical control. Tool-using large language model (LLM) agents represent an emerging attack threat: can an autonomous agent convert a network-reachable PLC into sustained adverse physical impact? However, existing evaluations focus on digital tasks or individual stages of PLC testing. In ICSs, evaluations that stop at software exploitation, an accepted write, or tool access may therefore mischaracterize physical risk. We present PLCBENCH, to our knowledge, the first real-PLC hardware-in-the-loop (HIL) framework for characterizing this cyber-to-physical capability and its boundaries. It combines vendor-native interaction, commercial PLC execution, closed-loop reduced-order process simulation, and independent outcome verification. A deterministic evaluator applies fixed rules to runner, communication, PLC-object, and process records to assign six hidden diagnostic flags, distinguishing usable PLC interaction, process-linked manipulation, and sustained physical impact. We instantiate PLCBENCH on four commercial PLCs crossed with four closed-loop workloads. Across five LLM families and 240 real-PLC episodes, 75 episodes (31.3%) sustain their respective physical objectives. Stagewise results show that 98 episodes stop before a valid native read, whereas 62 reach a process-linked write but do not sustain the final objective. Notably, richer process observation is associated with an increase in conditional objective attainment after a process-linked write from 44.2% to 64.0%. These measurements localize failure in configured PLC-process deployments and identify intervention points for future defense evaluation. To support reproducibility, we release the safely disclosable PLCBENCH code and a software-only reproduction pipeline through the accompanying artifact.
• Abstract（参考訳）: 産業制御システム(ICS)は、ネットワーク計算と物理制御を接続するために、プログラマブルロジックコントローラ(PLC)に依存している。 ツール利用大型言語モデル(LLM)エージェントは、新たな脅威となる。自律エージェントは、ネットワーク到達可能なPLCを持続的な物理的影響に変換することができるか? しかし、既存の評価はデジタルタスクやPLCテストの個々の段階に焦点を当てている。 ICSでは、ソフトウェア利用や書き込み、ツールアクセスで停止する評価が物理的リスクを誤認する可能性がある。 我々はPLCBENCHについて、このサイバー・物理的能力とその境界を特徴づける最初の実PLCハードウェア・イン・ザ・ループ(HIL)フレームワークについて述べる。 ベンダーとネイティブのインタラクション、商用のPLC実行、クローズドループのリダクションプロセスシミュレーション、独立した結果検証を組み合わせたものだ。 決定論的評価器は、ランナー、通信、PLCオブジェクト、プロセスレコードに固定ルールを適用し、6つの隠れ診断フラグを割り当て、使用可能なPLCインタラクション、プロセスリンク操作、持続的な物理的影響を識別する。 PLCBENCHを4つのクローズドループワークロードと交差する4つの商用PLC上でインスタンス化する。 5つのLLMファミリーと240のリアルPLCエピソード、75のエピソード(31.3%)がそれぞれの物理的目的を維持している。 ステージワイズでは98エピソードが有効なネイティブ読み取りの前に停止するのに対し、62エピソードはプロセスリンクされた書き込みに到達するが最終的な目的を維持できない。 特に、よりリッチなプロセス観察は、プロセスリンクされた書き込みが44.2%から64.0%になった後の条件目標達成の増加に関連している。 これらの測定は、構成されたPLCプロセスの配置における障害をローカライズし、将来の防衛評価のための介入点を特定する。 再現性を実現するため, PLCBENCHコードとソフトウェアのみの再生パイプラインを, 付随するアーティファクトを通じてリリースする。

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