論文の概要: From Capability to Assurance in Autonomous Penetration-Testing Harnesses: A Framework and Reference Implementation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.22664v1
- Date: Sat, 19 Sep 2026 00:37:49 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-23 18:04:03.887031
- Title: From Capability to Assurance in Autonomous Penetration-Testing Harnesses: A Framework and Reference Implementation
- Title（参考訳）: 自律貫入試験の能力から保証へ:フレームワークとリファレンス実装
- Abstract要約: 我々は、保証プロパティはハーネス、ランタイムがモデルをラップし、コードで強制できると主張している。
まず,5つの保証特性(証拠的根拠,非破壊的クレームの低減,計算された重大度,強制的認可,明白な説明責任)の枠組みを定義する。
次に,フレームワーク内の代表システム(PentestGPT,Cochise参照ハーネス,MAPTA,PentestJudge)を公開コーディング基準を用いて配置し,一貫した保証ギャップを同定する。
第三に、あるオープンソース実装であるNeuroSploitを正確にコミットし、そのアーキテクチャ、そのアーキテクチャを報告する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Research on large language model agents for penetration testing is evaluated almost entirely by capability: whether the agent captures a flag or reproduces a proof of concept. That metric suits a benchmark but is silent on the properties that decide whether an autonomous agent can be used in an authorized engagement: whether a reported finding is true, whether the agent stayed inside its authorized scope, and whether an operator can audit what it did. We call these assurance properties and argue that they belong to the harness, the runtime wrapping the model, and can be enforced in code. This paper makes three contributions. First, we define a framework of five assurance properties (evidence grounding, non destructive claim reduction, computed severity, enforced authorization, and tamper evident accountability), each with a formal model and an explicit acceptance test, connected to prior work in capability based security, tamper evident logging, and software provenance. Second, we position representative systems (PentestGPT, the Cochise reference harness, MAPTA, and the trajectory judge PentestJudge) within the framework using published coding criteria, and identify a consistent assurance gap. Third, we study one open source implementation, NeuroSploit, pinned to an exact commit, reporting its architecture, its complexity cost, and a content addressed artifact bundle from a run against a public deliberately vulnerable target. We execute the deterministic authorization and audit acceptance tests directly and find and report a real enforcement gap, which we reflect by scoring both properties as partial. We therefore claim an initial existence argument that the properties are realizable together, not a comparative performance result, and we specify the multi target, ablation, and adversarial evaluation protocol required to turn the framework obligations into measurements.
- Abstract（参考訳）: 浸透試験のための大規模言語モデルエージェントの研究は、ほとんど完全に能力によって評価される: エージェントがフラグをキャプチャするか、概念実証を再現するか。
この指標はベンチマークに適合するが、報告された発見が真実かどうか、エージェントが承認された範囲内に留まっているかどうか、オペレータが何をしたかを監査できるかどうかといった、自律的なエージェントが認証されたエンゲージメントで使用できるかどうかを決定する特性について沈黙している。
これらの保証プロパティを呼び出し、それらがハーネス、ランタイムがモデルをラップし、コードで強制できると主張している。
この論文には3つの貢献がある。
まず,5つの保証特性(証拠基盤,非破壊的クレームの低減,計算された重大度,強制的承認,不正な説明責任)の枠組みを定義し,それぞれが形式的モデルと明示的受け入れテストを持ち,機能ベースのセキュリティにおける先行作業と結びつき,明らかなログやソフトウェア証明を改ざんする。
次に,フレームワーク内の代表システム(PentestGPT,Cochise参照ハーネス,MAPTA,PentestJudge)を公開コーディング基準を用いて配置し,一貫した保証ギャップを同定する。
第三に、あるオープンソース実装であるNeuroSploitを、正確なコミットにピン留めし、アーキテクチャ、複雑さのコスト、そして故意に脆弱なターゲットに対して実行中のアーティファクトバンドルに対処したコンテンツについて報告する。
我々は、決定論的承認と監査受け入れテストを直接実行し、実効力のギャップを見つけて報告し、両方の特性を部分的に評価することで反映する。
したがって、我々は、プロパティが比較結果ではなく一緒に実現可能であるという初期存在論を主張し、フレームワークの義務を計測するために必要なマルチターゲット、アブレーション、および逆評価プロトコルを規定する。
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