基本信息
原文标题：Towards Automated Penetration Testing: Introducing LLM Benchmark, Analysis, and Improvements
原文作者：Isamu Isozaki, Manil Shrestha, Rick Console, Edward Kim
作者单位：Drexel University, Independent
关键词：渗透测试、大语言模型、自动化、网络安全
原文链接：https://arxiv.org/pdf/2410.17141
开源代码：暂无
论文要点
论文简介：本论文讨论了黑客攻击对网络安全的重大威胁，造成每年数十亿美元的损失。为减轻这些风险，伦理黑客（或渗透测试）被用于识别系统和网络中的脆弱性。近年来，大语言模型（LLMs）在多个领域，包括网络安全，展现出潜力。然而，目前缺乏全面、开放的端到端自动化渗透测试基准，以推动进展并评估这些模型的能力。本论文引入一个新的开放基准，以支持基于LLM的自动化渗透测试，填补这一关键空白。
研究目的：本研究旨在创建一个系统性的框架，以评估大语言模型（LLMs）在渗透测试中的应用潜力，推动自动化渗透测试的标准化和有效性。随着网络安全威胁的日益复杂，传统渗透测试方法显得愈发不足，因此探索基于LLM的自动化解决方案尤为重要。引入开放评估基准，帮助研究人员和从业者更好地理解和利用LLMs在识别系统漏洞方面的能力，促进模型持续改进和创新，提升渗透测试的效率和准确性。
引言
当前，网络攻击的数量和复杂性不断上升，给企业和个人带来了严峻的安全挑战。尽管传统的渗透测试能够识别潜在的安全漏洞，但这些方法往往依赖于人为因素，效率较低且成本高昂。因此，亟需更加自动化的解决方案来提高渗透测试的效率和准确性。大语言模型的快速发展为这一问题提供了新的思路，尽管在实际应用中仍面临挑战。现有的渗透测试方法存在高水平专业知识要求、工具灵活性不足和缺乏统一评估标准等问题。为解决这些问题，本文提出了一种基于LLM的自动化渗透测试框架，并通过实验证明其有效性。
研究背景
随着数字化进程的加速，网络安全问题日益凸显，网络攻击的数量和复杂性不断上升，给个人和企业带来了巨大威胁。渗透测试作为一种重要的安全评估手段，能够识别和修复系统中的安全漏洞。然而，传统渗透测试方法往往依赖人工操作，耗时且易受人为因素影响。现有的自动化工具通常缺乏灵活性，无法适应复杂的攻击场景。因此，迫切需要一种高效、可靠的自动化渗透测试解决方案。近年来，大语言模型（LLMs）的发展为这一领域带来了新的可能性，通过充分利用其在自然语言处理中的能力，研究者希望能提升渗透测试的准确性和效率。
Benchmark
本文引入的基准旨在为基于大语言模型（LLMs）的自动化渗透测试提供一个标准化的评估框架。基准设计考虑了多种真实的网络攻击场景，包括SQL注入、跨站脚本攻击和服务拒绝等，以确保模型在多样化环境中进行有效测试。核心是制定统一的测试流程和评估指标，使研究者能够比较不同模型在渗透测试中的性能。这一开放的基准不仅促进学术研究与发展，也为行业实践提供指导，推动模型的持续改进，为网络安全的提升贡献力量。
研究评估
实验设置：研究团队创建了一个模拟的网络环境，搭建了多个虚拟机和网络设备，以全面评估大语言模型（LLMs）在渗透测试中的表现。实验环境中配置了不同的操作系统和应用程序，以测试模型在多种条件下的适应性与有效性。内容涵盖常见的网络攻击技术，如SQL注入、跨站脚本攻击和弱口令破解等，为后续的性能分析提供了可靠基础。
性能评估：性能评估深入分析了大语言模型（LLMs）在渗透测试中的实际效果。研究团队通过比较模型在不同攻击场景下的成功率、响应时间和准确性，评估其整体性能。实验结果显示，某些LLMs在特定类型攻击中表现出色，能够快速识别并准确报告系统漏洞，而在复杂或新型攻击中表现则相对不足。这一评估过程为今后研究提供了方向，帮助提高自动化渗透测试的效率与准确性。
消融实验：消融实验探讨了大语言模型（LLMs）在渗透测试中不同功能模块对整体性能的贡献。研究团队通过逐步移除模型中的某些功能，观察其对模型表现的影响。这一过程揭示了各模块在渗透测试中的重要性。例如，某些功能模块在识别特定攻击类型时尤为关键，而其他模块的缺失对整体效果的影响较小。这一实验为理解模型内部机制提供了深入见解，并为未来的模型改进指明了方向。
研究讨论
研究结果表明，基于LLM的自动化渗透测试在提高效率和准确性方面具有显著潜力。然而，当前模型仍存在局限性，如对某些攻击模式的理解不够深入及复杂场景下的适应性不足。未来研究应聚焦于这些问题，通过持续优化模型架构和训练数据，进一步提升渗透测试的效果。
论文结论
本文研究为自动化渗透测试提供了新的思路和框架，展示了大语言模型在网络安全领域的应用潜力。通过引入标准化的基准，研究者能够更好地评估和优化这些模型，为网络安全行业的发展做出贡献。研究结果不仅具有学术价值，也为实际应用提供重要参考。