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标签：渗透测试×
6月16日
20:46
6月12日
12:57
6月11日
15:28
15:23
15:07
5月29日
13:00
13:00arXiv: Anthropic@Galip Tolga Erdem
精选72°
这是首个大规模实证研究，测量了LLM在重复渗透测试中的行为一致性。研究对4个模型（Claude Sonnet 4、Gemini 2.5 Flash-Lite、GPT-4o-mini、qwen2.5-coder:14b）各进行100次攻击，目标为固定蜜罐（含OWASP Juice Shop等脆弱服务）。结果显示，Gemini 2.5 Flash-Lite成功率最高（85%），Claude因API故障中断39次但仍达61%，qwen仅25%且主要因过早完成失败。模型失败模式各异：Claude受API截断影响，qwen过早终止，GPT-4o-mini耗尽迭代预算。跨模型成功率差异显著（p<0.001），且首次利用时间集中在15-30秒内。
论文LLM安全渗透测试攻击一致性模型对比红队测试
推荐理由：这项研究揭示了LLM作为攻击者的行为规律和可靠性差异，做AI安全评估或红队测试的团队值得关注——它告诉你不同模型在真实攻击场景下的稳定性和失败模式，直接指导模型选型和防御策略。
原文
5月12日
19:11
19:11arXiv cs.AI@Pedro Conde, Henrique Branquinho, Valerio Mazzone, Bruno Mendes, André Baptista, Nuno Moniz
现有AI渗透测试智能体评估多基于简化场景和预定义任务（如夺旗、远程代码执行），难以反映真实渗透测试的复杂性和开放性。本文提出新评估协议，从任务完成转向已验证漏洞发现，结合结构化真实数据与LLM语义匹配、二分图消歧等方法，支持多攻击面、多漏洞类别的复杂目标评估。该协议还包含效率指标、随机智能体重复评估及可持续实验缩减套件，旨在提供更贴近实战的智能体性能比较。为保障可复现性，已开源专家标注数据和代码。
论文AI安全渗透测试智能体评估安全自动化
推荐理由：该协议填补了AI渗透测试智能体从受限benchmark到真实场景评估的空白，为红队工具选型和研发提供更可靠的参考标准。
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