PentestAgent: Incorporating LLM Agents to Automated Penetration Testing

渗透测试是一种识别安全漏洞的关键技术，传统上由熟练的安全专家手动执行。这一复杂的过程包括收集目标系统的信息、识别入口点、利用系统漏洞以及报告发现的结果。尽管其效果显著，但手动渗透测试耗时且成本高昂，通常需要大量的专业知识和资源，而许多组织无法承担。虽然提出了自动化的渗透测试方法，但由于灵活性、适应性和实施方面的限制，这些方法在实际应用中往往表现不佳。 最近，大型语言模型（LLMs）的发展为通过增强智能和自动化来改进渗透测试提供了新的机会。然而，目前基于LLM的方法仍面临重大挑战，包括有限的渗透测试知识和缺乏全面的自动化能力。为了解决这些问题，我们提出了一种名为PentestAgent的新型基于LLM的自动化渗透测试框架，该框架利用了LLM的强大功能和各种基于LLM的技术，如检索增强生成（RAG），以增强渗透测试知识并自动化各种任务。我们的框架通过多代理协作来自动化情报收集、漏洞分析和利用阶段，减少人工干预。我们使用全面的基准对PentestAgent进行了评估，展示了其在任务完成和整体效率方面的卓越性能。这项工作显著推进了自动化渗透测试系统的实际应用。

本文旨在解决传统手动渗透测试存在的时间消耗大、成本高及资源需求高的问题。尽管已有自动化的渗透测试方法，但这些方法在实际应用中仍存在灵活性、适应性和实施方面的局限性。

本文提出了一种基于大型语言模型（LLM）的自动化渗透测试框架——PentestAgent。该框架利用LLM和检索增强生成（RAG）等技术，增强了渗透测试的知识和自动化能力，并通过多代理协作实现了情报收集、漏洞分析和利用阶段的自动化，减少了人工干预。

1. 通过多代理协作，PentestAgent能够更灵活地应对不同场景下的渗透测试任务。 2. 实验设计包括一个全面的基准测试，展示了PentestAgent在任务完成率和整体效率上的优越性能。 3. 论文提供了开源代码，便于其他研究人员复现和进一步优化。 4. 值得进一步研究的方向包括如何提高LLM在特定安全任务中的准确性和可靠性，以及如何更好地结合人类专家的知识和经验。

1. "Automated Penetration Testing Using Machine Learning Techniques" - 探索了机器学习在自动化渗透测试中的应用。 2. "A Survey on Automated Penetration Testing: Challenges and Opportunities" - 综述了自动化渗透测试的挑战和机遇。 3. "Integrating Human Expertise with AI in Penetration Testing" - 研究了如何将人类专家知识与AI技术结合以提高渗透测试效果。 4. "Deep Learning for Cybersecurity: A Comprehensive Review" - 概述了深度学习在网络安全领域的应用。