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新流程自动化 AI 驱动的渗透测试攻击图构建

研究人员开发了一个半自动流程,以弥合安全扫描器输出与用于代理式渗透测试的符号逻辑框架之间的差距。该系统将 TrivySemgrepNmap 等工具的证据转换为 MulVAL(一个逻辑攻击图生成器)可用的格式。该流程有助于构建特定领域的 Datalog 规则,使 MulVAL/XSB 能够推断攻击路径。该系统在 54 个 Web Capture-the-Flag 任务上进行了评估,证明了其可行性和实际运行时间,生成了具有显著漏洞覆盖率的目标达成图,尽管噪声路径率仍然是一个挑战。 AI

影响 这项研究通过将符号推理与 LLM 代理集成,有可能提高 AI 驱动的渗透测试的效率和可审计性。

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Oliver Stevanovic, Jasmin Wachter ·

    自动化攻击图构建用于Agentic渗透测试。迈向神经符号漏洞挖掘

    arXiv:2609.15523v1 Announce Type: cross Abstract: Logic attack graphs grounded in scanner output provide explicit and auditable attack path reasoning LLM-based agents lack. Integrating symbolic frameworks such as MulVAL to contemporary security workflows or agentic pipelines, how…