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English(EN) CVE2AP: Automated Generation of PDDL-Encoded Attack Paths via Large Language Models

LLM 通过 CVE2AP 自动化网络安全攻击路径生成

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了 CVE2AP，一种利用大型语言模型 (LLM) 从自然语言 CVE 描述自动生成 PDDL 编码攻击路径的新方法。该方法旨在利用 LLM 的推理能力将威胁情报转化为形式化表示，从而克服手动 AP 建模的局限性。CVE2AP 包含一个错误反馈机制以进行迭代优化，并已成功生成高质量的 PDDL 编码攻击路径，其中 GPT-5.5 表现出有利的质量-成本权衡。 AI

影响 通过将威胁情报转化为形式化、机器可验证的表示来自动化网络安全分析，可能加速漏洞评估。

排序理由 该集群包含一篇学术论文，详细介绍了使用 LLM 自动生成 PDDL 编码攻击路径的新方法。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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LLM 通过 CVE2AP 自动化网络安全攻击路径生成

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该集群包含一篇学术论文，详细介绍了使用 LLM 自动生成 PDDL 编码攻击路径的新方法。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Lin Cui, Vincenzo Scotti, Raffaela Mirandola ·

    CVE2AP：利用大型语言模型自动生成 PDDL 编码的攻击路径

    arXiv:2610.03383v1 Announce Type: new Abstract: Attack Path (AP) modeling is fundamental to cybersecurity analysis, where the Planning Domain Definition Language (PDDL) has been widely adopted to encode APs into formal and machine-verifiable representations for automated reasonin…

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