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AutoPenBench
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新框架使用免费LLM进行自动化渗透测试
研究人员开发了PentestChain，一个用于自动化渗透测试的新框架，该框架利用免费层级和本地大型语言模型（LLMs）来降低成本。该系统采用成本感知型AI级联，优先使用qwen2.5:7b等本地模型，然后再使用免费层级云服务，从而使小型组织能够进行持续的自动化测试。PentestChain还分析了暴露其模型上下文协议（MCP）接口相关的安全风险并提出缓解措施，同时建立了一个可复现的评估协议，用于与现有工具进行基准测试。
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xOffense框架使用适配的LLM进行自主多智能体渗透测试
研究人员开发了xOffense，一个用于渗透测试的自主多智能体框架。该系统利用一个经过微调的中等规模开源LLM，特别是Qwen3-32B，来自动化复杂的网络安全任务。该框架为侦察、漏洞扫描和利用分配了专门的智能体，并由一个编排层管理它们的协调。在AutoPenBench等基准测试上的评估显示，xOffense实现了79.17%的子任务完成率，优于VulnBot和PentestGPT等现有系统。