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hackingBuddyGPT
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由LLM驱动的渗透测试框架，按推理和产品化程度进行分类
一份新的领域指南根据推理发生的位置和产品包装的程度，对十二个由LLM驱动的渗透测试框架进行了分类。该分析源自公共存储库和文档，突出了Strix在自主代理速度方面的优势，HexStrike在工具通用性方面的优势，以及PentAGI的平台功能。这些工具面临的一个关键挑战是确保有纪律的工具调用，而使用强大的语言模型可以改善这一点。
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指南：使用 OpenAI 兼容 API 配置渗透测试代理
本指南解释了如何配置 Strix、HackingBuddyGPT 和 CAI 等开源渗透测试代理，使其使用单个 OpenAI 兼容的 API 端点。设置涉及指定一个将请求定向到不同模型的基 URL，允许用户控制计费和模型选择。文章强调了常见的配置错误，并为每个代理提供了具体说明，强调了正确的模型 ID 和 API 基 URL 格式的重要性。它还通过为每个代理建议带有支出限制的单独 API 密钥来讨论成本管理。
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本地大语言模型在Linux权限提升攻击方面已可媲美云端模型
研究人员探索了提高本地托管的大语言模型（LLMs）在Linux权限提升攻击方面有效性的方法。他们分析了开源模型的失败模式，并测试了五种干预措施，包括思维链提示和检索增强生成，这些措施已集成到名为hackingBuddyGPT的工具中。研究发现，这些增强措施使Llama3.1 70B等模型能够达到83%的利用率，与GPT-4o等云端模型相当或超越，其中基于反射的治疗被证明是最具影响力的。