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评估 LLMs 在特权升级场景中的效果
利用语言模型（LLMs）进行特权升级，在渗透测试领域的能力和挑战上进行研究，介绍了一个基于 LLMS 的特权升级工具，评估不同 LLMS 和提示策略的性能，分析了不同提示设计、上下文学习的优势以及向 LLMS 提供高级指导的好处，讨论了在测
PDF9 months ago
Raijū: 强化学习引导的后渗透自动化安全评估网络系统
我们提出了 Raiju 框架，这是一个基于强化学习的自动化方法，可帮助渗透测试人员快速完成网络系统的后渗透安全评估过程。通过使用两种强化学习算法（A2C 和 PPO）训练智能代理，我们实现了自动选择和执行行动以利用目标系统中的漏洞，从而自动
PDF9 months ago
AI 大规模语言模型的渗透测试
利用大语言模型（如 GPT3.5）增强渗透测试人员的能力，通过高级任务规划和低级漏洞挖掘两个使用案例，实现了与人工智能合作伙伴的潜在应用，并在可漏洞虚拟机中实施自动化攻击向量及分析，并对提供基于人工智能的合作伙伴的伦理问题进行了讨论。
PDFa year ago
行为多样化的自动化渗透测试：一种基于好奇心驱动的多目标深度强化学习方法
本文提出了一种基于多目标强化学习的自动化渗透测试方法，包括 Chebyshev 分解批评家和覆盖率屏蔽机制，可在更短的时间内发现多样化的攻击策略，提高测试效率和准确性。
PDF2 years ago
通过有针对性的权重扰动向卷积神经网络植入后门
本文对基于深度学习的人脸识别技术进行了研究，提出了一种通过定向权重扰动的方法进行 CNN 后门攻击的一般性方法，通过案例研究证明了攻击者能够显著提高他们提供的输入被 CNN 虚假接受的几率，并同时保留合法注册类别的误差率。
PDF6 years ago
AAAI自动化网络缓解分析（扩展版）
本文提出了一种基于模拟渗透测试的、用于系统化分析网络安全弱点并给出防范策略的方法。该方法利用系统化分析的手段，通过自动攻击寻找系统漏洞并及时进行配置调整等行动来最大限度地减小攻击者的成功率，为企业的网络安全监控提供了有力支持。
PDF7 years ago
AAAIPOMDPs 让黑客更强：在渗透测试中考虑不确定性
采用部分可观测马尔科夫决策过程 (POMDP) 对攻击计划问题进行建模，以在网络结构允许的情况下进行分解，从而实现对单个机器的攻击，并将其组合成对整个网络的攻击，以提高针对性，缩减运行时间并提高解决方案质量。
PDF11 years ago
IJCAI渗透测试 = POMDP 解决方案？
本文通过将渗透测试问题建模为部分可观察马尔可夫决策过程（POMDP），在建立网络安全中提供了信息收集与实际攻击的智能混合手段。
PDF11 years ago
在非确定场景中查找最佳攻击路径的算法
本文提出一种考虑动作结果不确定性的攻击计划模型，采用用于大网络安全评估的有效规划算法，通过实验结果验证其有效性，并给出了进一步研究的方向。
PDF11 years ago