Generative Artificial Intelligence-Supported Pentesting: A Comparison between Claude Opus, GPT-4, and Copilot

📄 arXiv: 2501.06963v2 📥 PDF

作者: Antonio López Martínez, Alejandro Cano, Antonio Ruiz-Martínez

分类: cs.CR, cs.AI

发布日期: 2025-01-12 (更新: 2025-08-26)

💡 一句话要点

评估通用GenAI在渗透测试中的应用：Claude Opus、GPT-4与Copilot对比

🎯 匹配领域: 支柱四：生成式动作 (Generative Motion)

关键词: 生成式人工智能 渗透测试 网络安全 Claude Opus GPT-4 Copilot PTES 漏洞分析

📋 核心要点

  1. 渗透测试流程复杂且耗时，现有方法自动化程度低，效率提升面临挑战。
  2. 利用通用GenAI工具辅助渗透测试，旨在提升效率和效果，但需评估其在各阶段的适用性。
  3. 实验评估了Claude Opus、GPT-4和Copilot在PTES框架下的性能，发现它们能有效辅助渗透测试，但无法完全自动化。

📝 摘要（中文）

生成式人工智能（GenAI）的出现给社会带来了显著变化。GenAI可应用于众多领域，尤其在网络安全领域具有重要意义。在各种应用领域中，其在渗透测试（pentesting）或道德黑客过程中的应用尤为引人关注。本文分析了领先的通用GenAI工具——Claude Opus、ChatGPT的GPT-4和Copilot——在增强渗透测试执行标准（PTES）定义的渗透测试过程中的潜力。我们的分析包括在受控虚拟化环境中评估每个工具在所有PTES阶段的表现。研究结果表明，虽然这些工具不能完全自动化渗透测试过程，但它们通过提高特定任务的效率和有效性提供了实质性的支持。值得注意的是，所有工具都表现出实用性；然而，在我们的实验场景中，Claude Opus始终优于其他工具。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在评估通用生成式AI（GenAI）工具在渗透测试（pentesting）过程中的有效性。现有的渗透测试流程依赖大量手动操作，效率较低，并且需要专业人员具备广泛的知识和技能。利用GenAI工具辅助渗透测试，可以降低对人工的依赖，提高效率，但需要明确这些工具在渗透测试的各个阶段能够发挥的作用和局限性。

核心思路：论文的核心思路是系统性地评估三种主流的通用GenAI工具（Claude Opus、GPT-4和Copilot）在渗透测试执行标准（PTES）定义的各个阶段的性能。通过在受控的虚拟化环境中进行实验，分析这些工具在信息收集、漏洞分析、渗透攻击等不同任务中的表现，从而确定它们在渗透测试流程中的潜在价值和适用范围。

技术框架：论文采用渗透测试执行标准（PTES）作为评估框架，将渗透测试过程划分为多个阶段，包括：前期交互、情报收集、威胁建模、漏洞分析、渗透攻击、后渗透攻击和报告。针对每个阶段，设计相应的实验场景，利用三种GenAI工具进行辅助操作，并记录和分析其输出结果。通过对比不同工具在各个阶段的表现，评估其在渗透测试流程中的有效性。

关键创新：该研究的关键创新在于系统性地评估了通用GenAI工具在渗透测试流程中的应用潜力。与以往的研究主要关注特定漏洞或攻击方法不同，该研究从整体渗透测试流程的角度出发，分析了GenAI工具在各个阶段的适用性和局限性。此外，该研究还对比了不同GenAI工具的性能差异，为渗透测试人员选择合适的工具提供了参考。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 选择渗透测试执行标准（PTES）作为评估框架，确保评估的全面性和系统性；2) 构建受控的虚拟化环境，模拟真实的渗透测试场景；3) 设计针对各个PTES阶段的实验任务，涵盖信息收集、漏洞分析、渗透攻击等不同方面；4) 采用定量和定性相结合的方法，评估GenAI工具的性能，包括成功率、效率、准确性等方面。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，所有被评估的GenAI工具都能在一定程度上辅助渗透测试过程，提高效率和效果。其中，Claude Opus在实验场景中表现最佳，尤其是在信息收集和漏洞分析阶段。虽然这些工具无法完全自动化渗透测试，但它们可以作为渗透测试人员的有力助手，提升工作效率和准确性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于网络安全领域，帮助渗透测试人员更高效地完成任务，降低对专业技能的要求。企业和组织可以利用这些GenAI工具辅助进行安全评估，及时发现和修复潜在的安全漏洞，提升整体安全防护能力。未来，随着GenAI技术的不断发展，其在渗透测试中的应用前景将更加广阔。

📄 摘要（原文）

The advent of Generative Artificial Intelligence (GenAI) has brought a significant change to our society. GenAI can be applied across numerous fields, with particular relevance in cybersecurity. Among the various areas of application, its use in penetration testing (pentesting) or ethical hacking processes is of special interest. In this paper, we have analyzed the potential of leading generic-purpose GenAI tools-Claude Opus, GPT-4 from ChatGPT, and Copilot-in augmenting the penetration testing process as defined by the Penetration Testing Execution Standard (PTES). Our analysis involved evaluating each tool across all PTES phases within a controlled virtualized environment. The findings reveal that, while these tools cannot fully automate the pentesting process, they provide substantial support by enhancing efficiency and effectiveness in specific tasks. Notably, all tools demonstrated utility; however, Claude Opus consistently outperformed the others in our experimental scenarios.