RefPentester: A Knowledge-Informed Self-Reflective Penetration Testing Framework Based on Large Language Models

📄 arXiv: 2505.07089v3 📥 PDF

作者: Hanzheng Dai, Yuanliang Li, Jun Yan, Zhibo Zhang

分类: cs.AI

发布日期: 2025-05-11 (更新: 2025-06-25)

💡 一句话要点

RefPentester：一种基于大语言模型的知识驱动自反思渗透测试框架

🎯 匹配领域: 支柱四：生成式动作 (Generative Motion) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 自动化渗透测试 大语言模型 知识驱动 自反思学习 漏洞挖掘 网络安全 状态机

📋 核心要点

  1. 现有基于大语言模型的自动化渗透测试框架在知识平衡、规划能力和避免幻觉方面存在不足，导致性能受限。
  2. RefPentester通过知识驱动和自反思机制，辅助人工操作员进行渗透测试，并从失败中学习，提升测试效率和成功率。
  3. 实验表明，RefPentester在Hack The Box的Sau机器上成功泄露凭据，优于GPT-4o模型，并在阶段转换上表现更佳。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种基于大语言模型的知识驱动自反思渗透测试框架RefPentester，旨在解决现有基于LLM的自动化渗透测试(AutoPT)框架在复杂任务中表现不如人类专家的问题。这些问题源于LLM训练中知识的不平衡、规划过程的短视以及命令生成过程中的幻觉。此外，现有框架缺乏从先前失败中学习的机制，限制了PT策略的自适应改进。RefPentester旨在辅助人工操作员识别PT过程的当前阶段，为每个阶段选择合适的策略和技术，选择建议的操作，提供逐步的操作指导，并反思和学习先前的失败操作。该框架将PT过程建模为一个七状态的状态机。评估结果表明，RefPentester在Hack The Box的Sau机器上成功泄露了凭据，性能优于基线GPT-4o模型16.7%，并且在PT阶段转换方面也表现出更高的成功率。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于大语言模型的自动化渗透测试框架在复杂任务中表现不如人类专家，主要痛点包括：LLM训练数据中知识分布不平衡，导致某些渗透测试技术知识不足；规划过程短视，缺乏长远策略；命令生成过程中存在幻觉，产生无效或错误的命令；缺乏从先前失败中学习的机制，无法自适应改进渗透测试策略。

核心思路：RefPentester的核心思路是利用知识驱动和自反思机制来增强LLM在渗透测试中的能力。通过整合渗透测试领域的专业知识，弥补LLM知识的不足；通过自反思机制，使LLM能够从先前的失败中学习，并改进后续的渗透测试策略。这样可以提高渗透测试的效率和成功率。

技术框架：RefPentester框架主要包含以下几个模块：1) 渗透测试阶段识别模块：用于识别当前渗透测试所处的阶段。2) 策略和技术选择模块：根据当前阶段，选择合适的渗透测试策略和技术。3) 操作建议模块：为操作员提供下一步操作的建议。4) 操作指导模块：提供逐步的操作指导。5) 自反思模块：从先前的失败操作中学习，并改进后续的渗透测试策略。框架将渗透测试过程建模为一个七状态的状态机，以便更好地管理和控制渗透测试的流程。

关键创新：RefPentester的关键创新在于其知识驱动和自反思机制。知识驱动机制通过整合渗透测试领域的专业知识，弥补了LLM知识的不足。自反思机制使LLM能够从先前的失败中学习，并改进后续的渗透测试策略。这与现有方法仅依赖LLM自身知识和推理能力有本质区别。

关键设计：关于关键设计，论文中没有详细描述具体的参数设置、损失函数、网络结构等技术细节。但可以推测，知识驱动模块可能涉及到知识图谱或向量数据库的构建与查询，自反思模块可能涉及到强化学习或元学习等技术，用于从失败经验中学习和改进策略。具体实现细节未知。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，RefPentester在Hack The Box的Sau机器上成功泄露了凭据，性能优于基线GPT-4o模型16.7%。此外，RefPentester在渗透测试阶段转换方面也表现出更高的成功率，证明了其在自动化渗透测试方面的有效性。这些结果表明，知识驱动和自反思机制能够显著提升LLM在渗透测试中的能力。

🎯 应用场景

RefPentester可应用于自动化渗透测试、漏洞挖掘、安全审计等领域，帮助安全人员更高效地发现和修复系统漏洞，提升网络安全防护能力。该研究的成果有助于降低渗透测试的门槛，使更多组织能够进行常态化的安全评估，从而减少安全事件的发生。未来，该框架可以进一步扩展到更复杂的系统和网络环境，并与其他安全工具集成，形成更完善的自动化安全解决方案。

📄 摘要（原文）

Automated penetration testing (AutoPT) powered by large language models (LLMs) has gained attention for its ability to automate ethical hacking processes and identify vulnerabilities in target systems by leveraging the inherent knowledge of LLMs. However, existing LLM-based AutoPT frameworks often underperform compared to human experts in challenging tasks for several reasons: the imbalanced knowledge used in LLM training, short-sightedness in the planning process, and hallucinations during command generation. Moreover, the trial-and-error nature of the PT process is constrained by existing frameworks lacking mechanisms to learn from previous failures, restricting adaptive improvement of PT strategies. To address these limitations, we propose a knowledge-informed, self-reflective PT framework powered by LLMs, called RefPentester. This AutoPT framework is designed to assist human operators in identifying the current stage of the PT process, selecting appropriate tactics and techniques for each stage, choosing suggested actions, providing step-by-step operational guidance, and reflecting on and learning from previous failed operations. We also modeled the PT process as a seven-state Stage Machine to integrate the proposed framework effectively. The evaluation shows that RefPentester can successfully reveal credentials on Hack The Box's Sau machine, outperforming the baseline GPT-4o model by 16.7%. Across PT stages, RefPentester also demonstrates superior success rates on PT stage transitions.