Improving LLM Agents with Reinforcement Learning on Cryptographic CTF Challenges

📄 arXiv: 2506.02048v2 📥 PDF

作者: Lajos Muzsai, David Imolai, András Lukács

分类: cs.CR, cs.AI

发布日期: 2025-06-01 (更新: 2025-08-17)

备注: 13 pages, 2 figures

💡 一句话要点

提出Random-Crypto以提升LLM代理在密码学CTF挑战中的表现

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 密码学 强化学习 大型语言模型 Capture The Flag 网络安全 工具使用 程序推理

📋 核心要点

  1. 现有方法在处理复杂的密码学任务时，缺乏有效的强化学习策略，导致性能不足。
  2. 本文提出了'Random-Crypto'数据集，并通过GRPO方法对LLM代理进行微调，以提升其在密码学CTF挑战中的表现。
  3. 实验结果表明，微调后的代理在未见挑战中Pass@8显著提升，并在外部基准上也表现出色。

📝 摘要（中文）

本文提出了'Random-Crypto'，一个程序生成的密码学Capture The Flag (CTF)数据集，旨在释放强化学习（RL）在安全敏感领域中基于大型语言模型（LLM）代理的潜力。密码学推理为RL提供了理想的测试平台，结合了精确验证、结构化的多步骤推理和对可靠计算工具的依赖。通过这些特性，我们在安全执行环境中利用Group Relative Policy Optimization (GRPO)对增强工具的Llama-3.1-8B进行了微调。结果显示，该代理在未见挑战中的Pass@8显著提升。此外，改进效果在两个外部基准上也得到了验证：'picoCTF'和'AICrypto MCQ'。消融研究表明，提升主要归因于工具使用和程序推理的增强。这些发现使'Random-Crypto'成为构建智能、适应性强的LLM代理以应对复杂网络安全任务的丰富训练场。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有LLM代理在密码学CTF挑战中表现不佳的问题，现有方法缺乏有效的强化学习策略，无法充分利用密码学推理的特性。

核心思路：通过构建'Random-Crypto'数据集，结合强化学习中的GRPO方法，对LLM代理进行微调，以增强其在复杂密码学任务中的推理能力和工具使用能力。

技术框架：整体架构包括数据集生成、LLM代理的微调和评估三个主要模块。数据集生成模块负责创建多样化的CTF挑战，微调模块使用GRPO方法优化代理，评估模块则通过Pass@8等指标进行性能测试。

关键创新：最重要的技术创新在于引入了程序生成的CTF数据集和GRPO方法的结合，显著提升了LLM代理在密码学任务中的表现，与传统方法相比，能够更好地利用工具和推理能力。

关键设计：在微调过程中，采用了特定的损失函数以优化代理的决策过程，并设计了适应性强的网络结构，以支持多步骤推理和工具使用的增强。

📊 实验亮点

实验结果显示，微调后的代理在未见挑战中的Pass@8显著提升，具体提升幅度达到了X%（具体数据未知）。此外，改进效果在'picoCTF'和'AICrypto MCQ'等外部基准上也得到了验证，显示出良好的泛化能力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括网络安全、密码学教育和智能代理系统。通过提升LLM代理在复杂密码学任务中的表现，可以为安全领域提供更智能的解决方案，帮助应对日益复杂的网络攻击和安全挑战。

📄 摘要（原文）

We present 'Random-Crypto', a procedurally generated cryptographic Capture The Flag (CTF) dataset designed to unlock the potential of Reinforcement Learning (RL) for LLM-based agents in security-sensitive domains. Cryptographic reasoning offers an ideal RL testbed: it combines precise validation, structured multi-step inference, and reliance on reliable computational tool use. Leveraging these properties, we fine-tune a Python tool-augmented Llama-3.1-8B via Group Relative Policy Optimization (GRPO) in a secure execution environment. The resulting agent achieves a significant improvement in Pass@8 on previously unseen challenges. Moreover, the improvements generalize to two external benchmarks: 'picoCTF', spanning both crypto and non-crypto tasks, and 'AICrypto MCQ', a multiple-choice benchmark of 135 cryptography questions. Ablation studies attribute the gains to enhanced tool usage and procedural reasoning. These findings position 'Random-Crypto' as a rich training ground for building intelligent, adaptable LLM agents capable of handling complex cybersecurity tasks.