Measuring and Augmenting Large Language Models for Solving Capture-the-Flag Challenges

📄 arXiv: 2506.17644v1 📥 PDF

作者: Zimo Ji, Daoyuan Wu, Wenyuan Jiang, Pingchuan Ma, Zongjie Li, Shuai Wang

分类: cs.AI

发布日期: 2025-06-21

💡 一句话要点

提出CTFAgent框架，增强大语言模型在CTF挑战中的知识应用和交互能力

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 CTF挑战 网络安全 检索增强生成 环境交互

📋 核心要点

  1. 现有方法难以让LLM准确应用技术知识解决CTF问题，并根据环境反馈调整策略。
  2. 提出CTFAgent框架，通过双阶段RAG增强技术知识，交互式环境增强提升漏洞利用能力。
  3. 实验表明，CTFAgent在CTF数据集上性能提升超过80%，并在picoCTF2024比赛中表现出色。

📝 摘要（中文）

Capture-the-Flag (CTF) 竞赛对于网络安全教育和训练至关重要。随着大型语言模型（LLMs）的发展，人们对其自动化解决CTF挑战的能力越来越感兴趣。本文强调了技术知识在解决CTF问题中的重要性，并专门构建了一个名为CTFKnow的基准，包含3,992个问题，用于衡量LLM在这方面的性能。研究表明，LLM拥有大量的技术知识，但在准确地将这些知识应用于特定场景以及根据CTF环境的反馈调整策略方面存在不足。基于此，本文提出了CTFAgent，这是一个新颖的LLM驱动框架，用于提升CTF问题解决能力。CTFAgent引入了双阶段检索增强生成（RAG）和交互式环境增强两个新模块，分别增强LLM的技术知识和CTF上的漏洞利用能力。实验结果表明，在两个流行的CTF数据集上，CTFAgent都实现了超过80%的性能提升。此外，在卡内基梅隆大学最近举办的picoCTF2024中，CTFAgent在近7,000支参赛队伍中排名前23.6%。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型（LLMs）在Capture-the-Flag (CTF) 挑战中表现不佳的问题。现有方法的痛点在于LLMs虽然拥有大量技术知识，但无法有效地将这些知识应用于具体的CTF场景，并且缺乏与CTF环境的交互和适应能力。

核心思路：本文的核心解决思路是通过增强LLMs的技术知识和环境交互能力来提升其CTF问题解决能力。具体来说，通过双阶段检索增强生成（RAG）来更有效地利用外部知识，并通过交互式环境增强来模拟真实CTF环境中的反馈，从而提高LLMs的适应性和漏洞利用能力。

技术框架：CTFAgent框架主要包含两个核心模块：双阶段检索增强生成（RAG）和交互式环境增强。首先，双阶段RAG用于增强LLM的技术知识，第一阶段检索相关文档，第二阶段基于检索结果生成答案。然后，交互式环境增强模块允许LLM与CTF环境进行交互，接收反馈并调整策略。整个流程旨在模拟人类专家解决CTF问题的过程，即学习知识、应用知识、接收反馈、调整策略。

关键创新：本文最重要的技术创新点在于将双阶段RAG和交互式环境增强相结合，构建了一个完整的LLM驱动的CTF问题解决框架。与传统的单阶段RAG方法相比，双阶段RAG能够更精确地检索和利用相关知识。与缺乏环境交互的方法相比，交互式环境增强能够使LLM更好地适应CTF环境，提高漏洞利用的成功率。

关键设计：双阶段RAG的关键设计在于两个阶段的检索策略和知识融合方式。交互式环境增强的关键设计在于如何有效地模拟CTF环境的反馈，以及如何利用这些反馈来指导LLM的策略调整。具体的参数设置和网络结构等技术细节在论文中未详细说明，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，CTFAgent在两个流行的CTF数据集上实现了超过80%的性能提升。此外，在卡内基梅隆大学最近举办的picoCTF2024中，CTFAgent在近7,000支参赛队伍中排名前23.6%。这些结果表明，CTFAgent框架能够显著提升LLM在CTF问题解决方面的能力，并具有实际应用价值。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于网络安全教育、自动化渗透测试、漏洞挖掘和安全防御等领域。CTFAgent框架可以作为自动化CTF解题工具，帮助安全研究人员快速分析和解决CTF挑战，提高网络安全技能。此外，该框架还可以用于构建智能安全防御系统，自动检测和修复潜在的安全漏洞。

📄 摘要（原文）

Capture-the-Flag (CTF) competitions are crucial for cybersecurity education and training. As large language models (LLMs) evolve, there is increasing interest in their ability to automate CTF challenge solving. For example, DARPA has organized the AIxCC competition since 2023 to advance AI-powered automated offense and defense. However, this demands a combination of multiple abilities, from knowledge to reasoning and further to actions. In this paper, we highlight the importance of technical knowledge in solving CTF problems and deliberately construct a focused benchmark, CTFKnow, with 3,992 questions to measure LLMs' performance in this core aspect. Our study offers a focused and innovative measurement of LLMs' capability in understanding CTF knowledge and applying it to solve CTF challenges. Our key findings reveal that while LLMs possess substantial technical knowledge, they falter in accurately applying this knowledge to specific scenarios and adapting their strategies based on feedback from the CTF environment. Based on insights derived from this measurement study, we propose CTFAgent, a novel LLM-driven framework for advancing CTF problem-solving. CTFAgent introduces two new modules: two-stage Retrieval Augmented Generation (RAG) and interactive Environmental Augmentation, which enhance LLMs' technical knowledge and vulnerability exploitation on CTF, respectively. Our experimental results show that, on two popular CTF datasets, CTFAgent both achieves over 80% performance improvement. Moreover, in the recent picoCTF2024 hosted by CMU, CTFAgent ranked in the top 23.6% of nearly 7,000 participating teams. This reflects the benefit of our measurement study and the potential of our framework in advancing LLMs' capabilities in CTF problem-solving.