Environment-Grounded Multi-Agent Workflow for Autonomous Penetration Testing
作者: Michael Somma, Markus Großpointner, Paul Zabalegui, Eppu Heilimo, Branka Stojanović
分类: cs.RO, cs.AI
发布日期: 2026-03-25
💡 一句话要点
提出环境感知的多智能体工作流，用于自主渗透测试机器人系统
🎯 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: 渗透测试 机器人安全 多智能体系统 大型语言模型 自主安全评估
📋 核心要点
- 现有网络安全评估方法难以应对复杂互联的机器人系统，缺乏可扩展性和自动化能力。
- 论文提出一种环境感知的多智能体架构，利用大型语言模型进行自主渗透测试，动态构建系统状态图。
- 实验表明，该系统在机器人夺旗场景中表现出高可靠性，成功率达100%，优于现有基准。
📝 摘要（中文）
日益增长的数字基础设施复杂性和互联性使得可扩展且可靠的安全评估方法至关重要。机器人系统是运营技术中特别重要的一类，现代机器人是高度网络化的信息物理系统，部署于工业自动化、物流和自主服务等领域。本文探讨了大型语言模型在机器人环境中的自动化渗透测试应用。我们提出了一种针对机器人系统的环境感知多智能体架构。该方法在执行过程中动态构建一个共享的基于图的记忆，捕获可观察的系统状态，包括网络拓扑、通信通道、漏洞和尝试的攻击。这实现了结构化的自动化，同时在整个测试过程中保持可追溯性和有效的上下文管理。在专门的机器人夺旗 (ROS/ROS2) 场景中经过多次迭代评估，该系统表现出高可靠性，在 100% 的测试运行中成功完成挑战 (n=5)。这种性能显著超过了文献基准，同时保持了欧盟人工智能法案等框架所需的可追溯性和人工监督。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决机器人系统中日益增长的网络安全风险，现有渗透测试方法难以有效应对其复杂性和互联性。传统方法通常依赖人工操作，效率低下且难以扩展，无法及时发现和修复潜在的安全漏洞。
核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）驱动的多智能体系统，模拟渗透测试人员的行为，自动发现和利用机器人系统中的漏洞。通过环境感知，智能体能够理解系统状态，并根据当前情况调整攻击策略。
技术框架：该框架包含多个智能体，每个智能体负责不同的渗透测试任务，例如信息收集、漏洞扫描、漏洞利用等。这些智能体共享一个基于图的记忆，用于存储系统状态信息，包括网络拓扑、通信通道、漏洞信息等。LLM作为智能体的决策引擎，根据系统状态和预定义的攻击策略，选择合适的攻击方法。整个流程包括环境感知、攻击规划、攻击执行和结果评估等阶段。
关键创新：该方法的主要创新在于将大型语言模型与多智能体系统相结合，实现了自主渗透测试。环境感知能力使得智能体能够根据系统状态动态调整攻击策略，提高了渗透测试的效率和成功率。此外，基于图的记忆实现了系统状态的结构化存储和共享，方便智能体之间的协作和信息交流。
关键设计：智能体使用LLM进行决策，例如选择攻击目标、选择攻击方法等。LLM的输入包括系统状态信息、攻击历史记录和预定义的攻击策略。输出是智能体下一步的行动。基于图的记忆使用图数据库存储系统状态信息，节点表示系统中的实体，例如主机、服务、进程等，边表示实体之间的关系，例如网络连接、进程依赖等。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该系统在ROS/ROS2机器人夺旗挑战赛中进行了评估，在所有测试运行中（n=5）均成功完成挑战，成功率达到100%。这一结果显著优于现有文献中的基准方法，表明该系统具有很高的可靠性和有效性。实验结果还表明，该系统能够保持可追溯性和人工监督，符合欧盟人工智能法案等框架的要求。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种机器人系统的安全评估，包括工业机器人、物流机器人、服务机器人等。通过自动化渗透测试，可以及时发现和修复系统中的安全漏洞，提高机器人系统的安全性，降低安全风险。此外，该方法还可以应用于其他类型的网络安全评估，例如云安全、物联网安全等。
📄 摘要（原文）
The increasing complexity and interconnectivity of digital infrastructures make scalable and reliable security assessment methods essential. Robotic systems represent a particularly important class of operational technology, as modern robots are highly networked cyber-physical systems deployed in domains such as industrial automation, logistics, and autonomous services. This paper explores the use of large language models for automated penetration testing in robotic environments. We propose an environment-grounded multi-agent architecture tailored to Robotics-based systems. The approach dynamically constructs a shared graph-based memory during execution that captures the observable system state, including network topology, communication channels, vulnerabilities, and attempted exploits. This enables structured automation while maintaining traceability and effective context management throughout the testing process. Evaluated across multiple iterations within a specialized robotics Capture-the-Flag scenario (ROS/ROS2), the system demonstrated high reliability, successfully completing the challenge in 100\% of test runs (n=5). This performance significantly exceeds literature benchmarks while maintaining the traceability and human oversight required by frameworks like the EU AI Act.