AUTOATTACKER: A Large Language Model Guided System to Implement Automatic Cyber-attacks

本篇文章属于LLM系列内容，主要对《AUTOATTACKER: A Large Language Model Guided System to Implement Automatic Cyber-attacks》这一文献进行语言转换处理。

AUTOATTACKER：一个实现自动网络攻击的大型语言模型引导系统

• 摘要
  • 1 引言
  • 2 背景及关联研究
  • 3 驱动因素
  • 4 技术路径
  • 5 效果验证
  • 6 分析探讨
  • 7 总结归纳

摘要

大型语言模型（LLM）在自然语言处理任务中取得了令人瞩目的成果，安全领域的研究人员也开始将其应用于攻击与防御系统之中。在网络安全领域，已有诸多基于LLM的研究工作展开，主要聚焦于网络钓鱼及恶意软件生成等攻击行为的前期阶段。然而，截至目前，在各类攻击技术与环境条件下，是否可以借助基于LLM的系统模拟通常由人工操作的攻击后期阶段，即“键盘上的手”攻击，仍缺乏系统性的研究。

随着LLM技术的不断演进，其可能具备自动执行攻击前期与后期阶段的能力。这种转变或将使组织所面临的攻击从罕见且依赖专家操作的事件转变为高频、无需专业知识即可实施的自动化行为，并以极高的速度和规模进行。这一趋势或将深刻改变全球计算机安全格局，并随之带来显著的经济影响。因此，本项研究旨在深入理解这些潜在风险，从而更好地为