כתבה
arXiv cs.CL ·
AgentSnare: רכישת יכולת לדחות, להסתנן ולהפוך אגנטים עצמאיים לפנטרציה
AgentSnare: Learning to Delay, Divert, and Defuse Autonomous Penetration Agents
AgentSnare היא מערכת של רמזור תנועה שמתאימה את עצמה לסטרימים של פעולות של אגנטים עצמאיים, כדי לדחות, להסתנן ולהפוך אותם. היא משתמשת במודל של פוליסית ייצור פריטים, כדי לבנות פריטים זבל, שמתאימים לסטרימים של פעולות של האגנט. AgentSnare נבחנה על 15 פלטפורמות וכלי נגישות CVE-Bench ושלושה דגמי פוליסית פלישה, והיא הצליחה לדחות 46.8% מפעולות האגנט, ולהסתנן 55.9% מפעולותיו, ולהפוך 90.0% מניסיונותיו לסיים.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2607.26998v4 Announce Type: replace-cross Abstract: Large language model (LLM) agents automate penetration testing through an observation-action loop, selecting actions based on observations returned by tools. This dependence allows defenders to inject deceptive observations that can mislead the agent's decision-making process. However, existing defenses rely heavily on static, isolated artifacts planted in the environment prior to an attack. Advanced agents can progressively recognize and bypass these artifacts, ultimately refocusing their exploitation attempts on the real target. To address this issue, we introduce AgentSnare, a trajectory-adaptive deception system that dynamically unfolds a decoy environment to continually steer the penetration agent away from the real target. Spe
קרא במקור המקורי
arxiv.org
פתח כתבה מקורית