此前，研究表明单个AI代理获取给定漏洞和“夺旗”任务的具体描述后，可以利用真实漏洞。然而，对于（没有相关训练数据的）未知零日漏洞，这些AI代理表现仍然欠佳。
最新研究突破了这一瓶颈！伊利诺伊大学香槟分校的研究团队在其论文《用大语言模型利用零日漏洞》中，探讨了大语言模型在自动化利用网络安全漏洞中的应用，特别是零日漏洞的利用。
研究人员设计了一种由大语言模型AI代理组成的“AI团队”，能够利用真实世界的零日漏洞。单个AI代理在探索大量不同漏洞和进行长期规划方面存在瓶颈。
研究方法
为了提升AI代理在零日漏洞利用中的表现，伊利诺伊大学的研究团队提出了一种新的多代理系统——HPTSA（分层规划与任务特定代理系统）。该系统由一个规划代理和多个任务特定的子代理组成，通过分工合作解决复杂的网络安全任务。研究方法如下：
HPTSA系统包括三个主要组件：
- 分层规划代理：负责探索环境（如网站），确定需要尝试的漏洞类型及其所在页面。
- 任务特定代理的团队管理者：根据规划代理的指示，选择合适的任务特定代理执行具体任务，并处理先前执行结果的信息。
- 特定任务代理：设计用于挖掘特定类型漏洞的专家代理，如SQL注入（SQLi）、跨站脚本（XSS）等。
研究团队还设计了六个特定任务代理，每个代理具备访问工具、文档和提示的能力，专门用于发现特定类型的漏洞。
最后，研究团队使用OpenAI的API、LangChain和LangGraph实现了HPTSA系统，并通过GPT-4模型进行所有实验。为了减少成本，他们采用了一种HTML简化策略，去除无关的HTML标签以降低令牌数量。
主要发现
研究人员构建了15个真实漏洞的基准测试，结果表明，“AI团队”利用零日漏洞的工作效率提升了4.5倍以上，重点发现如下：
性能提升：HPTSA系统在零日漏洞利用方面的表现显著优于之前的单代理系统。研究表明，HPTSA在五次尝试中成功利用漏洞的概率达到53%，在一次尝试中的成功率为33.3%，显著高于未提供漏洞描述的GPT-4代理。
对比测试：在对比测试中，HPTSA系统的表现也明显优于开源的漏洞扫描器（如ZAP和MetaSploit），这些扫描器在研究收集的漏洞中未能成功利用任何一个。
任务特定代理的必要性：通过消融实验，研究发现移除任务特定代理和文档后，系统性能大幅下降，这表明任务特定代理和相关文档对于高性能至关重要。
案例研究
研究团队通过具体案例进一步验证了HPTSA系统的有效性。以下是两个成功的案例：
flusity-CMS漏洞：在该案例中，HPTSA成功利用了flusity-CMS中的跨站请求伪造（CSRF）和跨站脚本（XSS）漏洞。系统通过多次尝试，最终在管理页面创建了一个新的菜单，并成功注入了XSS负载。
changedetection.io漏洞：该漏洞涉及某些输入参数未正确解析，导致Javascript代码执行。HPTSA通过多次尝试，成功导航到正确的页面并利用了该漏洞。
结论
HPTSA系统的提出和验证表明，利用多AI代理系统可以显著提升AI代理在零日漏洞利用中的表现。这一发现解决了之前研究中的一个开放性问题，表明更复杂的AI代理系统可以有效地利用零日漏洞。
尽管HPTSA系统在实验中表现出色，但研究团队也指出，要想全面理解AI代理在网络安全中的应用，未来仍有大量工作需要完成。例如，研究主要集中在可重现的开源Web漏洞上，未来的工作应涵盖更广泛的漏洞类型。此外，随着AI技术和相关工具的不断进步，AI代理在网络安全攻防两方面的作用将进一步增强。
大语言模型在零日漏洞利用领域的突破再次展示了了AI技术在网络安全领域的巨大潜力。随着AI代理系统的不断优化和成本的降低，AI技术有望成为网络安全专家的重要辅助工具，大幅提升网络防御和攻击的效率。
