🛡️ AutoPentest：LLMで自動化する脆弱性管理

こんにちは！やきとりです。

今回は、「大規模言語モデル（LLM）を使って、ペネトレーションテスト（侵入テスト）を自動化し、脆弱性管理を効率化する」という論文を紹介します。

元論文情報

• タイトル：AutoPentest: Enhancing Vulnerability Management With Autonomous LLM Agents
• 著者　：Julius Henke
• 掲載　：arXiv
• リンク：https://arxiv.org/abs/2505.10321

✒ 論文を一言でまとめると？

「AutoPentest」は、GPT-4oとLangChainを組み合わせて、従来は手動で行っていたブラックボックス型の侵入テストを自動化し、低コストかつ効率的に実施できる可能性を示したシステムです。

🤔 ペネトレーションテストって何？

• ざっくりいうと、システムやネットワークのセキュリティの“抜け穴”を実際に攻撃して探すテスト手法です。
• 企業や組織が、自社の守りが十分かどうかを確認するときに使います。

例えると…
お城の防衛力を確かめるために、味方の兵士がわざと攻めてみるようなものです。

⚠️ 従来の問題点

• ❌ 手動でのテストは時間とコストがかかる
• ❌ テスターのスキルや経験に依存し、結果にムラが出る可能性がある

🚀 本論文の革新ポイント

✨ ポイント1：LLM×LangChainでタスクを自動管理

• GPT-4oの自然言語理解能力と、LangChainのワークフロー管理を組み合わせることで、複雑な手順をプログラムなしで自動実行。

✨ ポイント2：実環境での効果検証

• 「Hack The Box」の3台のマシンを対象にテストし、従来のChatGPT手動操作と比べて高いサブタスク完了率を達成。

💡 なぜうまくいくの？

LLMの指示解釈力で攻撃手順を判断し、LangChainがそれを順序立てて実行するため、手動の手間やミスを減らせるからです。

🔬 実験結果ハイライト

• ✅ Hack The Boxの3マシンでテスト実施
• ✅ AutoPentestは手動より15～25%多くサブタスクを完了
• ✅ 総コスト約96.20ドルで、ChatGPT Plus（月額20ドル）と比べてコスト効率の可能性あり

🌱 今後の可能性

• 💡 より高性能なLLMで成功率アップ
• 💡 テスト頻度を増やして継続的な脆弱性監視を実現
• 💡 中小企業でも手軽に高度なセキュリティ対策を導入

📝 まとめ

1. GPT-4oとLangChainの連携で侵入テストを自動化
2. 実環境での検証により手動より高い完了率を確認
3. 将来的にはコストを抑えつつ継続的なテスト運用が可能に