要約
従来の倫理的ハッキングは、熟練した専門家と時間集約的なコマンド管理に依存しており、そのスケーラビリティと効率を制限しています。
これらの課題に対処するために、自動化を生成AI(genai)と統合して倫理的ハッキングワークフローを最適化するAiの高度化システムであるPentest ++を導入します。
制御された仮想環境で開発されたPentest ++は、モジュール式の適応性のある設計を維持しながら、偵察、スキャン、列挙、搾取、ドキュメントなどの重要な浸透テストタスクを合理化します。
このシステムは、自動化と人間の監視のバランスを取り、重要な段階での情報に基づいた意思決定を保証し、効率の向上、スケーラビリティ、適応性などの大きな利点を提供します。
ただし、プライバシーの懸念やAI生成された不正確さ(幻覚)のリスクなど、倫理的な考慮事項も提起します。
この研究では、Pentest ++などのAI駆動型システムの可能性を強調しており、日常的なタスクを自動化することにより、サイバーセキュリティの人間の専門知識を補完し、専門家が戦略的意思決定に集中できるようにします。
堅牢な倫理的保護手段を組み込み、継続的な洗練を促進することにより、Pentest ++は、進化するサイバーセキュリティ環境における運用上および倫理的課題に対処するためにAIを責任を持って利用できる方法を示します。
要約(オリジナル)
Traditional ethical hacking relies on skilled professionals and time-intensive command management, which limits its scalability and efficiency. To address these challenges, we introduce PenTest++, an AI-augmented system that integrates automation with generative AI (GenAI) to optimise ethical hacking workflows. Developed in a controlled virtual environment, PenTest++ streamlines critical penetration testing tasks, including reconnaissance, scanning, enumeration, exploitation, and documentation, while maintaining a modular and adaptable design. The system balances automation with human oversight, ensuring informed decision-making at key stages, and offers significant benefits such as enhanced efficiency, scalability, and adaptability. However, it also raises ethical considerations, including privacy concerns and the risks of AI-generated inaccuracies (hallucinations). This research underscores the potential of AI-driven systems like PenTest++ to complement human expertise in cybersecurity by automating routine tasks, enabling professionals to focus on strategic decision-making. By incorporating robust ethical safeguards and promoting ongoing refinement, PenTest++ demonstrates how AI can be responsibly harnessed to address operational and ethical challenges in the evolving cybersecurity landscape.
arxiv情報
著者 | Haitham S. Al-Sinani,Chris J. Mitchell |
発行日 | 2025-02-13 16:46:23+00:00 |
arxivサイト | arxiv_id(pdf) |
提供元, 利用サービス
arxiv.jp, Google