自律的なペネトレーションテストのための環境に基づくマルチエージェント・ワークフロー
arXiv cs.RO / 2026/3/26
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要点
- 本論文は、ロボティクスベースのサイバーフィジカルシステムにおけるペネトレーションテストを、大規模言語モデルによって自動化する環境に基づくマルチエージェント・ワークフローを提案する。
- 実行中に共有グラフ・メモリを動的に構築し、ネットワークトポロジー、通信チャネル、脆弱性、試みられたエクスプロイトなど、観測可能なシステム状態を捉える。
- アーキテクチャは、人による監督のための追跡可能性と効果的なコンテキスト管理を維持しつつ、構造化された自動化を実現することを目的として設計されている。
- ROS/ROS2 のロボティクス Capture-the-Flag 環境において、当該システムは 100% のテスト実行でチャレンジを完了した（n=5）。これは先行研究のベンチマークを上回る。
- 著者らは、このアプローチが、EU AI Act のような枠組みで言及される監督およびガバナンスの期待に整合するものだと位置づけている。
