摘要
本文提出 ExploitBench,一种针对大语言模型网络安全代理的能力分级基准。该研究将漏洞利用分解为从触发崩溃到任意代码执行的 16 个可测量阶段,克服了现有基准仅关注二元结果的局限。通过在 41 个 V8 漏洞上的实例化测试,结合自适应教练与环境消融实验,揭示了公开模型与私有前沿模型在构建复杂利用原语方面的显著能力差距,表明针对硬化目标的漏洞利用正在成为新兴的前沿技能。
AI 推荐理由
论文评估 Agent 利用漏洞的技能阶梯,核心在于衡量工具使用与代码执行等具体技能能力。
研究机构
卡内基梅隆大学
Bugcrowd
论文信息