摘要
针对物联网系统因硬件受限和配置不安全导致的脆弱性，本文提出 VEXAIoT，一个基于大语言模型的多智能体自主框架。该框架结合漏洞检测与攻击执行智能体，执行侦察、规划攻击序列并利用工具对物联网服务进行漏洞挖掘。在 IoTGoat 和 Metasploitable 环境中的评估显示，其在十种攻击场景下成功率高达 95%，平均执行时间低于两分钟，证明了 LLM 驱动智能体在自动化物联网安全测试中的潜力。
AI 推荐理由
论文核心在于多智能体框架的任务规划，包括侦察、攻击序列规划及目标导向执行。
研究机构
Department of Computer Science, Tennessee Tech University, TN, USA
School of Interdisciplinary Informatics, University of Nebraska Omaha, NE, USA
Dept. of Mathematics & Computer Science, University of North Carolina at Pembroke, NC, USA
论文信息