《大语言模型驱动的智能红队测试》

生成式人工智能正通过创建能够在渗透测试过程中自主规划、执行和适应的红队代理，重塑进攻性网络安全领域。然而，现有方法在通用性与专用性之间面临权衡，实际部署也暴露出诸如幻觉、上下文限制和伦理问题等挑战。在本研究中，我们引入了一种新型命令与控制架构，该架构利用模型上下文协议在网络上隐蔽地协调分布式自适应侦察代理。值得注意的是，我们发现该架构不仅提升了系统整体的目标导向行为，还消除了可用于检测和完全阻止命令与控制行为的关键主机及网络痕迹。我们首先全面回顾了最先进的生成式红队测试方法，从微调的专用模型到模块化或智能体框架，分析了它们在自动化能力与任务特定准确性方面的表现。随后详细阐述了我们基于模型上下文协议（MCP）的命令与控制架构如何通过实现异步并行操作和实时情报共享（无需周期性信标通信）来克服当前局限。通过一个红队代理部署的案例研究，说明了该架构在实际环境中的有效性，实现了快速且隐蔽的域渗透。我们进一步探讨了该架构的高级对抗能力、其检测规避技术，并针对其双用途特性带来的伦理问题提出了防御措施和受控实验室环境下的评估方法。与传统命令与控制的实验对比显示，该系统显著减少了人工投入和检测痕迹。最后，展望了未来研究方向，包括集成自主漏洞利用、防御性LLM代理、预测性规避机动以及多智能体蜂群技术。所提出的支持MCP的命令与控制框架标志着向逼真的AI驱动红队操作迈出了重要一步，此类操作既能模拟高级持续性威胁，又能为下一代防御系统的开发提供参考。

图1. 解耦的双段命令与控制通信流程概念图。MCP代理充当代理，向公共LLM发送看似良性的高层级查询（2a），LLM返回详细的多步骤攻击计划（2b）以供执行。

本文其余部分结构如下。第二章回顾了生成式AI红队测试的技术现状，比较了微调专用模型与基于智能体的框架。第三章分析了生成式AI驱动红队面临的关键挑战，包括性能差距、LLM可靠性问题和伦理考量。第四章介绍了我们支持MCP的自主命令与控制架构，详述其设计原则、核心组件和实际部署考量。第五章探讨了该架构带来的高级对抗能力，例如取代传统信标通信的自主事件驱动操作、多智能体蜂群协同以及复杂检测规避策略。第六章对我们的MCP支持系统与传统命令与控制方法进行了比较评估，分析了人力投入、检测痕迹和操作延迟等指标。第七章讨论了该技术的双用途性质及其伦理影响，提出了检测和缓解这些新威胁的防御对策。第八章概述了未来研究方向，包括全自主漏洞利用、防御性LLM代理开发和预测性规避技术。最后，第九章总结全文，概括我们的贡献及其对红队和蓝队社群的意义。