PrivEscalate：面向 LLM 自动化 Linux 提权的 531 场景基准与 PrivEscAgent 增强方案
PrivEscalate: Measuring and Augmenting the Threat of LLM-Automated Linux Privilege Escalation
AI 导读
研究者提出 PrivEscalate，一个包含 531 个 Docker 化场景、覆盖 14 个子类别的 Linux 提权大规模基准，并额外派生 329 个参数化变体以测量对环境干扰的敏感性。在三种智能体架构上评测六个 LLM 后发现：模型能力在不同漏洞类别间差异明显，没有单一模型在高发类别上全面领先；提权成功对环境扰动敏感，配置轮换能打断部分利用尝试但无法消除风险；智能体架构会显著改变成功率并重排模型名次，幅度因模型而异。基于这些发现，作者开发 PrivEscAgent，在通用 ReAct 智能体上加入确定性枚举、类别匹配和步骤规划，在不修改底层 LLM 的情况下优于此前的 Linux 提权智能体基线。