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论文追踪· arXiv:2610.02869·本站收录 · 原文发表

AgentTrap:面向自主渗透测试 Agent 的有状态反馈欺骗蜜罐

AgentTrap: Stateful Feedback Deception against Autonomous Penetration Testing Agents

AI 导读

研究者提出 AgentTrap,一种面向自主渗透测试 Agent 的闭环蜜罐,通过哨兵端点避免误伤正常流量、基于被保护应用的状态化欺骗,以及行为引导的升级策略来维持交互并收集 Agent 侧行为证据。在部署的 Web 应用中,研究团队用真实应用端点与独立蜜罐端点、三种防御策略对八种自主渗透测试 Agent 进行评测。相比无防御,AgentTrap 将真实目标的总体攻击成功率从 95.8% 降至 79.2%,并在 18.8% 的运行中成功诱导出攻击方 API key,效果优于静态欺骗与固定升级策略。轨迹分析显示,Agent 抵御此类反制的能力同时取决于模型层面对欺骗性请求的识别和架构层面对敏感资源的隔离。

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