红队 · 论文

该研究提出了基于可执行安全属性探针的自动化评估基准 MobileCyBench，用于衡量 AI 智能体在移动应用及后端环境下的漏洞挖掘与利用生成能力。

• 核心定位与解决问题：AGENTCYBERRANGE是用于度量前沿AI在多主机靶场中自主网络攻击能力的开放评测基准。 研究旨在解决现有基准多局限于单点漏洞复现或CTF任务、难以反映从暴露面探测到多主机横向移动端到端攻击链条的问题。
• 评测设计与工具链：基准包含集成110个漏洞的WebExploitBench与涵盖8个靶场156台内网主机的PostExploitBench，配合CAGE工具链实现跨CLI智能体统一接口、自动化靶场编排与基于运行时金丝雀和主机标记的双重证据验证。
• 主评测基准表现：在无提示的Level-0设定下，GPT-5.5取得最高成功率，在Web利用与后渗透任务中的Pass@3 (Avg.)分别为16.06%和31.71%，在Pass@3 (Max)下成功攻破31个Web漏洞与43.90%的后渗透任务节点（Table 4、Table 5）。
• 知识提示带来的增益：提供具体脆弱URL（Level-1）使GPT-5.5在Web利用的Pass@3 (Avg.)提升至32.12%，而提供弱点详情与CVE编号（Level-2）使后渗透成功率进一步提升至46.34%（Table 8、Table 9）。
• 实战能力与攻击缺陷：评测中观察到智能体能自发发现ComfyUI的未公开任意文件写入0-day漏洞，并能在防病毒软件查杀Webshell后变异载荷；但智能体同时表现出运行波动大、深层交互检出率低（深度6仅11%）以及在复杂网络中易反复触发蜜罐的缺陷。
• 作者结论与防御启示：作者指出，当前前沿AI虽尚不具备稳定的端到端完全攻陷能力，但已展现出非平凡的实际威胁潜力；模型发布前安全评估需纳入全链条网络靶场评测，且防御方应将智能体自动化渗透纳入防御规划考量。