Тест: четыре автономных ИИ‑агента атакуют MaxPatrol O2 – кто победил?
Positive Technologies сравнили четыре открытых ИИ‑агента‑нападающих в реальном тесте против своей системы защиты MaxPatrol O2.
В статье на Habr AI команда Positive Technologies провела масштабный эксперимент: четыре открытых проекта автономных ИИ‑агентов, способных выполнять разведку, сканирование уязвимостей и генерацию эксплойтов, были направлены на их продукт MaxPatrol O2.
Сценарий был построен так, чтобы каждый агент действовал полностью самостоятельно, используя цепочки промптов, LLM‑модели и инструменты типа LangChain. За 24 часа агенты собрали более 1 200 IP‑адресов, идентифицировали 87 потенциальных уязвимостей и сгенерировали 12 эксплойтов, из которых 4 прошли автоматическую проверку на уязвимость.
Самый «агрессивный» из тестируемых – проект RedHawk (основанный на GPT‑4‑Turbo) смог обойти аутентификацию через уязвимость в API‑gateway и получить доступ к базе данных событий. Другие три агента (BlueScout, GreenWorm, YellowFox) показали более скромные результаты: они успешно выполнили сканирование, но не смогли автоматически эксплуатировать найденные уязвимости.
Авторы подчеркивают, что даже при отсутствии полного автоматического эксплойта система MaxPatrol O2 смогла обнаружить и заблокировать более 80 % действий агентов, благодаря встроенному поведению‑аналитическому модулю. Тем не менее, тест продемонстрировал, что современные ИИ‑агенты способны существенно ускорять фазу разведки и подготовку атак, делая их более доступными для широких слоёв злоумышленников.
Полный материал доступен по ссылке: https://habr.com/ru/companies/pt/articles/1065034/
Для разработчиков AI‑инструментов это сигнал о необходимости встраивать механизмы контроля и этического ограничения уже на этапе проектирования. Студентам стоит изучать не только генерацию контента, но и способы защиты от автоматизированных атак, ведь такие агенты скоро станут обыденностью в киберсреде.
