MazeRunner는 LLM 기반 침투 테스트를 위한 3-에이전트 작업·단서 오케스트레이션 프레임워크로, 전역 지휘·맥락 집약적 실행·실패 원인 분석을 분리해 비선형적인 실제 블랙박스 환경에 대응한다. HTB(Hack The Box) 타겟 10개 평가에서 Claude Sonnet 4.5 기반 MazeRunner는 하위 작업의 47.7%를 완료해 PentestGPT-V2(36.2%)와 Claude Code(34.2%)를 앞섰으며, 6개 타겟에서 사용자 권한 이상을, 이 중 2개에서는 루트 권한까지 획득했다. 동일 모델 기반 베이스라인은 단 2개 타겟에서만 사용자 권한을 얻었고 루트 권한은 한 번도 얻지 못했다. 상태 유지와 분기 탐색 능력이 침투 테스트 자동화의 실질적 성능 차이를 만든다는 점을 보여준다.
- •3-에이전트 구조(전역 지휘·실행·실패 리뷰)로 비선형적 블랙박스 침투 테스트의 공격 그래프를 점진적으로 추론한다.
- •HTB 타겟 10개 평가에서 하위 작업 완료율 47.7%로 PentestGPT-V2(36.2%), Claude Code(34.2%)를 상회.
- •6개 타겟에서 사용자 권한 이상 획득, 이 중 2개는 루트 권한까지 달성(베이스라인은 루트 권한 0건).
- •장기 단서 연관과 분기 전환 능력이 기존 깊이우선 탐색 방식의 한계를 극복한다.
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MazeRunner: Nonlinear Task and Clue Orchestration for LLM-driven Black-Box Automated Penetration Testing
- 1.3-에이전트 태스크·단서 오케스트레이션으로 비선형 블랙박스 침투테스트를 수행하는 자율 시스템 MazeRunner 제안
- 2.전역 오케스트레이션, 문맥집약적 실행, 실패지향 리뷰를 분리해 액션 수정·전제조건 복구·분기전환·장거리 단서연관을 지원
- 3.HTB 10개 타깃 평가서 서브태스크 47.7% 완료, 경쟁모델(36.2%·34.2%) 능가
- 4.6개 타겟에서 사용자급 이상 접근 횝득(2개는 루트 권한), 동일모델 베이스라인은 각각 2개 타겟에서만 접근하고 루트는 전무
왜 중요한가?
기존 LLM 침투테스트 에이전트가 선형·단일경로 탐색에 갇혀 실패 오진과 단서 망각에 취약했던 문제를, 태스크-단서 분리 오케스트레이션으로 해결해 실제 HTB 타깃에서 루트 권한 획득률을 유의미하게 끌어올렸다.
국내 많은 기업들이 인력과 시간 제약으로 인해 침투 테스트에 어려움을 겪고 있으며, 기존 LLM 기반 도구는 단순한 시나리오에 한정됩니다. 'MazeRunner'는 LLM을 활용하여 복잡하고 비선형적인 블랙박스 침투 테스트를 자동화함으로써 실제 환경에서의 보안 취약점 발견 효율을 극대화합니다. 이는 한국 기업들의 사이버 방어 역량을 혁신적으로 강화하고 보안 전문가들의 업무 부담을 경감하는 데 기여할 것입니다.
본문 미리보기
arXiv:2608.14216v1 Announce Type: new Abstract: Penetration testing is essential yet resource-intensive. Although large language models (LLMs) show promise for automating security auditing, existing agents mainly execute end-to-end workflows in simplified linear scenarios. Real-world black-box testing is fundamentally nonlinear: the attack graph is initially unknown and must be incrementally inferred from environmental feedback. Observations may reveal multiple attack branches, failures are oft
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