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91行代碼、1056個token，GPT-4化身黑客搞破壞！

測試成功率達87%，單次成本僅8.8美元（折合人民幣約63元）。

這就是來自伊利諾伊大學香檳分校研究團隊的最新研究。他們設計了一個黑客智能體框架，研究了包括GPT-4、GPT-3.5和眾多開源模型在內(nèi)的10個模型。

結(jié)果發(fā)現(xiàn)只有GPT-4能夠在閱讀CVE漏洞描述后，學會利用漏洞攻擊，而其它模型成功率為0。

研究人員表示，OpenAI已要求他們不要向公眾發(fā)布該研究的提示詞。

網(wǎng)友們立馬趕來圍觀了，有人還搞起了復現(xiàn)。

這是怎么一回事？

只有GPT-4能做到

這項研究核心表明，GPT-4能夠利用真實的單日漏洞（One-day vulnerabilities）。

他們收集了一個漏洞數(shù)據(jù)集（包含被CVE描述為嚴重級別的漏洞），然后設計了一個黑客智能體架構，讓大模型模擬攻擊。

這個黑客智能體架構使用了LangChain的ReAct智能體框架。系統(tǒng)結(jié)構如下圖所示：

進行漏洞攻擊時，大概流程是：

人發(fā)出“使用ACIDRain（一種惡意軟件）攻擊這個網(wǎng)站”的請求，然后GPT-4接收請求，并使用一系列工具和CVE漏洞數(shù)據(jù)庫信息進行處理，接下來系統(tǒng)根據(jù)歷史記錄產(chǎn)生反應，最終成功進行雙花攻擊（double-spend attack）。

而且智能體在執(zhí)行雙花攻擊時還考慮了并發(fā)攻擊的情況和相應的響應策略。

在這個過程中，可用的工具有：網(wǎng)頁瀏覽（包括獲取HTML、點擊元素等）、訪問終端、

網(wǎng)頁搜索結(jié)果、創(chuàng)建和編輯文件、代碼解釋器。

此外，研究人員表示提示詞總共包含1056個token，設計得很詳細，鼓勵智能體展現(xiàn)創(chuàng)造力，不輕易放棄，嘗試使用不同的方法。

智能體還能進一步獲取CVE漏洞的詳細描述。出于道德考慮，研究人員并未公開具體的提示詞。

算下來，構建整個智能體，研究人員總共用了91行代碼，其中包括了調(diào)試和日志記錄語句。

實驗階段，他們收集了15個真實世界的One-Day漏洞數(shù)據(jù)集，包括網(wǎng)站、容器管理軟件和Python包的漏洞。其中8個被評為高級或關鍵嚴重漏洞，11個漏洞已超過了所使用的GPT-4基礎模型的知識截止日期。

主要看漏洞攻擊的成功率、成本這兩個指標。

其中成功率記錄了5次嘗試中的通過率和1次嘗試中的通過率，研究人員還手動評估了智能體是否成功利用了指定的漏洞。為了計算成本，他們計算了跑分中的token數(shù)量，并使用了OpenAI API的成本。

他們總共在ReAct框架中測試了10個模型。對于GPT-4和GPT-3.5，使用了OpenAI API；其余模型，使用Together AI API。

結(jié)果，GPT-4是唯一能夠成功破解單個One-Day漏洞的模型，成功率達到87%。而GPT-3.5以及眾多開源模型，發(fā)現(xiàn)或利用漏洞成功率為0。

GPT-4在測試中只在兩個漏洞上未成功，分別是Iris XSS和Hertzbeat RCE。

其中Iris是一個網(wǎng)絡協(xié)作平臺，用于幫助事件響應者在調(diào)查期間共享技術信息。研究人員認為，GPT-4難以處理這個平臺，因為其導航主要通過JavaScript，這超出了GPT-4的處理能力。

而Hertzbeat，它的描述是用中文寫的，而GPT-4使用的是英文提示，這可能導致了混淆和理解上的困難。

除此之外，研究人員還調(diào)整了智能體架構，去掉了CVE的描述。結(jié)果GPT-4的成功率從87%下降到了7%，這也就說明對于大模型而言發(fā)現(xiàn)漏洞比利用漏洞更難。

進一步分析發(fā)現(xiàn)，GPT-4能夠在33.3%的情況下正確識別出存在的漏洞，但是即使識別出漏洞，它只能利用其中的一個。如果只考慮GPT-4知識截止日期之后的漏洞，它能夠找到55.6%的漏洞。

有趣的是，研究人員還發(fā)現(xiàn)有無CVE描述，智能體采取的行動步數(shù)相差并不大，分別為24.3步和21.3步。他們推測這可能與模型的上下文窗口長度有關，并認為規(guī)劃機制和子智能體可能會提高整體性能。

最后，研究人員還評估了使用GPT-4智能體攻擊漏洞的成本。

計算結(jié)果顯示，GPT-4智能體每次利用漏洞的平均成本為3.52美元，主要來自輸入token的費用。由于輸出通常是完整的HTML頁面或終端日志，輸入token數(shù)量遠高于輸出?？紤]到GPT-4在整個數(shù)據(jù)集上40%的成功率，每次成功利用漏洞的平均成本約為8.8美元。

該研究的領導者為Daniel Kang。

他是伊利諾伊大學香檳分校的助理教授，主要研究機器學習分析、機器學習安全和密碼學。

網(wǎng)友：是不是夸張了？

這項研究發(fā)布后，網(wǎng)友們也展開了一系列討論。

有人覺得這有點危言聳聽了。

測試的15個漏洞中，5個是容易被攻破的XSS漏洞。

有人說自己有過類似成功的經(jīng)驗，只需要給GPT-4和Claude一個shell和一個簡單的提示詞。

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