यह पत्र इस संभावना को उठाता है कि बड़े भाषा मॉडल, जैसे-जैसे वे स्वायत्त प्रोग्रामर के रूप में विकसित होते हैं, जोखिम भरे आक्रामक साइबर संचालनों को स्वचालित कर सकते हैं। मौजूदा अत्याधुनिक मॉडल ऑडिट ऐसे एजेंटों के साइबर सुरक्षा जोखिम की जाँच करते हैं, लेकिन अक्सर वास्तविक दुनिया में विरोधियों को दी जाने वाली स्वतंत्रता पर विचार करने में विफल रहते हैं। विशेष रूप से, संभावित विरोधियों द्वारा मजबूत सत्यापनकर्ताओं और वित्तीय प्रोत्साहनों के माध्यम से आक्रामक साइबर सुरक्षा एजेंटों में क्रमिक रूप से सुधार किया जा सकता है। इसलिए, यह पत्र साइबर सुरक्षा के संदर्भ में विस्तारित ख़तरा मॉडल पर विचार करने की आवश्यकता पर विचार करता है, और एक निश्चित कंप्यूटिंग बजट के भीतर स्टेटफुल और स्टेटलेस वातावरण में विरोधियों को प्राप्त हो सकने वाली स्वतंत्रता की विभिन्न डिग्री पर प्रकाश डालता है। हमारे अध्ययन में, हम दिखाते हैं कि अपेक्षाकृत छोटे कंप्यूटिंग बजट (8 H100 GPU घंटे) के साथ भी, एक विरोधी इंटरकोड CTF में आधार रेखा की तुलना में किसी एजेंट की साइबर सुरक्षा क्षमताओं में 40% से अधिक सुधार कर सकता है। यह एक एजेंट के साइबर सुरक्षा जोखिम का गतिशील तरीके से आकलन करने की आवश्यकता पर प्रकाश डालता है, जिससे एक अधिक यथार्थवादी जोखिम चित्र प्राप्त होता है।
