दैनिक अर्क्सिव

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एआई के साथ एंड्रॉइड को तोड़ना: एलएलएम-संचालित शोषण में एक गहरी डुबकी

Created by
  • Haebom

लेखक

वानी विडुलिगे इशान परेरा, जिंग लियू, फैन लियांग, जुनी झांग

रूपरेखा

यह शोधपत्र कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) और बड़े पैमाने के भाषा मॉडल (LLM) का उपयोग करके एंड्रॉइड पेनेट्रेशन परीक्षण के स्वचालन, विशेष रूप से PentestGPT का उपयोग करके रूटिंग तकनीकों का पता लगाने और उन्हें लागू करने की प्रक्रिया का अन्वेषण करता है। हम AI-आधारित स्वचालित पेनेट्रेशन परीक्षण की दक्षता, विश्वसनीयता और मापनीयता का मूल्यांकन करने के लिए मौजूदा मैन्युअल रूटिंग प्रक्रियाओं की तुलना AI-आधारित एक्सप्लॉइट जनरेशन विधियों से करते हैं। हम स्वचालित रूटिंग के लिए मैन्युअल और AI-जनरेटेड दोनों स्क्रिप्ट को लागू करने के लिए Genymotion एंड्रॉइड एमुलेटर का उपयोग करते हैं, और LLM-आधारित स्क्रिप्ट जनरेशन को स्वचालित करने के लिए OpenAI API को एकीकृत करने वाला एक वेब एप्लिकेशन विकसित करते हैं। हम AI-आधारित एक्सप्लॉइट की प्रभावशीलता का मूल्यांकन करते हैं, उनकी खूबियों और कमज़ोरियों का विश्लेषण करते हैं, और नैतिक पहलुओं और एक्सप्लॉइटेबिलिटी सहित सुरक्षा संबंधी सुझाव प्रदान करते हैं। हमारे निष्कर्ष दर्शाते हैं कि जहाँ LLM एक्सप्लॉइट प्रक्रिया को सरल बनाते हैं, वहीं सटीकता और नैतिक अनुप्रयोग के लिए मानवीय हस्तक्षेप आवश्यक है।

Takeaways, Limitations

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Takeaways:
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हम एआई-आधारित उपकरणों का उपयोग करके एंड्रॉइड पैनेट्रेशन परीक्षण को स्वचालित करने की दक्षता और क्षमता प्रस्तुत करते हैं।
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हम एलएलएम का उपयोग करके स्वचालित शोषण उत्पन्न करने के पक्ष और विपक्ष का विश्लेषण करते हैं।
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एआई-आधारित प्रवेश परीक्षण के नैतिक मुद्दों और शोषण रोकथाम पर चर्चा प्रदान करता है।
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यह एआई-आधारित साइबर सुरक्षा अनुसंधान और मोबाइल सुरक्षा पर एक नया परिप्रेक्ष्य प्रस्तुत करता है।
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Limitations:
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शोध विषय एक विशिष्ट एलएलएम (पेंटेस्टजीपीटी) और एंड्रॉइड वातावरण तक सीमित हो सकता है।
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एलएलएम के आउटपुट परिणामों की सटीकता और विश्वसनीयता को सत्यापित करने के लिए आगे अनुसंधान की आवश्यकता है।
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विभिन्न Android संस्करणों और डिवाइस परिवेशों में परीक्षण सीमित हो सकता है.
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एआई-आधारित स्वचालित प्रवेश परीक्षण की नैतिक चिंताओं के लिए एक व्यापक समाधान का अभाव हो सकता है।
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