AgentSnare usa engano dinâmico para desviar agentes autônomos de pentest do alvo real, sem exploração bem-sucedida em 45 tentativas
Pesquisadores propõem o AgentSnare, um sistema de decepção que se adapta ao histórico de interação de um agente autônomo de pentest baseado em LLM, construindo e ajustando incrementalmente um ambiente de decoy factualmente consistente para atrasar, desviar e neutralizar o ataque, em vez de depender de artefatos estáticos plantados previamente, que agentes mais avançados aprendem a reconhecer e contornar. Em testes com 15 aplicações web do CVE-Bench e três modelos atacantes distintos, o AgentSnare absorveu 46,8% das chamadas de ferramenta do agente no ambiente chamariz e evitou exploração bem-sucedida do alvo real em todas as 45 combinações testadas.
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