m-sec-org/BreachWeave

解決する課題

BreachWeave は、インテリジェントなペネトレーションテストおよび Capture The Flag (CTF) シナリオ向けに設計されています。脆弱性の発見と攻撃チェーンの実行プロセスを自動化し、複雑なセキュリティ課題に対処するために必要な手作業を削減します。同時に、タスクのドリフト、早期終了、コンテキストの過負荷といった一般的な AI の失敗を防ぎます。

仕組み

このプロジェクトは、3 つの主要な役割で構成されるマルチエージェントコラボレーションアーキテクチャを使用しています。

• Manager: コントロールプレーンとして機能し、グローバルなオーケストレーション、Solvers のスケジューリング、コラボレーションの組織化を行います。Manager 自体は攻撃チェーンを実行しません。
• Solver: 情報収集、脆弱性の検証、攻撃チェーンの実行など、実際の作業を行うアクティブなエージェントです。
• Observer: 実行プロセスを監視し、Solver の直接的な決定を妨げることなく、パスの逸脱を修正し状態を維持する監督エージェントです。

効率を維持するために、システムは「アイデア」(追求する方向性) と「メモリ」(検証済みの事実と証拠) を分離し、コンテキスト圧縮とノイズ低減を採用して、LLM が高信号な情報を受け取れるようにしています。

対象ユーザー

エージェントフレームワークを使用してセキュリティテストのワークフローを自動化したいセキュリティ研究者、認定ペネトレーションテスター、および CTF 参加者。

ハイライト

• マルチエージェント並行処理: 単一の Manager の下で、複数の Solvers が同時に異なる攻撃パスを探索することをサポートします。
• 状態のレイヤー化: 戦略的な方向性と事実に基づく証拠を分離し、意思決定の曖昧さを防ぎます。
• 実行時監視: Observer を使用して軽量な修正を提供し、エージェントがスタックしたりドリフトしたりするのを防ぎます。
• コンテキスト最適化: 書き換えと要約を実装し、生のツール出力によるコンテキストウィンドウの飽和を防ぎます。
• 外部化された終了: モデルの主観的な判断のみに頼るのではなく、システムレベルの制約を使用してタスクの完了時期を決定します。