stuxlabs/aweadaptive Agenten für dynamische Web-Penetrationstests
Akshat Singh Jaswal · Ashish Baghel
Akzeptiert bei NDSS LAST-X 2026
Moderne Webanwendungen entstehen zunehmend durch KI-gestützte Entwicklung und schnelle No-Code-Deployment-Pipelines, wodurch sich die Kluft zwischen der wachsenden Geschwindigkeit der Softwareentwicklung und der begrenzten Anpassungsfähigkeit bestehender Sicherheitswerkzeuge weiter vergrößert. Wir stellen AWE vor, ein speichererweitertes Multi-Agenten-Framework für autonomes Web-Penetrationstesting, das strukturierte, verwundbarkeitsspezifische Analysepipelines in eine leichtgewichtige LLM-Orchestrierungsschicht einbettet. Bei der Evaluierung anhand des XBOW-Benchmarks mit 104 Aufgaben erreicht AWE bei XSS eine Erfolgsquote von 87 % (+30,5 % gegenüber MAPTA) und bei blindem SQLi 66,7 % (+33,3 %), während es 98 % weniger Tokens verbraucht als bisherige Ansätze.
git clone https://github.com/stuxlabs/awe.git
cd awe
cp .env.example .env
docker compose up --build
./run-docker.sh <target> --auto # intelligent orchestration
./run-docker.sh <target> --xss
./run-docker.sh <target> --sqli
src/
├── orchestrators/ # LLM-driven agent coordination
├── xss_agent/ # Context-aware XSS pipeline
├── sqli_agent/ # Database fingerprinting + injection
├── ssti_agent/ # Template engine detection
├── xxe_agent/ # XML external entity
├── command_injection_agent/
├── lfi_agent/
├── ssrf_agent/
├── idor_agent/
└── utils/ # Memory system, browser verification
@article{jaswal2026awe,
title={AWE: Adaptive Agents for Dynamic Web Penetration Testing},
author={Jaswal, Akshat Singh and Baghel, Ashish},
journal={arXiv preprint arXiv:2603.00960},
year={2026}
}