stuxlabs/awe動的ウェブ侵入テストのための適応型エージェント
Akshat Singh Jaswal · Ashish Baghel
NDSS LAST-X 2026 に採択
現代のWebアプリケーションは、AI支援による開発と迅速なノーコード展開パイプラインを通じてますます生み出されるようになり、加速するソフトウェア開発の速度と、既存のセキュリティツールが持つ限定的な適応性との間のギャップが広がっています。本稿では、軽量なLLMオーケストレーション層に、構造化された脆弱性固有の分析パイプラインを組み込んだ、自律型Webペネトレーションテストのためのメモリ拡張型マルチエージェントフレームワーク「AWE」を提案します。104のチャレンジで構成されるXBOWベンチマークで評価した結果、AWEはXSS成功率87%（MAPTA比+30.5%）、ブラインドSQLi成功率66.7%（+33.3%）を達成し、従来手法と比較してトークン消費量を98%削減しました。
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}
}