2026 · 会议论文
Cyber-Zero:无需运行环境训练网络安全智能体
Cyber-Zero: Training Cybersecurity Agents without Runtime
Cyber-Zero 依据公开的解题报告(writeup)合成夺旗赛(CTF)智能体的训练轨迹,而不实际运行题目。作者经由 CTF Archives 仓库从 CTFtime 收集解题报告,经过清洗与筛选后,再用 DeepSeek-V3-0324 补全缺失的元数据并提取旗标;移除与评测基准重叠的 47 道题目后,语料包含 6,188 篇解题报告,覆盖 543 场竞赛中六个类别的 4,610 道题目,时间跨度为 2017–2025 年。随后由两个 DeepSeek-V3-0324 角色模拟每次解题:CTF 选手只能看到题目内容;Bash 终端则能看到解题报告与旗标,负责编造合理的命令输出,并可插入提示,这些提示在训练前会被删除。轨迹采用 EnIGMA 智能体框架的格式,只有得出完全匹配的旗标、通过格式检查,并经 LLM 过滤器判定与解题报告思路一致的轨迹才会保留。作者用其中 9,464 条轨迹微调 Qwen3、Qwen2.5-Instruct 与 SWE-agent-LM 模型,并以自行开发的并行版 EnIGMA+ 在 InterCode-CTF、NYU CTF Bench 与 Cybench 上评测。微调后的 Qwen3-32B(Cyber-Zero-32B)平均 Pass@1 从 20.3% 提升至 33.4%,即摘要所述的 13.1 个百分点增益。
研究范围与局限
训练轨迹均未实际执行:命令输出由一个知晓解题报告与旗标的 LLM 模拟,轨迹通过旗标完全匹配、格式检查和 LLM 评判筛选,而不是通过运行命令验证。作者承认语料可能包含错误的命令记录和编造的旗标,未报告定量错误分析,模拟轨迹也不包含 gdb、Python 交互环境和浏览器等交互式工具。解题报告与评测任务涵盖六个通用 CTF 类别,并非仅限逆向工程;三个测试基准共有 323 道可运行题目,其中 84 道属于逆向工程,总体 Pass@1 不代表逆向工程准确率。结果是在作者的 EnIGMA+ 框架中、以 40 轮为上限的单次贪心解码 Pass@1,所用基准副本经过作者修复;另有 17 道题目无法搭建。污染控制依靠人工比对移除了 47 道重叠题目。夺得旗标并不表明恢复了程序结构。仓库已归档,采用 CC BY-NC 4.0 许可证,其基准说明指出所附基准内容仍归原作者所有。
与本合集的关联
补充一种无需运行环境、为训练开放 CTF 智能体合成轨迹的方法,其任务包含逆向工程;它按同样收录于本节的 EnIGMA 框架格式组织数据,并在 InterCode-CTF、NYU CTF Bench 与 Cybench 上评测。
发表与复核详情
- 发表载体
- ICLR 2026
- 发表状态
- 会议论文
- 出版/提交日期
- 2026 年(具体日期未核实)
- 日期依据
- 采用 ICLR 官方论文集标明的出版年份,不主张更精确的出版日期。本条目不采用论文集页面中 2026-04-20 的引用日期,也不以 arXiv 日期替代。
- arXiv 首次提交
- 2025 年 7 月 29 日
- arXiv
- 2508.00910
- 已复核的 arXiv 版本
- v2
论文集页面、其 PDF 与 arXiv 列出的五位作者及顺序一致。论文集页面列出页码 154054–154184,没有 DOI。其 131 页的 PDF 页眉为“Published as a conference paper at ICLR 2026”;与 arXiv v2 相比,该版本增加了局限性附录,说明了移除 47 道题目的污染控制,并将 Zijian Wang 的单位改为 Meta Superintelligence Labs。其摘要称 Cyber-Zero-32B 与前沿开放权重模型相当,而 arXiv v2 和论文集页面摘要称其在开放权重模型中达到最先进水平。arXiv v1 发布于 2025-07-29,v2 为 2025-08-25;v2 注释链接了代码仓库。OpenReview 论坛页与 API 因浏览器验证无法获取,因此不记录报告形式。在所审阅的 2025-09-02 提交中,GitHub 仓库已归档;LICENSE 为 CC BY-NC 4.0 法律文本(GitHub 显示为 NOASSERTION),NOTICE 标注 SPDX 标识 CC-BY-NC-4.0。仓库包含轨迹生成、质量过滤与格式转换脚本(需要 Python 3.8 或更高版本及 LiteLLM,默认模型为 DeepSeek-V3-0324,因此运行需要模型服务)、EnIGMA+ 框架,以及三个基准的修复副本。README 未链接已发布的轨迹语料或模型权重。本次未运行代码或实验。
来源复核于
本合集仅做来源复核,未重新运行论文实验。请通过原始论文或 BibTeX 引用原作者。
一手来源
- https://proceedings.iclr.cc/paper_files/paper/2026/hash/f9f54762cbb4fe4dbffdd4f792c31221-Abstract-Conference.html
- https://proceedings.iclr.cc/paper_files/paper/2026/file/f9f54762cbb4fe4dbffdd4f792c31221-Paper-Conference.pdf
- https://arxiv.org/abs/2508.00910
- https://arxiv.org/pdf/2508.00910v2
- README.md GitHub · amazon-science/Cyber-Zero · 修订 e0c4493
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- benchmarks/README.md GitHub · amazon-science/Cyber-Zero · 修订 e0c4493