Akademisches System
SwarmAttacker vs AutoPT
Ein einzelner Agent, eingeschränkt durch einen endlichen Automaten, der Scanning-, Auswahl-, Reconnaissance- und Exploitation-Zustände gegen ein bekanntes Ziel durchläuft, angesät von einem Schwachstellen-Scanner.
- Anbieter
- USTC, with QI-ANXIN and Chaitin
- Lizenz
- Keine Lizenzdatei (alle Rechte vorbehalten)
- Preis
- Kostenlos, selbst gehostet. Du bringst deinen eigenen Modell-API-Schlüssel oder ein lokales Modell mit.
- Geprüft
- 2. September 2026
| Fähigkeit |  SwarmAttacker8 von 8 | AutoPT1 von 8 |
|---|---|---|
| Kostenlos | Ja. | |
| Läuft mit einem ChatGPT-Abo | Nicht gefunden. | |
| Eigene Prompts & Skills | Teilweise. | |
| Umgang mit Sicherheits-Verweigerungen | Teilweise. | |
| Paralleler Multi-Agenten-Schwarm | Nicht gefunden. | |
| MIT-lizenzierte Open Source | Nicht gefunden. | |
| Black-Box aus einer URL | Nicht gefunden. | |
| Modell-agnostisch | Teilweise. |
- ja
- nicht gefunden oder nur teilweise
Fahre über eine Markierung für die Belege. Ein Kreuz bedeutet, dass die Fähigkeit auf AutoPTs öffentlichen Seiten oder im Repository am 2. September 2026 nicht oder nur teilweise gefunden wurde, nicht dass sie technisch unmöglich ist.
Profil
Was ist AutoPT?
AutoPT ist ein Forschungsagent der University of Science and Technology of China, mit Co-Autoren bei QI-ANXIN und Chaitin, erstmals im November 2024 gepostet und 2025 in einer IEEE-Zeitschrift veröffentlicht. Sein Beitrag ist ein Penetrationstest-Zustandsautomat: ein einzelner LLM-Agent, eingeschränkt durch einen endlichen Automaten mit Scanning-, Auswahl-, Reconnaissance-, Exploitation- und Check-Zuständen, entworfen, um den Kontextverlust- und Stillstand-Fehlern einfacherer Agentenschleifen entgegenzuwirken. Ein Schwachstellen-Scanner sät die Zielliste des Agenten an.
Auf dem eigenen scannerbasierten Benchmark der Autoren hebt AutoPT die Abschlussrate eines kleinen Modells von 22% auf 41%. Ziele werden als IP und Port zusammen mit einem Benchmark-Datensatz gegeben, der die Schwachstelle benennt, sodass Läufe informiert statt URL-only-Black-Box sind, und nur ein paar OpenAI-Modelle bestanden das Vorexperiment der Autoren. Verweigerungen werden mit Legal-Tester-Rollenspiel und, laut Paper, Jailbreak-Prompts gehandhabt.
Das öffentliche Repository hat rund 50 Sterne und liefert keine Lizenzdatei, sodass der Code einsehbar, aber nicht rechtlich wiederverwendbar ist. Das System ist Single-Agent by Design und auf vorkonfigurierte verwundbare Umgebungen beschränkt statt auf offene Web-Discovery.
Zugunsten von SwarmAttacker
Wo es sich abhebt.
- 01Ein paralleler Schwarm gegen AutoPTs einzelnen endlichen-Automaten-Agenten.
- 02Eine echte MIT-Lizenz, während AutoPT keine Lizenzdatei liefert und nicht rechtlich wiederverwendet werden kann.
- 03Black-Box aus einer URL, während AutoPT eine IP, ein Schwachstellen-Label und einen Scanner braucht.
- 04Läuft auf einem ChatGPT-Plan und handhabt Verweigerungen nativ, statt sich auf Jailbreak-Prompts zu verlassen.
Zugunsten von AutoPT
Wo es stärker ist.
- 01Ein veröffentlichtes Zustandsautomaten-Design, das den Agenten-Stillstand messbar reduziert.
- 02Ein peer-reviewtes IEEE-Zeitschriften-Paper.
- 03Ein Fokus auf Known-CVE-Umgebungen, der offene Discovery ergänzt.
Fazit
Welches solltest du wählen?
AutoPT ist ein Forschungsbeitrag über Agentensteuerung, kein deploybares Tool, und es liefert keine Lizenz. Wähle SwarmAttacker für einen parallelen, MIT-lizenzierten Black-Box-Agenten.
Quellen
Wogegen diese Seite geprüft wurde.
Alle geprüft am 2. September 2026.
Verwandle eine URL in einen Sicherheitsbericht.
Open Source, MIT-lizenziert, und es läuft über den ChatGPT-Plan, für den du ohnehin schon zahlst. Installiere es und richte es auf ein Ziel, das dir gehört.
brew install joloooo/swarm/swarm