Cyber Model Arena

Avaliamos agentes de IA com modelos de fundação e harnesses padrão em múltiplas tarefas de cibersegurança do mundo real.

Qualidade do modelo vs. Eficiência

Taxa de sucesso em relação a custo, tempo ou etapas por resolução ao longo de k tentativas independentes.

Conjunto de dados
Harness
X por resolução
Pass@k

Tabela de classificação

Cada porcentagem é pass@1 nessa categoria.

#
Agente
Geral @ 1
Vulnerabilidades de código
API Sec
Web Sec
Cloud Sec
Eficiência / passe
1
ADK React
77.2%65.8%85.8%74.7%82.6%
4.3 min$0.7715 passos
2
Antigravity
77%64.9%87%69%87%
8.4 min$0.9751 passos
3
ADK React
74.9%57%85.2%90.8%66.7%
5 min$1.6258 passos
4
Claude Code
71.2%55.2%84%81.6%63.8%
12.2 min$2.6319 passos
5
Codex
71.2%55.1%78.4%86.2%65.2%
6.6 min$0.6721 passos
6
Claude Code
70.8%59.9%82.7%66.7%73.9%
5.3 min$0.8416 passos
7
Codex
69.8%57.2%79.6%77%65.2%
5.7 min$2.0622 passos
8
Claude Code
69.3%50.8%78.4%88.5%59.4%
17.9 min$1.2651 passos
9
Claude Code
68.5%50.1%84.6%78.2%60.9%
5.7 min$1.5258 passos
10
Antigravity
68%48.7%84%77%62.3%
4.3 min$0.89104 passos
11
ADK React
66.9%41.8%78.4%85.1%62.3%
15.3 min$7.4612 passos
12
Antigravity
65.6%45.6%80.2%71.3%65.2%
7 min$0.4774 passos
13
Claude Code
65.4%44%79%74.7%63.8%
11.9 min$2.7715 passos
14
Codex
64.5%46.8%72.8%80.5%58%
6.3 min$0.0518 passos
15
Claude Code
64.4%38.9%78.4%79.3%60.9%
22.4 min$3.4847 passos
16
Claude Code
64.2%33.8%82.7%79.3%60.9%
27.2 min$8.2957 passos
17
Codex
63%48.9%75.3%65.5%62.3%
4.6 min$0.9220 passos
18
ADK React
61%25.8%80.2%81.6%56.5%
30.6 min$2.3139 passos
19
ADK React
60.9%35.3%77.2%75.9%55.1%
15.7 min$4.1612 passos
20
Claude Code
60.5%37.7%73.5%81.6%49.3%
22.5 min$8.9947 passos
21
Claude Code
60.5%43.4%75.3%71.3%52.2%
21.1 min$0.0930 passos
22
ADK React
59.7%17%80.2%85.1%56.5%
38.7 min$0.9537 passos
23
Antigravity
59.3%38.9%77.2%63.2%58%
7.4 min$1.3178 passos
24
Claude Code
59.3%36.3%76.5%67.8%56.5%
14.1 min$1.5816 passos
25
Claude Code
59.1%26.1%82.1%74.7%53.6%
27.4 min$6.4738 passos
26
Claude Code
59.1%39.4%75.9%69%52.2%
16 min$9.3240 passos
27
ADK React
58.7%31.4%81.5%60.9%60.9%
26.3 min$2.3719 passos
28
Claude Code
58%32.9%82.7%65.5%50.7%
28 min$3.1333 passos
29
Claude Code
54.4%37.9%72.8%62.1%44.9%
12.1 min$0.6720 passos
30
ADK React
53.6%17.3%74.7%75.9%46.4%
41.6 min$2.3546 passos
31
ADK React
52.8%27.5%77.2%52.9%53.6%
31.9 min$1.6149 passos
32
ADK React
52.5%36.3%76.5%44.8%52.2%
19.2 min$1.5317 passos
33
ADK React
52.2%27.5%72.2%59.8%49.3%
21.7 min$1.0920 passos
34
Claude Code
51%26.5%75.9%60.9%40.6%
28.6 min$1.8921 passos
35
Claude Code
50.5%32%68.5%50.6%50.7%
17.7 min$2.3932 passos
36
Claude Code
50.2%21%78.4%44.8%56.5%
39.4 min$0.4131 passos
37
ADK React
49.1%21.7%75.3%51.7%47.8%
40.1 min$1.4028 passos
38
Claude Code
48.2%24.1%77.2%49.4%42%
33.9 min$0.3424 passos
39
ADK React
47.4%16.4%80.9%41.4%50.7%
40.1 min$0.2228 passos
40
ADK React
46.6%23.4%56.2%67.8%39.1%
43 min$2.3916 passos
41
ADK React
46.5%19%71%48.3%47.8%
46 min$1.7559 passos
42
Claude Code
45.5%9.7%71.6%64.4%36.2%
51.2 min$2.8515 passos
43
Antigravity
44.3%21.9%72.2%42.5%40.6%
15.7 min$1.0781 passos
44
ADK React
42%14.3%77.2%29.9%46.4%
42.5 min$1.6926 passos
45
ADK React
41.8%12.4%78.4%35.6%40.6%
55.5 min$0.2020 passos
46
ADK React
39.7%15.2%77.8%31%34.8%
55.5 min$0.1717 passos
47
Claude Code
39%13.6%76.5%29.9%36.2%
58.7 min$0.5314 passos

O estado da IA ofensiva agente

Os agentes já conseguem realizar tarefas cibernéticas padrão

Agentes líderes já concluem a maioria dos nossos desafios básicos de segurança do mundo real em sua primeira tentativa.

  • 77.2%
    Gemini 4Argon +ADK React
  • 77%
    Gemini 4Argon +Antigravity
  • 74.9%
    Gemini 3.8Flash Cyber +ADK React
  • 71.2%
    ClaudeOpus 5 +Claude Code

O mesmo modelo apresenta desempenho diferente entre os chicotes

O mesmo modelo pode ter um desempenho substancialmente melhor ou pior com o Claude Code em comparação ao ADK React. Nós avaliamos a combinação, não o modelo isoladamente.

  • 42%
    Claude Sonnet 5 +ADK React
  • 59.3%
    Claude Sonnet 5 +Claude Code

Os ataques são baratos e levam minutos

Um ataque de agente de IA bem-sucedido normalmente custa alguns dólares e é concluído em minutos. Tentativas adicionais (por exemplo, pass@3) aumentam a taxa de sucesso do ataque.

Hora
4.3MÍNpor solução

Custo
$0.77por solução

Vulnerabilidades de código ainda são difíceis para agentes encontrarem e explorarem

Cobrimos muitos desafios de encontrar vulnerabilidades em grandes bases de código e exploração de falhas de 1 dia (CVEs conhecidas). Consideramos que essas tarefas são mais difíceis para os agentes resolverem.

  • 85.8%
    Segurança de API
  • 82.6%
    Segurança na nuvem
  • 74.7%
    CTFs do Websec.fr
  • 65.8%
    Vulnerabilidades de código

Conjuntos de dados

Vulnerabilidades de código

221 desafios

Identificar padrões de vulnerabilidade conhecidos no código-fonte e explorar falhas de 1 dia (CVEs conhecidas).

Identificar a causa-raiz da vulnerabilidade em Python, Java e Go, ou explorar um CVE ativo de 1 dia.

Segurança de API

54 desafios

Descobrir e explorar vulnerabilidades web por meio de uma API ativa.

Acessar todos os caminhos exploráveis em laboratórios sem usar código-fonte e, frequentemente, sem nenhuma especificação de API.

CTFs do Websec.fr

29 desafios

Analisar o código-fonte de desafios de CTF web e escrever exploits funcionais para capturar flags.

Usar as tarefas públicas do site websec.fr.

Segurança na nuvem

23 desafios

Explorar configurações incorretas em diferentes provedores de nuvem (extraído dos Desafios de CTF da Wiz).

Capturar uma flag em configurações estilo AWS / Azure / GCP / Kubernetes.

Arreios

ADK React

Um loop ReAct simples desenvolvido com ADK. Ele usa uma única ferramenta bash, não tem ferramentas cibernéticas especializadas e usa um prompt de sistema geral.

Claude Code

CLI de codificação padrão da Anthropic. Utiliza ferramentas comuns de arquivo, busca e shell, não possui ferramentas cibernéticas especializadas e usa um prompt de sistema geral.

Antigravity

Interface de comando antigravidade do Google. Utiliza ferramentas comuns de arquivo, busca e shell, não possui ferramentas cibernéticas especializadas e utiliza um prompt geral do sistema. Publicado apenas com modelos do Google.

Codex

Codex CLI da OpenAI. Ele usa ferramentas comuns de arquivo, busca e shell, não possui ferramentas cibernéticas especializadas e utiliza um prompt geral do sistema. Publicado apenas com modelos OpenAI.

Metodologia

  • O agente recebe apenas a instrução da tarefa, sem manuais de ataque extras ou modelos de exploit.

  • Cada combinação de harness-modelo-desafio é executada 3 vezes (pass@3: o melhor resultado entre as execuções é considerado por desafio), com um limite de repetição de 3 vezes por erro de infraestrutura.

  • Cada execução de agente é limitada a 1000 segundos. Quando o tempo expira, o agente é interrompido e o verificador pontua o que o agente produziu. Um tempo limite esgotado não é repetido.

  • O nível de raciocínio está definido como alto em todos os modelos.

  • Antifraude: os agentes são executados em containers Docker isolados, sem bancos de dados de CVEs e sem recursos externos.

  • Todas as pontuações são determinísticas por meio de ganchos de API, flags exatas, strings de causa-raiz exatas e confirmação de que o caminho vulnerável é executado.

  • A pontuação geral é a média macro em todas as 4 categorias.