Sistemi basati su LLM per la generazione di SQL injection avversariali

Un nuovo articolo su arXiv (2605.11188) introduce due sistemi all'avanguardia che sfruttano i LLM per sviluppare attacchi SQL injection avversariali: RADAGAS (Retrieval Augmented Generation for Adversarial SQLi) e RefleXQLi (Reflective Chain-of-Thought SQLi). Questi sistemi sono stati testati contro vari benchmark, utilizzando dieci diversi Web Application Firewall (WAF) insieme a un validatore MySQL. La valutazione include sei WAF basati su regole open-source (ModSecurity PL1-3, Coraza PL1-3), due WAF basati su AI/ML (WAF Brain, CNN-WAF) e due soluzioni commerciali, tra cui AWS WAF. OWASP sottolinea che l'SQL injection rimane un rischio importante, e questa ricerca sfrutta i progressi dell'IA e dei LLM per migliorare i test di sicurezza avversariali.