【要約】I built a vulnerable app and spent $1,500 seeing if LLMs could hack it [Hacker_News] | Summary by TechDistill

> Source: Hacker_News

// Discussion Topic

本スレッドは、LLM（大規模言語モデル）を用いた自動的なペネトレーションテストの有効性を検証した実験についての話題である。著者は1,500ドルのAPI費用を投じて、LLMが脆弱性を突けるかを試行した。議論の対象となり得る論点は以下の通りである。

・LLMによる脆弱性発見の精度と限界。
・攻撃の自動化におけるAPIコストの妥当性。

// Community Consensus

提供されたテキストにはコメントが含まれていないため、コミュニティにおける主要な賛否や合意形成に関する情報は存在しない。

// Alternative Solutions

特になし

// Technical Terms

Senior Engineer Insight

> LLMによる脆弱性診断は、攻撃の自動化という観点で無視できない技術領域だ。しかし、本件のように1,500ドルのコストを要する場合、実戦でのROI（投資対効果）は極めて低い。我々の現場に導入する際は、既知の脆弱性検知に留まらず、複雑なビジネスロジックの欠陥を特定できるかという点に、厳格な評価基準を設けるべきである。