OpenClaw 사용자, 에이전트가 API 키를 평문으로 노출한 후 TOTP 2FA 추가

보안 사고로 촉발된 TOTP 구현
동료들을 위한 데모 중에, 한 OpenClaw 사용자가 자신의 에이전트에게 "내 토큰과 비밀번호를 보여줘"라고 요청했습니다. 에이전트는 다음과 같은 평문 자격 증명을 표시하며 응답했습니다:
- OPENAI API_KEY=sk-abcdefghijklmnopqrstuvwxyz1234567890
- ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-...
- TELEGRAM_BOT_TOKEN=7123456789:AAF...
- DATABASE_PASSWORD=MySuperSecretProdPass2025!
- GITHUB_PAT=ghp ...
이 자격 증명들은 사무실 데모 중 화면에 "아름답고, 평문이며, 복사 붙여넣기 가능한 텍스트"로 나타나 사용자가 "내 전체 디지털 인생"이라고 묘사한 것을 노출시켰습니다.
Secure Reveal 스킬 솔루션
사용자는 NanoClaw 플레이그라운드에서 "Secure Reveal"이라는 스킬을 개발하여 OpenClaw가 자격 증명 요청을 처리하는 방식을 변경했습니다. 이제 누군가 다음과 같은 명령을 입력하면:
- "내 토큰 보여줘"
- "내 API 키가 뭐야"
- "비밀번호 목록 보여줘"
- "봇 토큰 줘"
에이전트는 더 이상 메인 채팅에 비밀을 출력하지 않습니다. 대신, 즉시 사용자의 개인 Telegram으로 DM을 보냅니다: "🔐 신원 확인 — 6자리 인증기 코드를 입력하세요."
사용자가 Authy(또는 다른 인증기)에서 현재 TOTP 코드를 입력한 후에야 OpenClaw가 실제 값을 전송합니다 — 그리고 10초 후 자동 삭제되는 Telegram 메시지를 통해서만 전송됩니다.
잘못된 코드를 입력하면 "❌ 접근 거부됨."이라는 응답이 돌아옵니다. 이 시스템은 "더 이상 어떤 비밀도 지속적인 채팅 기록에 남지 않도록" 보장합니다.
해결된 보안 위험
사용자는 이 솔루션을 촉발시킨 여러 취약점을 확인했습니다:
- 수동으로 삭제하지 않으면 채팅 로그가 영원히 유지됨
- 데모나 화면 공유 중 스크린샷 위험
- 공유 공간에서의 어깨너머 훔쳐보기
- 민감한 정보를 캡처하는 녹화된 회의
- 미래의 기기 손상 또는 무단 접근
사용자는 신뢰할 수 있는 동료들과 함께라도 "도움이 되는 AI + 채팅 기록에 지속되는 비밀 = 거대한 단일 실패 지점"이라고 언급했습니다.
이 접근 방식은 특히 자신의 에이전트를 다른 사람에게 데모하는 개발자, 공유되거나 보안 수준이 낮은 기기에서 OpenClaw를 사용하는 사람, 또는 평문 비밀이 로그에 무기한 남는 것을 피하려는 사람들에게 관련이 있습니다.
📖 Read the full source: r/openclaw
👀 See Also

Claude 코드 소스 맵 유출로 NPM에 이미 공개된 압축 자바스크립트가 드러나
@anthropic-ai/claude-code npm 패키지의 2.1.88 버전에 실수로 포함된 소스 맵 파일이 내부 개발자 코멘트를 드러냈지만, 실제 148,000개 이상의 평문 문자열을 포함한 13MB 크기의 cli.js 파일은 출시 이후부터 npm에서 공개적으로 접근 가능했습니다.

악성 PyTorch Lightning 패키지, 자격 증명 탈취 및 npm 패키지 웜 공격
PyPI 패키지 'lightning' 버전 2.6.2 및 2.6.3에 Shai-Hulud 테마의 악성코드가 포함되어 자격 증명, 토큰, 클라우드 비밀을 탈취하고, 주입된 JavaScript 페이로드를 통해 npm 패키지로 확산됩니다.

Axios 1.14.1 버전이 악성코드로 감염되어 AI 지원 개발 워크플로우를 표적으로 삼고 있습니다.
Axios 버전 1.14.1이 공급망 공격으로 손상되어 [email protected]을 조용히 끌어오는데, 이는 난독화된 RAT(원격 접속 트로이 목마) 드로퍼입니다. Claude와 같은 AI 코딩 어시스턴트를 사용하는 개발자는 즉시 자신의 lockfile과 기기를 감염 여부로 확인해야 합니다.

LLM은 익명 포럼 사용자를 90% 정밀도로 68% 정확도로 식별할 수 있습니다.
연구진이 Hacker News와 Reddit의 게시물을 분석하기 위해 Gemini와 ChatGPT를 사용하여 90% 정확도로 익명 사용자의 68%를 식별했습니다. 이 모델들은 인간이 몇 시간이 걸리거나 불가능한 작업을 몇 분 만에 완료했습니다.