Кейлгард: Открытый сканер безопасности для экземпляров OpenClaw

Caelguard — это сканер безопасности с открытым исходным кодом, специально созданный для экземпляров OpenClaw. Его разработал специалист по кибербезопасности с более чем 12-летним опытом работы в области корпоративной защиты электронной почты. Инструмент был создан в ответ на атаку на цепочку поставок ClawHavoc, которая выявила более 2400 вредоносных навыков на ClawHub. Reuters сообщили 26 марта, что 12% всего маркетплейса составляют вредоносные программы.
Ключевые возможности и проверки
Комьюнити-версия выполняет 22 проверки безопасности вашего экземпляра OpenClaw, включая:
- Изоляцию Docker
- Ограничение разрешений инструментов
- Проверку цепочки поставок навыков
- Устойчивость к инъекциям промптов
- Мониторинг исходящего сетевого трафика
- Целостность сервера MCP
- Мониторинг целостности конфигурационных файлов
Что он обнаруживает
Конкретные уязвимости, которые выявляет сканер:
- Навыки, установленные из ClawHub без фиксации хэша (риск цепочки поставок)
- Разрешения инструментов, установленные на «разрешить всё», вместо явного списка разрешённых
- Отсутствие правил iptables DOCKER-USER (контейнеры могут общаться с чем угодно)
- Файлы SOUL.md без директив защиты от инъекций промптов
- Cron-задачи, выполняемые в контексте основной сессии, а не изолированно
Детали реализации
Caelguard выставляет оценку безопасности из 140 баллов с буквенным обозначением и указывает, что исправить в первую очередь. Собственный экземпляр разработчика изначально получил 4 балла из 140 (после устранения проблем — 83). Инструмент распространяется по лицензии MIT и доступен по адресу https://github.com/Caelguard/caelguard-community.
Разработчик отмечает, что, судя по наблюдаемым шаблонам, большинство экземпляров, вероятно, находятся в диапазоне 20–40 баллов, и активно собирает отзывы о недостающих проверках и пограничных случаях.
📖 Read the full source: r/openclaw
👀 Смотрите также

Исследование: Невидимые символы Unicode могут перехватывать управление агентами LLM через доступ к инструментам
Исследование проверило, следуют ли большие языковые модели (LLM) инструкциям, скрытым в невидимых символах Юникода, встроенных в обычный текст, используя две схемы кодирования для пяти моделей и 8 308 оцененных ответов. Ключевой вывод: доступ к инструментам повышает выполнение инструкций с менее 17% до 98-100%, при этом модели пишут скрипты на Python для декодирования скрытых символов.

Anthropic сообщает о промышленном масштабе извлечения данных ИИ Claude китайскими лабораториями.
Anthropic подтвердила, что китайские лаборатории ИИ использовали более 24 000 поддельных аккаунтов для сбора 16 миллионов диалогов из Claude, извлекая защитные механизмы и логические структуры для военных и систем наблюдения.

Вредоносный пакет PyTorch Lightning крадет учетные данные и внедряет червей в пакеты npm
Пакет PyPI 'lightning' версий 2.6.2 и 2.6.3 содержит вредоносное ПО в стиле Шаи-Хулуда, которое крадет учетные данные, токены и облачные секреты, а также распространяется на пакеты npm через внедренные полезные нагрузки JavaScript.

Claude Code CVE-2026-39861: Побег из изолированной среды через симлинк
Уязвимость высокой степени серьезности в песочнице Claude Code позволяет произвольную запись файлов за пределы рабочей области через симлинки, что может привести к выполнению кода.