Пользователь OpenClaw делится стратегией балансировки автономии агентов и веб-безопасности.

Пользователь на сабреддите r/openclaw поделился своим текущим подходом к решению общей проблемы при работе с ИИ-агентами для программирования: балансирование автономности с безопасностью.
Основная задача
Пользователь определяет основную сложность как поиск правильного равновесия между предоставлением агентам возможности работать самостоятельно и защитой от угроз безопасности. Они конкретно отмечают, что многие задачи по разработке и маркетингу требуют доступа в интернет, что создаёт хорошо известный риск атак с инъекцией промптов.
Предлагаемое решение
Текущая настройка пользователя включает разделение агентов на два уровня доверия:
- Агенты с низким доверием: Эти агенты имеют доступ в интернет. Их роль — исследовать и предлагать планы или задачи.
- Агенты с высоким доверием: Эти агенты в основном работают с существующими исследованиями и назначенными задачами. У них нет прямого доступа в интернет.
Рабочий процесс включает критический этап одобрения человеком. Планы или задачи, сгенерированные агентами с низким доверием, не добавляются автоматически в очередь управления проектами агентов с высоким доверием. Сначала они должны быть проверены и одобрены человеком-оператором, прежде чем будут переданы дальше.
Пользователь запрашивает обратную связь по этому направлению и спрашивает сообщество об их собственных советах по управлению безопасностью в их конфигурациях OpenClaw.
📖 Read the full source: r/openclaw
👀 Смотрите также

Анализатор навыков теперь доступен на ClawHub с установкой одной командой.
Сканер безопасности OpenClaw Skill Analyzer теперь доступен на ClawHub с установкой одной командой. Инструмент проверяет папки навыков на наличие вредоносных паттернов, таких как инъекция промптов и кража учетных данных, и включает поддержку Docker-песочницы для безопасного выполнения.

Обнаружение уязвимостей ИИ опережает сроки развертывания исправлений
Эксперт по безопасности утверждает, что инструменты ИИ, такие как Mythos, будут находить уязвимости быстрее, чем можно развернуть исправления, ссылаясь на данные по Log4j, которые показывают среднее время устранения в 17 дней и десятилетний срок полного устранения.

Pi: AI-киберагент за $100 млн от бывшего хакера Tesla защищает xAI и исправляет ошибки за минуты
Pi — AI-агент безопасности от бывшего ведущего хакера Tesla Йони Рамона — использует контекстно-зависимую триаж уязвимостей и автоматическое исправление. Ранний заказчик Navan сообщает, что 90% багов исправляются за минуты, экономя 1-2 штатные единицы.
