OpenClaw Skill Analyzer: Статический сканер безопасности для навыков ИИ-агентов
Разработчик OpenClaw выпустил сканер безопасности, который анализирует навыки на наличие вредоносного кода перед установкой. Инструмент был создан в ответ на обнаружение 341 вредоносного навыка на ClawHub ранее в этом году.
Как это работает
Анализатор выполняет статический анализ папок навыков и предоставляет понятную оценку риска: БЕЗОПАСНО, НИЗКИЙ, СРЕДНИЙ, ВЫСОКИЙ или КРИТИЧЕСКИЙ. Вы указываете на папку навыка, и он автоматически запускает проверки.
Возможности обнаружения
Сканер включает более 40 правил обнаружения в 12 категориях. Конкретные типы обнаружения, упомянутые в источнике, включают:
- Инъекция промптов
- Эксфильтрация данных
- Кража учетных данных
- Бэкдоры
- Обфускация
Инструмент доступен на GitHub по адресу https://github.com/papichulomami/openclaw-skill-analyzer.
Такой инструмент безопасности особенно полезен для разработчиков, работающих с ИИ-агентами для программирования, где сторонние навыки могут представлять значительные риски безопасности при отсутствии должной проверки.
📖 Read the full source: r/openclaw
👀 Смотрите также
Инструмент для пентеста MCPwner AI обнаружил несколько уязвимостей нулевого дня в OpenClaw.
MCPwner, сервер MCP, который оркестрирует ИИ-агентов для автоматизированного тестирования на проникновение, выявил несколько критических уязвимостей нулевого дня в OpenClaw, включая инъекцию переменных окружения, обход разрешений и утечку информации, которые пропустили стандартные сканеры.
Защита разделителями повышает устойчивость Gemma 4 к инъекциям промптов с 21% до 100% в тестовом бенчмарке из 6100+ примеров
Бенчмарк протестировал 15 моделей на 7 типах атак (6100+ тестов), используя случайные разделители вокруг ненадежного контента. Gemma 4 E4B улучшила показатель защиты с 21,6% до 100% при использовании разделителя + строгого промпта.
Правила Когтя: Набор правил безопасности с открытым исходным кодом для агентов OpenClaw
Открытый набор правил JSON с 139 правилами безопасности, который блокирует деструктивные команды, защищает файлы с учетными данными и оберегает инструкционные файлы от несанкционированных изменений агентами. Работает без зависимости от LLM, используя регулярные выражения на уровне инструментов.
Clawvisor: Уровень авторизации на основе целей для агентов OpenClaw
Clawvisor — это слой авторизации, который располагается между ИИ-агентами и API, обеспечивая авторизацию на основе цели: агенты объявляют намерения, пользователи одобряют конкретные цели, а ИИ-привратник проверяет каждый запрос на соответствие этой цели. Учётные данные никогда не покидают Clawvisor, и агенты их не видят.