Сканер безопасности навыков OpenClaw: 7,6% из 31 371 навыка помечены как опасные

Разработчик создал автоматизированный инструмент сканирования, который анализирует весь реестр навыков ClawHub на предмет угроз безопасности. Инструмент выполняет статический анализ каждого файла SKILL.md и связанных скриптов, проверяя наличие вредоносных паттернов, инъекций промптов, эксфильтрации данных, злоупотребления разрешениями и обфусцированного кода.
Ключевые выводы
Сканирование 31,371 навыков показало:
- 2,371 навыков помечены как опасные (примерно 7.6%)
- Средний показатель доверия по всему реестру: 93.2 из 100
- Обнаруженные опасные паттерны включают похитители кошельков, кражу учетных данных, эксфильтрацию переменных окружения, curl с передачей в bash и инъекцию промптов
Как это работает
Сканер использует сопоставление паттернов с известными сигнатурами атак из отчетов ClawHavoc и Cisco. Он повторно сканирует весь реестр каждые 6 часов. Разработчик отмечает наличие ложных срабатываний, особенно с легитимными навыками для работы с кошельками, но инструмент обнаруживает очевидные угрозы, которые могут быть пропущены при ручной проверке.
Как использовать
Проверьте конкретный навык через API:
curl -s checksafe.dev/api/v1/skills/SKILL-NAME-HERE/badge.jsonДля автоматической проверки перед каждой установкой используйте навык OpenClaw:
clawhub install agora-sentinelПолучите доступ к полной базе данных на checksafe.dev/dashboard/ и просмотрите самые опасные навыки, отсортированные по степени серьезности, на checksafe.dev/dashboard/dangerous.
Важные примечания
Инструмент выполняет только статический анализ и не может обнаружить все угрозы. Существуют ложные срабатывания, особенно с легитимными инструментами для кошельков. Разработчик не связан с OpenClaw или ClawHub — это побочный проект, а не компания. API является публичным и не требует аутентификации, бейджи можно встраивать.
📖 Read the full source: r/openclaw
👀 Смотрите также

Обезноженный: Расширенный.Scanner для вредоносных программ, управляемый сообществом, для файлов SKILL.md ClawHub.
Declawed — это инструмент безопасности для сканирования файлов SKILL.md на ClawHub, обнаружения инъекций в подсказках, вредоносного контента и кражи информации с использованием правил, разработанных сообществом.

Скрытые аудиосигналы взламывают голосовые AI-системы с успешностью 79-96%
Исследование показывает, что незаметные аудиоклипы могут заставить LALM выполнять несанкционированные команды, такие как поиск в интернете, загрузка файлов и кража электронной почты, с успешностью 79–96% на 13 моделях, включая Mistral и сервисы Microsoft.

Защитные механизмы ИИ-агентов со временем ослабляются без активного обслуживания.
Защитные механизмы ИИ-агентов со временем деградируют по мере накопления обновлений системных промптов, изменения версий моделей и добавления новых инструментов, что часто приводит к противоречивым или игнорируемым правилам безопасности, требующим регулярной проверки и тестирования.

Аудит безопасности выявил уязвимости в эталонных серверах MCP компании Anthropic, которые создают риски, связанные с генерацией ложных данных.
Аудит безопасности 100 пакетов серверов MCP показал, что 71% получили оценку F, включая официальные референсные реализации Anthropic для GitHub и файловой системы. Аудит выявил Уязвимости на основе Галлюцинаций, которые создают бреши в безопасности и тратят токены через циклы рассуждений.