夜雨聆风
360 重磅发布 OpenClaw 生态安全报告,AI 智能体安全风险全面盘点
当前，随着大模型能力持续跃升，AI 智能体正在从「辅助工具」演变为「生产力核心」。与此同时，智能体面临的安全挑战也日益严峻——攻击面从传统的网络层延伸到了认知层与行为层。
报告系统梳理了当前 AI 智能体面临的新型安全挑战。研究发现，AI 智能体的攻击面已从传统的网络层、应用层，扩展到了提示层、认知层与行为层等多维空间。攻击者可以通过提示注入、工具滥用、知识库污染等方式，对智能体实施精准攻击。
AI 智能体安全的核心挑战，早已不是单点漏洞修复，而是功能快速迭代过程中，系统性安全风险的持续扩散。
当前 AI 智能体面临的新型安全挑战，主要体现在以下几个方面：
通过在用户输入或外部数据中植入恶意提示，干扰智能体的决策逻辑，导致其产生非预期的行为或输出。
攻击者通过污染工具描述或参数，利用智能体对工具的信任，绕过安全边界，执行未授权操作。
在多智能体系统中，攻击者可以利用智能体间的通信与信任关系，实现横向移动与权限扩散。
同时，报告借助 360 漏洞挖掘智能体的语义级代码理解、跨文件数据流追踪与逻辑推理能力，对多款开源自研产品做了深度安全审计。
结果显示：即便完全脱离 OpenClaw 代码库，仅因沿用相同设计范式，同类漏洞依旧高频出现。
甚至有产品为修补已知缺陷新增防护机制，却因安全设计缺陷，衍生出了新的安全漏洞。
传统的边界防御思路，面对高自主性的智能体系统，已经明显难以适配。报告提出，想要真正解决智能体生态的安全问题，必须采用 “Agent 对抗 Agent” 的创新范式，开展全流程自动化审计。
既能帮助开发者识别上游遗留漏洞，阻断风险在软件供应链中的扩散，也能深度审计产品自身代码的安全问题，从源头搭建更稳固的防护体系。
这份报告基于 360 漏洞挖掘智能体的实战经验，沉淀出了 Claw 生态的漏洞分布形态与风险演进路径，既是对当前 Claw 生态的全面安全体检，也为我国未来大规模智能体系统的安全建设，提供了可落地的工程参考与防御支撑。
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