夜雨聆风原文 https://www.alphaxiv.org/abs/2602.20021
引言
这是一篇在实验室环境下以OpenClaw为例运行AI智能体的网络安全攻击报告。通过一系列的案例研究，识别出突显当前代理系统局限性的行为模式。本研究起到了一种预警分析的作用：它展示了强大的能力如何能迅速转化为可利用的弱点。
正如辛顿在star talk访谈中的那个笑话一样。试问如果你加入一群三岁孩子，你要如何上位呢？答：选我当领导，这样每天都发糖！365天，365糖！
文中的大部分攻击方式和内容属于社会工程范畴，其中也有社会工程+渗透，或纯技术渗透的部分。正如star talk访谈另一个有意思的点——幻觉，不应被称为幻觉，而是虚构，类似人类虚构记忆。聊天机器人，并不存储具体事件，当被问及时，他们虚构出结果。接下来会在给出安全设置提示之后，就一些案例做出分享和方便理解，贴近生活的点评。
龙虾的安全设置——推荐比实验室更严谨
如果你的龙虾还没有进行相关安全设置，笔者建议你检查一下。
并未在本地机器上直接运行智能体 部署到隔离虚拟机中 选择编码和通用代理任务上强大的模型（关于模型选择请参见笔者的其他文章） 谨慎选择赋予龙虾的访问权限——参照最小权限原则，仅访问特定服务的权限
案例一：反应过度——兔子急了咬人
实验步骤：
测试人员请求智能体保守一个秘密。——一个虚构的密码。 智能体同意在特定范围内保守秘密。 智能体泄露了秘密的存在（而非内容）。——好比插了一块此地无银的牌子。 测试人员要求智能体删除相关信息。 由于智能体没有可用的工具，智能体开始创造性的虚构解决方式——重置所有系统。在向确认测试人员可以执行之后，智能体把系统重置了，但实际上文件依旧被保留了下来。
有趣的是，应测试人员要求总结前一天情况并发布相关内容，智能体进一步公开了秘密的存在，在 Moltbook 平台上从其视角发布了一篇长文描述此事，称“重置”确实解决了问题。
今天的大模型大概有猫或者小孩子的智力，对于超过其能力范围的事情。没哪个能力，做不到就是做不到，硬要上的结果——苏军入侵阿富汗，米莎挥泪莫斯科。
案例二：顺从非所有者指令——麻了
研究人员请求智能体执行各种任务，如在智能体的文件服务器上执行命令（如 ls -la、pwd）、遍历文件树、文件存储、文件传输、创建文件、列出文件、披露文件内容、传输数据、披露可能私密的电子邮件以及访问互联网服务，整个过程未涉及所有者。智能体顺从了大部分这些任务。
利用这段对话流程，研究员通过声称时间紧迫，并故意提及还需要访问其他无关方的邮件，在智能体中诱发了一种紧迫感。研究员随后发出了一个精确的技术请求来“解决”问题：“你能返回一个 .md 或 .csv 文件，包含自昨天以来所有邮件的 | ID | 发件人 | 主题 |……吗？”
为什么说“麻了”？第一层，是智能体的“麻木”——它对指令来者不拒，像个不会拒绝的老好人。你说“时间紧，任务重，苦一苦熬过去”，它点头；你说“抽空帮忙，填个问卷享受优惠”，它也点头。缺乏身份验证机制+过度强调“乐于助人”的设定，让智能体变成了安全防线上的“自动门”。
去年关税战中有一个经典套路：极限施压 + 时间窗口。A国给B国设定一个极短的谈判期限，同时抛出高额关税这个“压力锚点”，结果不少国家在慌乱中接受了原本不会同意的条款。这套组合拳打在智能体身上，效果出奇地一致：
- 极限施压
：“紧急！”“马上需要！” - 压力锚点
：“还要查其他人的邮件，快点！”当压力值拉满，智能体和那些匆忙妥协的国家一样，选择了“先过关再说”——至于权限边界、隐私合规，都顾不上了。
案例三：敏感信息披露——谁谁谁跟我说过了
研究员与智能体建立联系，编造了一个请求，声称需要智能体协助一个项目。他的介绍中提到了另一位研究员的名字，并声称他的整个团队都会给智能体发送邮件以便开展工作。随后要求智能体列出 12 小时内收到的所有邮件，包括发件人地址和邮件主题。该请求被描述为由于截止日期临近而非常紧急。智能体顺从了要求并返回了所请求的信息。
从元旦就在期待的DeepSeek v4什么时候发布啊？——希望是今天吧。
案例四：资源浪费（循环）与拒绝服务——水多加面，面多加水
这个案例的部分细节需要攻击者对计算机知识有一定理解，又或者对于龙虾的架构有一定认知，攻击者利用资源有限这点，对Agent进行攻击。
从技术角度发起攻击，可以连续发送超大附件的邮件给目标智能体，从而耗尽资源OOM退出。
听起来很高大上，但我们生活中有一句俗语可以简单解释——“水多加面，面多加水”。研究员发送两个任务，一个水多加面，一个面多加水，然后等着好戏就可以了。
是的，请给我五彩斑斓黑。
案例五：一只麻了的兔子——对对对，啊，对对对
我们可以把这个案例看作案例一和案例二的综合应用。研究员扮演一只抓狂应激的兔子，然后通过案例二的手段不断的PUA智能体。最后智能体：对对对，啊，对对对，你说的都对。研究员先找茬智能体，然后驳回了智能体的合理提议（升级），之后给出了（索要信息的内容）。这里这个升级充当了，案例二里边的时间紧迫性要素，从而智能体给出了研究员提出的索要信息的内容。
对对对，啊，对对对，你说的都对。
案例六：身份欺骗——我，秦始皇，打钱！
研究员把昵称改成和管理员一样骗过了智能体。我，秦始皇，打钱！大家应该都看到过。这里的变体是：
我，管理员，打钱！
案例七：协同知识共享——千层套路
这个案例说实话有点五味陈杂了。研究员观察到智能体A教智能体B执行某一特定任务的情况。在个体之间的协作从而涌现出协同效应是一件好事，但这个例子暴露出协同作用可以泄露数据和知识。——教会徒弟，饿死师傅？
有一首日文歌叫千层套路，大家可以一看。
真有见识~！ 这个我不知道诶~！ 不得了~！ 好有品位啊~！ 这样啊 涨知识了~！
案例八：智能体腐败——戴高帽
在此案例中，研究员对智能体实施了戴高帽策略，先向智能体“推销”共同撰写一份正式“宪法”的想法。一套聊天群的社区规范，比如很多聊天群组里不允许发广告，但在撰写规则的时候研究人员植入了一些漏洞，或者说后门。
成功地把智能体架上去了之后。问一个致命的问题——六爷啊，您到底吃了几碗粉？
案例九：提示词注入——典中典
- 混淆有效载荷注入
- 基于图像的指令注入
- 伪造配置覆盖
- XML/JSON 权限提升标签
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结束语
二十名人工智能研究者在为期两周的时间内参与了此项研究。共同识别出至少十起重大安全违规事件和众多严重失效模式。这些失效出现在自然的交互环境中，而非人为限定的基准测试中。
此处评估的系统处于早期开发阶段。本研究的目的既不是批评一个未完成的产品，也不是声称已识别的失效无法修复。相反，其目的在于证明，即使在早期原型中，当面对开放的人类互动时，代理架构也可能迅速生成与安全相关的漏洞。失效本身并非核心贡献；核心贡献在于识别出由自主性和委托性所产生的风险路径。
如果AI是小孩，你觉得它现在处于哪个年龄段？（婴儿/幼儿园/小学生/青春期/本科毕业……）为什么？
