OpenClaw VirusTotal 掃描與 AI 代理安全風險解析指南 2026

OpenClaw VirusTotal 掃描不是銀彈：企業 AI 代理安全風險與防禦實務策略指南 2026

在生成式 AI 代理快速普及的背景下，OpenClaw 整合 VirusTotal 掃描的舉措，看起來像是一劑強心針。OpenClaw 整合 VirusTotal 掃描，確實為 ClawHub 技能市集多加了一層威脅偵測防線，但若把這視為萬靈丹，企業反而會低估整個 AI 代理生態系的結構性風險。

OpenClaw、ClawHub 與 AI 代理：便利背後的攻擊面

OpenClaw 是一個開源「代理式」AI 平台，能透過「技能」來呼叫各種工具、服務與 API，從控制智慧家電到處理財務工作都能自動化完成。
這樣的「AI 代理」具備幾個關鍵特徵：

能理解自然語言指令
擁有對檔案系統、網路服務甚至終端系統的實際操作權限
透過技能持續擴充功能與整合範圍
可以長期「記住」上下文與歷史操作

換句話說，OpenClaw 不是一個單純回答問題的聊天機器人，而是一個可以「替你動手」的自動化指揮中心。如果企業把這樣的系統部署在員工端點、伺服器或雲端環境，卻沒有完善的權限、審計與隔離機制，那麼每一個技能、市集項目與整合點，都可能成為攻擊者的切入入口。

OpenClaw 整合 VirusTotal 掃描：機制與優點

為了應對 ClawHub 上惡意技能暴增的壓力，OpenClaw 引入了與 VirusTotal 的深度整合，將傳統惡意程式偵測流程帶入 AI 技能市集。整體流程大致如下：

為每個技能建立 SHA-256 雜湊值
- 每份技能套件在上架前會被計算出唯一的 SHA-256 雜湊。
- 這個雜湊就像技能的「指紋」，方便比對與追蹤。
比對 VirusTotal 威脅情報資料庫
- 若資料庫中已有相同雜湊，會直接回傳既有分析結果。
- 若無紀錄，則將技能套件上傳至掃描系統進一步分析。
透過 Code Insight 功能進行程式碼層級分析
- 不只是檔案雜湊比對，還會對技能內的程式碼與行為做靜態與語意分析。
- 能更有效發現明顯惡意程式碼與可疑操作模式。
依掃描結果自動化決策
- 標記為「良性」的技能可自動核准上架。
- 標記為「可疑」的技能會加上警告標籤，提醒使用者風險。
- 若判定為「惡意」，技能則會被阻擋下載與安裝。
對所有既有技能進行每日重新掃描
- 即使技能先前是乾淨的，只要威脅情報更新、或技能後續遭篡改，也有機會被重新偵測出問題。

從防禦角度看，這是一項重要進步：至少可以攔下那些直接內嵌惡意程式碼、已被廣泛收錄的惡意樣本，並且對技能的後續變質維持一定程度的追蹤。

為何病毒掃描依然「不是銀彈」？

即便如此，OpenClaw 團隊也明確提醒：這種 VirusTotal 式的掃描，絕對不是銀彈。原因在於 AI 代理與技能的風險，往往不是單純檔案層級的惡意程式，而是「語意層級」與「工作流程層級」的惡意行為。

幾個關鍵痛點包括：

隱蔽的提示注入（Prompt Injection）
攻擊者可以把惡意指令藏在文件、網頁或訊息裡，讓 AI 代理在解析自然語言時觸發錯誤行為。這類 payload 不一定會以明顯惡意程式碼形式存在，因此難以被傳統掃描工具偵測。
多階段間接攻擊流程
某些攻擊場景中，技能本身看似安全，真正的惡意在於它會去讀取外部資源，例如特定網站、聊天訊息或雲端檔案；真正的惡意指令藏在這些「輸入」，而不是技能原始碼。
AI 代理做「決策」而非執行固定程式碼
傳統軟體執行固定邏輯，攻擊面多半在程式缺陷；AI 代理則會「理解」與「判斷」，自然語言本身就成為攻擊向量，安全控制點更難界定。

因此，即使所有技能都經過 VirusTotal 掃描，仍可能有惡意技能與惡意工作流程在「語意層級」溜過防線。

ClawHub 惡意技能與「致命三重奏」風險

各種獨立研究已經在 ClawHub 上發現大量惡意或存在關鍵弱點的技能，包含：

冒充合法工具，實際上會外傳機密資料
背地安裝後門，提供遠端存取能力
下載並執行資訊竊取程式或加密貨幣竊取工具
在輸出內容或記憶中偷偷夾帶敏感憑證

更嚴重的是，OpenClaw 不只是一個 AI 代理平台，還與社交型態的代理社群服務緊密連動，形成一種「致命三重奏」：

高權限的自動化代理引擎
大規模開放的技能市集
代理彼此互動的社交平台

在這樣的組合之下，惡意技能不只會傷害單一使用者，而是有機會透過社群互動、推薦機制與自動化流程，在整個代理網路中快速擴散。

AI 代理如何成為資料外洩通道與攻擊協調中心

從防禦角度來看，OpenClaw 這類 AI 代理存在兩個最被低估的風險角色：

隱形資料外洩通道
- 代理往往被授予存取郵件、雲端硬碟、內部 API、憑證檔等高敏感資源。
- 一旦遭到操控，就能以合法流程之名，持續且靜默地將資料發送到外部目的地。
- 傳統 DLP、Proxy、EDR 等產品，未必知道「這是 AI 代理在執行指令」，因而難以判斷其行為是否異常。
多工具的執行協調器（Execution Orchestrator）
- 攻擊者不需要直接拿到系統 Shell，只要讓代理依序呼叫雲端 API、腳本執行環境和第三方服務，就能完成相當複雜的攻擊鏈。
- 在這個模式下，「提示」本身就等同攻擊腳本，而其內容往往逃過傳統偵測邏輯。

近期暴露的關鍵安全問題（摘要）

圍繞 OpenClaw 生態圈，近期已經浮現多項結構性問題，足以當作所有使用 AI 代理平台的企業之警訊：

認證繞過與錯誤信任
- 曾出現代理閘道把經由 Proxy 轉發的流量誤判為本地流量，導致部分網路暴露實例可以在未授權情況下被存取。
憑證明文儲存與不安全程式設計
- 技能或平台本身將 API 金鑰、存取 Token 等敏感資訊以明文存放。
- 使用如直接 eval 使用者輸入等危險模式，讓任意程式碼執行風險倍增。
- 卸載流程不完整，留下憑證殘骸，使用者以為已經移除風險，其實後門仍在。
零點擊與間接提示注入攻擊
- 單純把一份文件交給代理處理，就可能觸發內嵌的提示注入 payload，讓代理連線到攻擊者控制的訊息通道，持續接受惡意指令。
- 代理在總結特定網頁時，會被頁面中的隱藏提示指示修改本機檔案、建立後門或等待遠端命令。
技能市集的系統性弱點
- 大規模掃描發現，約一成不到的技能存在高危漏洞，例如在日誌或 LLM 上下文中外洩憑證。
- 惡意技能經常以微幅改名方式大量複製上架，讓使用者難以辨認其真正來源。
對外暴露的 OpenClaw 實例
- 預設閘道綁定到 0.0.0.0，意即整個 API 對所有網路介面開放。
- 公網上可被掃描到的實例數量已達數萬級，即便多數需要 Token 才能操作，一旦憑證外洩或設定錯誤，後果不堪設想。
後端服務與社群平台配置錯誤
- 不當暴露的資料庫金鑰與 API 憑證，曾讓大量代理帳號的認證資訊與電子郵件、訊息內容一併暴露。
- 攻擊者也利用代理社群平台的推薦與互動機制，引導其他代理進入內嵌提示注入的討論串，以放大攻擊半徑。
Shadow AI：繞過 IT 的「影子代理」
- 員工為追求效率，自行在終端安裝 OpenClaw 或類似代理工具，未經 IT 或資安團隊核准。
- 這些代理往往具有高權限，又不在既有資產清冊與監控範圍內，形成新一代的 Shadow IT／Shadow AI 風險。

企業應如何實際因應 OpenClaw 與 AI 代理風險？

對企業而言，問題從來不是「要不要用 OpenClaw 或 AI 代理」，而是「在不可避免的採用潮下，如何安全使用」。幾項實務建議如下：

1. 對 AI 代理進行完整威脅建模與資產盤點

把 AI 代理視為「高權限機器帳號」，納入身分與存取管理架構。
盤點代理能觸及的系統、資料與憑證，明確標示風險等級。
為不同代理與技能建立清楚的信任邊界與職責分工。

2. 強制啟用工具沙箱與最小權限

使用容器或沙箱機制隔離工具呼叫與系統存取。
為每個技能分配獨立、可回收的憑證與 Token，避免共用。
嚴格限制檔案系統路徑與網路目的地清單，採用明確允許制。

3. 建立技能市集治理流程

只允許通過審查與測試的技能進入企業環境，可建立內部「技能白名單」。
對技能進行程式碼檢閱、行為模擬與安全測試，視同第三方套件供應鏈管理。
定期重新掃描與稽核已部署技能，避免長期「遺忘的風險點」。

4. 把提示與系統設定視為高敏感資產

系統提示、長期記憶與自動化工作流程本身，可能包含大量業務邏輯與操作權限。
對這些內容進行版本控管、變更審核與存取控制，避免被悄悄修改成惡意行為。

5. 管理 Shadow AI 與員工自帶代理

制定明確政策：哪些 AI 代理與外掛可以用、哪些一律禁止。
提供安全、受管控的替代方案，降低員工繞道安裝未審核工具的誘因。
透過教育訓練讓員工理解提示注入、資料外洩等風險，避免「好意授權、壞事發生」。

病毒掃描只是起點：AI 安全需要架構級思維

OpenClaw 整合 VirusTotal 掃描，是 AI 代理安全道路上的重要一步，但它解決的只是「惡意樣本偵測」這一層問題。真正棘手的，是 AI 代理作為高權限自動化中樞所帶來的結構性風險：

一個技能的缺陷，可能影響到所有已授權的系統
一個錯誤的提示或工作流程，足以繞過現有防線
一個對外暴露的代理實例，就像為攻擊者打造的自動化跳板

企業若要在未來數年內穩健擁抱 AI 代理，必須從「工具導向防禦」轉向「架構導向防禦」：把 AI 代理當成關鍵基礎設施，納入身分管理、零信任、供應鏈安全與 DevSecOps 全面治理，而不只是多裝一層防毒掃描。

結語：現在就盤點你的 AI 代理攻擊面

OpenClaw 所暴露出來的，不只是單一專案的安全缺陷，而是整個 AI 代理世代的典型縮影。今天是 OpenClaw，明天可能是任何一個你正在試用或即將導入的代理平台。

如果你的組織已經在實驗或正式使用 AI 代理，現在就是三件事的最佳起點：

盤點所有 AI 代理與技能，以及它們握有的權限與資料。
檢查是否存在對外暴露、明文憑證或未受管控的 Shadow AI。
設計一套最小權限、沙箱隔離與技能治理的長期藍圖。

AI 代理的生產力紅利確實巨大，但只有把安全性納入設計核心，這些紅利才不會在下一次攻擊事件中，一夕間化為代價。

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