你的 AI Agent正在泄密，但 OpenClaw 刚堵上了这个漏洞
文 | 栗子KK | 公众号：数镜智心
你以为自己是在“装一个小工具”。 其实你是在给 AI Agent 装一段能动你数据、能替你下指令的代码。
更要命的是：这段代码通常不在你视线里。你看见的是“技能介绍页”，真正跑的是“技能包里的实现”。
所以当有人说——“你的 AI Agent 可能把你的密码发给了某个恶意技能，而你甚至不知道”，这不是吓唬人，这是 2026 年 agent 生态正在变成的现实。
2026 年 2 月，OpenClaw 宣布与 VirusTotal 集成。HN 上一波热议（高赞）给我的感觉很明确：大家不是在为某个 PR 叫好，而是在为一个共识投票——AI agent 进入现实世界之后，安全不能靠祈祷和免责声明了。
你的 AI Agent 刚刚把你的密码发给了某个恶意技能——而你甚至不知道
这不是危言耸听，而是 AI Agent 用户正在面对的真实风险。
好消息是：OpenClaw 让这件事变得更难发生了。
这次合作之所以能在技术社区刷屏，不是因为又出了一个新模型，也不是因为哪个大厂又收购了谁，而是因为它指向了一个更“个人”的问题：当 AI Agent 成为你数字生活的“超级用户”时，它的安全就是你的安全。
一、AI Agent 的安全困境：它不是传统软件那套玩法
过去二十年，我们的安全模型默认一件事：软件做什么，是代码“明确写死”的。
AI Agent 打破了这个假设。
它不再只是执行固定逻辑，而是解释自然语言、理解任务、再决定调用哪些工具、读哪些数据、执行哪些动作。边界一旦变模糊，攻击面就会跟着变大。
这就是为什么“技能（Skill）”会变成 agent 生态里最危险、也最容易被忽视的入口。
二、技能到底是什么？为什么它直接关系到你？
技能可以理解成：在你的 Agent 上下文里运行的代码。听起来中性，但它意味着技能可能天然拥有：
- 访问你已连接的工具（邮箱、网盘、日历、工单系统等）
- 读取你 agent 可见的数据（文件、对话、token、配置）
- 以你的名义执行动作（发消息、写文档、拉取代码，甚至触发支付相关流程）
很多人会说：“我只装官方推荐的技能。” 但问题在于：恶意技能从来不会在简介里写‘我是恶意的’。
一个看起来“帮你整理发票/自动写周报”的技能，完全可能在背后做这些事：
- 窃取敏感信息（cookie、token、API key）
- 偷偷发外呼请求，把数据打包传出去
- 以你的身份发消息、提工单、改配置
- 下载并执行外部载荷（供应链攻击的经典套路，只是换了壳）
OpenClaw 官方博客也明确提到，他们已经看到“有记录的”尝试在利用 AI agent 平台的案例。翻译成人话就是：攻击不在未来，攻击就在路上。你可能不是第一个，但也不会想当下一个。
三、VirusTotal 集成：OpenClaw 到底做了什么“硬事”？
很多所谓“安全集成”，做法其实很轻：算个 hash，去 VirusTotal 查一下有没有记录。 没记录？那就当没问题。
OpenClaw 这次的思路更接近“把技能当作潜在可执行恶意包来处理”：打包、上报、分析、决策、重扫，做成一套默认闭环。
他们公开的是一个 7 步流程：
- 确定性打包：技能文件打成 ZIP，并包含
_meta.json元数据 - Hash 计算：生成 SHA-256 指纹
- VirusTotal 查询：先查是否已有记录，避免重复分析
- 上传分析：无记录则通过 VirusTotal v3 API 上传完整技能包
- Code Insight：由 Gemini 驱动的 AI 代码审计/洞察
- 自动决策：benign 自动通过，suspicious 警告，malicious 阻止
- 每日重扫描：所有活跃技能每天重新检查
这意味着：你安装的每一个技能，不是“象征性查一下”，而是要过 70+ 引擎扫描 + AI 代码理解分析，而且不是一次性的。
一句话概括：这不是挂个安全徽章，这是把安全变成默认成本。
四、对比 Hugging Face：差距不在“有没有接 VT”，而在“接到哪一层”
把 OpenClaw 和 Hugging Face 放在一起看，会更清楚这次为什么值得讨论。差距不是谁更会写博客，而是扫描策略不同。
| 维度 | Hugging Face | OpenClaw |
|---|---|---|
| 扫描方式 | Hash 查询 | 完整上传 + AI 分析 |
| 分析深度 | 签名匹配为主 | Code Insight 行为理解 |
| 扫描频率 | 发布时一次 | 发布时 + 每日重扫 |
| 结果透明度 | 不一定提供细报告 | 技能页展示结果 |
如果必须用一句话把差别说狠一点：
Hugging Face 用 hash 查询说“我没见过这个病毒”；OpenClaw 用 Code Insight 说“我看得懂这段代码想干什么”。
当然，AI 也会看走眼。但“看得懂”至少比“没见过”更接近我们在 agent 时代需要的安全方向。
五、Code Insight：它不是更聪明的杀毒库，而是多了一双“读代码的眼睛”
传统安全工具擅长签名匹配，它的致命弱点也在这里：只能抓住已知威胁。
但 agent 生态里最麻烦的，偏偏是不那么“传统恶意”的东西，比如：
- 利用自然语言指令绕过预期行为（你以为它在写报告，它在外呼数据）
- Prompt Injection（不是病毒样本，但能诱导 agent 做错事）
- 新型供应链污染（依赖被投毒、脚本动态拉取）
OpenClaw 强调的 Code Insight（Gemini 驱动）价值点在于：它会从文档、代码、结构整体理解技能行为，而不是只问“这玩意儿在库里有没有案底”。
官方的表述也很直白：他们上传完整技能包，让模型得到“完整行为图景”，而不是只做已知签名匹配。
具体会看什么？你可以把它当成一份自动化的“上线前代码审计前置筛查”：
- 是否下载并执行外部代码
- 是否访问敏感数据
- 是否执行网络操作、可能的数据外传
- 是否在提示词或文档里埋“胁迫 agent 的指令”
你当然还需要更深层的防线，但这一层至少能把最常见、最粗暴的恶意行为挡在门外。
六、诚实声明：这不是银弹，但这是你需要的第一层防护
安全产品最让我警惕的，永远是那种“从此一劳永逸”的口气。 OpenClaw 反而很克制，直接承认：这不是 silver bullet。
他们同时强调“防御纵深（defense in depth）”——这是一层，后面还会有更多层。
这点很关键，因为它把读者预期放对了：
它能保护什么？
- 已知恶意软件（木马、窃取器、后门）
- 典型行为模式（即使是新威胁，也可能被行为特征抓到）
- 一部分供应链问题（被污染的依赖、可疑的动态拉取）
- 更重要的是：释放“平台愿意为安全付成本”的信号
它挡不住什么？你仍然要警惕什么？
- 纯自然语言层面的诱导与社会工程
- 精心设计的 Prompt Injection
- 权限设计本身就过大的产品架构（最小授权做不好，扫描也救不了）
换句话说：这不是终点，但这是一个像样的起点。
七、权威背书：不是“自己说自己安全”
安全圈有个潜规则：你自己说自己安全，没什么说服力。 OpenClaw 做对的一件事，是引入独立安全顾问参与。
文中提到的 Jamieson O'Reilly（Dvuln 创始人、Aether AI 联合创始人、CREST 咨询委员会成员）这种角色，至少意味着两点：
- 平台的安全不是“内部自嗨”
- 后续更可能出现可公开、可审计、可追责的流程
他们还提到将发布威胁模型、安全路线图、全库审计与正式安全报告流程（含 SLA），并在 trust.openclaw.ai 提供实时追踪。
这类“状态页 + 路线图”看似无聊，但在企业采购和合规语境里，往往比一句“我们很安全”更值钱。
八、为什么 HN 会给这么多赞？因为大家都被“agent 权限”吓过
HN 的点赞不是给营销文案的。 它更像是对一个共识的集体确认：AI agent 需要真正的安全流程。
agent 正在获得越来越多的能力：发邮件、转账、控制智能家居、访问文件系统、修改线上配置……当你的 agent 能做这些事时，“差不多安全”基本等价于“不安全”。
你不会把银行卡密码交给陌生人。 那你为什么愿意把一个“能代表你做数字世界几乎所有动作的代理”，交给一个未经检验的技能？
OpenClaw × VirusTotal 释放的信号很清晰：
AI agents that take real-world actions deserve real security processes. We’re building them.
九、这对你意味着什么？（用户 / 开发者 / 企业）
如果你是 AI Agent 用户
- 你安装的技能会被 70+ 引擎扫描 + Code Insight 分析
- 你可以查看每个技能的安全结果与报告
- 你不用额外配置，安全默认开启
如果你是开发者
- 技能发布时会自动进入审计流程
- 用户能看到扫描结果，你的可信度更可展示
- 也意味着：别再写“运行时 curl 一个脚本再执行”的小聪明了，很显眼 （以前靠 README 写得好看能混过去；现在得靠代码写得干净。）
如果你是企业决策者
- 你得到的是更接近“可采购”的安全姿态：流程、顾问、状态页、路线图
- 出问题至少能追溯、能复盘，而不是“我们也不知道它为什么发了那封邮件”
- 后续威胁模型与正式报告流程，会直接影响你能不能把 agent 放进生产系统
结语：这不是功能更新，是 agent 生态开始补“安全债”
每日重扫描听起来很重，但它其实是在承认一个现实：今天干净的技能，明天可能因为依赖更新、构建污染、上游投毒而变脏。
OpenClaw 这次最有价值的点不是“接了 VirusTotal”。 而是把安全流程工程化，把“技能上线必须先过安全关”做成默认。
AI Agent 值得更严肃的安全标准。 至少这次，有人开始按这个标准做了。
The lobster grows stronger.
参考来源
- OpenClaw × VirusTotal Partnership 官方博客：openclaw.ai/blog/virust…
- VirusTotal Blog: From Automation to Infection：blog.virustotal.com/2026/02/fro…
- Hugging Face VirusTotal Integration：huggingface.co/blog/virust…
- trust.openclaw.ai 安全状态追踪：trust.openclaw.ai/
