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OpenClaw被曝出33個漏洞，螞蟻安全實驗室盯上Agent軟肋

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OpenClaw被曝出33個漏洞，螞蟻安全實驗室盯上Agent軟肋

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OpenClaw被曝出33個漏洞，螞蟻安全實驗室盯上Agent軟肋

3 月 30 日 ， 一則來自 GitHub 社區的消息 ， 瞬間引爆整個開發者圈子 。
螞蟻集團旗下的 AI 安全實驗室 ， 近期對開源智能體框架 OpenClaw 進行了一次專項安全審計 。 在為期三天的檢測中 ， 團隊共提交了 33 個漏洞報告 ， 而在最新發布的 2026.3.28 版本中 ， OpenClaw 已確認并修復其中 8 個漏洞 ， 包括 1 個嚴重級別漏洞、4 個高危漏洞以及 3 個中危漏洞 。



（圖源：GitHub）
【OpenClaw被曝出33個漏洞，螞蟻安全實驗室盯上Agent軟肋】這令人擔憂的其實是 OpenClaw 所代表的 ， 并不是傳統意義上的開發工具 ， 而是當下最熱門的一類 AI 產品形態——Agent 。 過去一年 ， 隨著大模型能力逐漸趨于穩定 ， 行業討論的重心也開始發生變化 。 從最早的“模型能力競賽” ， 逐步轉向“應用如何真正落地” 。 在這個過程中 ， Agent 是最重要的一個部分 ， 它不只是用來生成內容 ， 而是可以調用工具、執行任務 ， 甚至直接參與到系統操作中 。
傳統的大模型應用 ， 風險更多集中在內容層面 ， 比如生成錯誤信息、不當回答 ， 或者輸出不可控內容 ， 本質上還是說錯話 。 而 Agent 的邏輯不同 ， 它的行動能力是最重要的 ， 例如可以調用系統資源、訪問本地文件、執行指令鏈路 。 也就是說 ， Openclaw 的漏洞 ， 是真的存在各種難以預料的安全風險 。



（圖源：Openclaw）
目前公開信息并未披露此次漏洞的具體技術細節 ， 但從嚴重、高危這樣的評級來看 ， 可以確定的是 ， 這些問題很可能涉及到權限控制、執行鏈路或調用機制等關鍵環節 。 換句話說 ， 一旦被利用 ， 影響范圍不再局限于信息層面 ， 而是可能觸及系統本身 ， 比如個人信息的泄露、財產安全問題等等 。
從行業來看 ， Openclaw 所面臨的問題其實也是所有 Agent 共同面對的挑戰 ， 在過去一年里 ， 行業幾乎把所有精力都投入在讓 Agent 更聰明 ， 例如更復雜的任務步驟拆解、調用更多工具和 Skill 解決問題、更強的自動任務執行等 ， 但權限隔離、風險控制、執行邊界 ， 似乎很少被討論 。
不過 ， 這次曝出大量漏洞的螞蟻集團旗下的 AI 安全實驗室 ， 之所以能夠最早發現問題 ， 其實是它們早在大模型尚未全面爆發之前 ， 其團隊就已經圍繞“可信 AI”展開研究 ， 包括對抗攻擊、數據安全等方向 ， 隨后還發布過《終端智能體安全2025》白皮書 ， 結構 AI 的安全風險等等 。



（圖源：螞蟻集團）
此外 ， 螞蟻在內部也已經搭建起面向大模型的安全體系 ， 例如針對提示詞注入、工具調用鏈路以及數據泄露風險的檢測機制 ， 逐步覆蓋從輸入到執行的完整鏈路 。 這些能力 ， 恰好對應的正是當前 Agent 最容易出現問題的幾個關鍵環節 。
回到此次 Openclaw 漏洞報告的問題 ， 其實倒也是一件好事 。 這說明 ， 漏洞在較短時間內被集中發現并修復 ， 它的開源生態與安全團隊之間的協作發揮了較大的作用；另一方面 ， 像螞蟻這樣的安全團隊主動參與 ， 也意味著行業開始更重視 AI 的安全風險 。
而這件事也提醒了我們 ， Openclaw 引領的自動化 Agent 的確正在深入地幫助我們更好地完成各種繁瑣的工作 ， 但在把任務交給 AI 之前 ， 安全仍然是所有用戶都需要重點關注的問題 。

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