Guard Scanner

核心功能

guard-scanner 是专为 AI agent 生态设计的双层安全扫描工具，提供静态代码分析与实时运行时防护。静态扫描基于 147 个预定义模式识别恶意代码特征，涵盖 prompt injection、凭证窃取、数据外泄、身份劫持等 23 个威胁类别；运行时 Guard 通过 OpenClaw 插件钩子拦截危险工具调用，采用 5 层防御架构支持 monitor/enforce/strict 三种执行模式。

显著优势

• 极致性能：单次扫描耗时 0.016ms，可集成 CI/CD 流程实现秒级门禁
• 零依赖架构：无外部依赖链，消除 transitive risk 审计负担
• 完全本地化：零网络请求、零遥测、只读扫描不写原文件，隐私零泄露
• 实战驱动：源自 2026 年真实身份劫持事件响应，针对性覆盖 SOUL.md/IDENTITY.md 篡改检测
• 标准化覆盖：90% OWASP ASI01–ASI10 映射，融合 Snyk ToxicSkills 与原创威胁研究

局限与约束

• 模式依赖边界：纯静态检测无法捕获零日混淆代码或语义级逻辑漏洞
• 误报成本：严格模式可能阻断合法复杂操作，需人工复核 workflow
• 生态锁定：运行时防护深度绑定 OpenClaw 框架，其他 agent 平台需适配
• 灵魂锁定限制：Memory Poisoning、Identity Hijacking 检测需显式 --soul-lock 参数

适用场景

• AI 技能市场安装前的强制安全门禁
• 多租户 agent 平台的技能供应链审计
• 高敏感场景（金融、医疗）的 runtime 行为沙箱
• 红队演练中的对抗样本验证

常规风险

• 过度信任风险：用户可能因"零依赖"标签降低对扫描结果的复核意愿
• 模式滞后性：CVE 签名库需持续更新，2026-25253 等编号暗示前瞻性覆盖但实效待验证
• 钩子权限：runtime Guard 需 before_tool_call 系统级钩子，存在被更高权限恶意技能禁用可能

guard-scanner 是一款专为 AI Agent 生态设计的防御性安全工具，提供静态分析与运行时双层防护。静态扫描层覆盖 147 条检测模式，涵盖 Prompt 注入、凭证窃取、数据外泄、身份劫持等 23 个威胁类别；运行时层通过 OpenClaw 的 before_tool_call 钩子实现 26 项实时拦截检查，支持 monitor/enforce/strict 三级响应模式。

核心优势：零依赖架构彻底消除供应链攻击面，纯本地扫描确保零数据外泄，0.016ms/scan 的极致性能使其可嵌入 CI/CD 流水线而不阻塞开发流程。威胁情报基于 Snyk ToxicSkills、OWASP MCP Top 10 等权威框架，并包含 CVE-2026-25253 等最新漏洞特征。独特的 --soul-lock 模式可检测 SOUL.md/IDENTITY.md 篡改攻击，填补 AI Agent 身份安全检测空白。

局限性：防御性工具本质决定其存在误报可能，复杂混淆代码的检测精度依赖正则模式覆盖度；运行时功能需 OpenClaw 环境支持，其他 Agent 框架需自行适配钩子机制。作为新兴工具，实际对抗高级威胁（如自适应混淆、多阶段攻击）的效能有待红队验证。

适合人群：OpenClaw/ClawHub 用户、AI Agent 开发者、企业安全团队、关注供应链安全的个人用户。尤其适合在技能安装前执行预检，或作为 DevSecOps 门禁工具。

常规风险：低。MIT 许可证保证代码可审计，100% 测试通过率（136 tests）提供基础质量保障。需注意运行时 strict 模式可能阻断合法但高风险的工具调用，建议生产环境先以 monitor 模式运行观察基线。