核心用法
edgeone-clawscan 是 OpenClaw 生态的专用安全审计工具，提供两大核心功能：
Feature 1: OpenClaw 安全体检（4步完整扫描）
- Step 1 配置审计：运行
openclaw security audit --deep检测网关暴露、权限配置等风险 - Step 2 Skill 供应链风险：云端威胁情报+本地静态分析双轨检测已安装Skill
- Step 3 CVE 漏洞匹配：查询 A.I.G 漏洞库获取 OpenClaw 版本关联的安全公告
- Step 4 隐私泄露自评：基于权限元数据和配置状态评估敏感数据暴露路径
Feature 2: 单Skill安全扫描
- 针对特定Skill的预安装审查或安装后审计
- 云端快速 verdict + 深度本地代码分析双模式
显著优点
| 优势 | 说明 |
|------|------|
| 腾讯安全背书 | 腾讯朱雀实验室 A.I.G 团队出品，威胁情报持续更新 |
| 隐私优先设计 | 默认最小化外联（仅传skill名+来源+版本号），支持 `AIG_CLOUD_LOOKUP=off` 纯离线模式 |
| 双轨检测机制 | 云端实时情报弥补本地静态分析盲区（如安装后更新植入恶意代码） |
| 韧性架构 | API 故障自动降级本地审计，不阻断扫描流程 |
| 透明披露 | 完整声明所有网络行为、数据发送字段、失败处理模式 |
| 多语言自适应 | 自动检测用户输入语言，输出一致语言体验 |
潜在局限与注意事项
1. 云端依赖权衡：获取最新威胁情报需外联 Tencent A.I.G，虽可关闭但会损失供应链风险实时检测能力
2. 静态分析边界：本地代码审计为静态分析，不覆盖运行时动态行为（如条件触发的恶意载荷）
3. 自定义Skill盲区：local/github 来源Skill默认走本地审计，无云端情报支持
4. 生产环境谨慎：--deep 标志会主动探测配置网关，运行前需确认非生产环境或已评估风险
5. 证书与来源验证：Skill集市"所有者"标签可能与实际作者不一致，需对照官方仓库验证
适合人群
- AI 应用开发者：需要审计 OpenClaw 环境安全配置
- 企业安全团队：评估内部 OpenClaw 部署的供应链风险
- 安全意识强的个人用户：安装新Skill前的预检习惯养成
- 合规审计人员：需要完整披露网络行为和数据传输的安全工具
常规风险
| 风险场景 | 说明 |
|----------|------|
| 二进制冒用 | `openclaw` 命令可能被 PATH 上的其他同名工具劫持，运行前需 `which openclaw` 验证 |
| 生产网关误探 | `--deep` 模式可能向生产网关发送探测流量，需提前确认环境隔离性 |
| 供应链滞后 | 零外联模式下无法检测「安装后更新植入恶意代码」的新型威胁 |
| 过度信任云端 | 未经验证来源的Skill即使云端返回safe也可能存在误报，建议关键Skill本地复核 |
安全等级说明
- 云端传输：仅skill名称、来源标签、OpenClaw版本号（不含源码、对话、工作区文件）
- 离线模式：完全零外联，依赖本地规则库
- 自托管支持：可通过
AIG_BASE_URL指向私有 A.I.G 实例