核心用法
ClawAudit 是专为 OpenClaw 生态设计的综合安全审计套件，通过四大模块构建纵深防御：
1. 技能威胁扫描
- 静态分析检测 5 类高危模式：shell命令注入（curl|bash）、凭证窃取、反向shell、提示词注入、远程代码执行
- 识别混淆代码与可疑外联行为
- 支持全量扫描或针对指定skill定向检测
2. 配置安全审计
- 检查网关暴露、认证缺失、DM策略开放等配置缺陷
- 验证沙箱启用状态与浏览器控制权限边界
- 评估 credential 明文存储风险
3. 文件完整性监控
- 为 SOUL.md/AGENTS.md/IDENTITY.md/MEMORY.md/USER.md/TOOLS.md 建立 SHA256 基线
- 持续监测核心配置文件篡改
4. 实时威胁感知
- Watch模式后台监控新skill安装与配置变更
- 即时告警可疑活动
安全评分机制：综合 0-100 分制，Critical(-15~-25)、Warning(-5~-10)、Info(-1~-3)三级扣分，结果以色标呈现（🔴<40 🟡40-69 🟢70+）
显著优点
- 开箱即用：单命令触发全量审计，自动分类风险优先级
- 主动防御：基线比对+实时监控，变被动响应为主动防护
- 用户可控：所有修复操作需显式确认，保留最终决策权
- 深度集成：原生理解 OpenClaw 架构，检测精准度高
潜在局限
- 静态分析边界：无法完全捕获运行时动态行为（如混淆后的第二阶段payload）
- 零日漏洞盲区：依赖已知模式匹配，新型攻击向量可能漏报
- 评分主观性：权重配置可能不完全匹配个体风险容忍度
适合人群
- OpenClaw 管理员与高级用户
- 企业安全合规团队
- 开发/测试多skill环境的开发者
- 对AI Agent供应链安全敏感的用户
常规风险
- 误报成本：高敏感度规则可能导致合法skill被标记，需人工复核
- 修复副作用：auto-fix可能中断依赖特定配置的遗留工作流
- 基线污染：若初始基线建立在已被攻陷状态，完整性校验失效
- 权限要求：深度审计需读取敏感配置，需确保ClawAudit本身可信