В OpenClaw нашли опасный сценарий незаметной утечки данных

В OpenClaw нашли опасный сценарий незаметной утечки данных

В OpenClaw нашли опасный сценарий незаметной утечки данных

Специалисты нашли проблемы у ИИ-агента OpenClaw: китайский центр реагирования на компьютерные инциденты CNCERT указал на слабые настройки безопасности по умолчанию и риски инъекции промпта, когда внешнее содержимое незаметно подсовывает агенту вредоносные инструкции.

Но самое неприятное в этой истории даже не сама по себе «путаница» модели, а то, во что она может превратиться на практике.

Исследователи показали сценарий, при котором обычная работа ИИ-агента превращается в незаметный канал утечки данных, причём безо всяких кликов со стороны пользователя.

Схема выглядит так: злоумышленник прячет вредоносные инструкции в веб-странице или во внешнем контенте, который OpenClaw должен прочитать. Агент обрабатывает этот текст и под его влиянием формирует ссылку, в адрес которой уже встроены конфиденциальные данные — например, фрагменты информации, к которым у него есть доступ.

Дальше происходит самое коварное. Если OpenClaw отправляет такую ссылку пользователю через Telegram, Discord или другой мессенджер, сама платформа может автоматически создать предпросмотр ссылки, а это уже вызывает фоновый запрос к серверу атакующего.

В итоге злоумышленник получает данные просто из логов своего сервера без нажатия на ссылку, без дополнительного действия и вообще почти без шума. Именно поэтому история выглядит особенно серьёзно: проблема лежит не только в модели, а в архитектуре всего окружения.

OpenClaw ценят за то, что он умеет читать локальные файлы, выполнять задачи и работать с разными сервисами. Но ровно эта же полезность делает компрометацию куда болезненнее: если агенту дали широкий доступ, то и последствия инъекции промпта становятся вполне реальными.

CNCERT как раз предупреждал, что при неправильной установке и избыточных правах OpenClaw может создавать серьёзные риски для безопасности и данных. На этом фоне власти Китая уже начали ограничивать использование OpenClaw в ряде чувствительных сред, включая государственные системы и отдельные организации.

Без контекста детектор пропустил 95% Android-вредоносов

Чем больше разрешений просит Android-приложение, тем подозрительнее оно выглядит для алгоритма. Правда, резервному копированию, антивирусу или системе родительского контроля доступ к половине смартфона нужен по работе. Но детекторы решили не разбираться и устроили охоту на невиновных.

Исследователи из Сингапурского университета менеджмента и Нанькайского университета проверили шесть популярных детекторов, включая Drebin, MalScan и MaskDroid.

Им скормили 270 безопасных приложений из 49 категорий Google Play, каждое из которых запрашивало не менее девяти опасных разрешений.

Большинство систем записали во вредоносы больше половины выборки. LLM-детектор LAMD разогнал ложные срабатывания до 80%. Если поставить такой фильтр на входе в магазин приложений или корпоративную инфраструктуру, аналитики будут разгребать очередь, почти целиком набитую легальным софтом.

 

Проблема в старом принципе: детекторы ищут сходство с известными угрозами. Широкий набор разрешений часто встречается у зловредов, но ровно так же выглядят бэкап-сервисы, антивирусы и инструменты управления устройствами. Как сформулировали авторы работы, отклонение — ещё не вредоносность.

Их система PRAXIS пытается смотреть не только на набор API, но и на контекст. Сначала ИИ предполагает возможную атаку, затем система ищет подтверждающую цепочку вызовов в коде, а после проверяет, соответствует ли поведение назначению приложения и тексту интерфейса.

Такой подход снизил долю ложных тревог на безопасной выборке до 13%, а пропуск вредоносов — примерно до одного из девяти. Однако стоило убрать финальную проверку контекста, как система пропустила 95,3% угроз. Код остался тем же, но без ответа на вопрос «зачем приложение это делает?» защита практически развалилась.

До массового применения PRAXIS тоже далеко: анализ стоит около $0,56 за приложение, а интерфейс и названия функций может подделать сам злоумышленник. Да и 13 ложных тревог на сотню — всё ещё не автоматика, а очередь к живому аналитику.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru