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संस्करण: 1.0-draft | फ्रेमवर्क: MITRE ATLAS (AI प्रणालियों के लिए प्रतिकूल खतरा परिदृश्य) + डेटा प्रवाह आरेख यह खतरा मॉडल OpenClaw AI एजेंट प्लेटफ़ॉर्म और ClawHub स्किल मार्केटप्लेस के विरुद्ध प्रतिकूल खतरों का दस्तावेज़ीकरण करता है। यह OpenClaw समुदाय द्वारा अनुरक्षित एक सतत विकसित होने वाला दस्तावेज़ है। नए खतरों की रिपोर्ट करने, आक्रमण शृंखलाएँ प्रस्तावित करने या शमन सुझाने के तरीके के लिए खतरा मॉडल में योगदान देखें। प्रमुख ATLAS संसाधन: तकनीकें | रणनीतियाँ | केस अध्ययन | ATLAS GitHub | ATLAS में योगदान

1. दायरा

दायरे से बाहर की रिपोर्ट और गलत-सकारात्मक पैटर्न (सार्वजनिक इंटरनेट पर एक्सपोज़र, सीमा को बायपास किए बिना केवल प्रॉम्प्ट-इंजेक्शन वाली शृंखलाएँ, एक Gateway होस्ट साझा करने वाले परस्पर अविश्वसनीय ऑपरेटर और अन्य) SECURITY.md में सूचीबद्ध हैं; भेद्यता-रिपोर्ट के दायरे के लिए सत्य का वर्तमान स्रोत वह फ़ाइल है, यह पृष्ठ नहीं।

2. सिस्टम आर्किटेक्चर

2.1 विश्वास सीमाएँ

2.2 डेटा प्रवाह


3. ATLAS रणनीति के अनुसार खतरा विश्लेषण

3.1 टोही (AML.TA0002)

T-RECON-001: एजेंट एंडपॉइंट की खोज

T-RECON-002: चैनल एकीकरण की जाँच


3.2 प्रारंभिक पहुँच (AML.TA0004)

T-ACCESS-001: पेयरिंग कोड का अवरोधन

T-ACCESS-002: AllowFrom स्पूफ़िंग

T-ACCESS-003: टोकन की चोरी


3.3 निष्पादन (AML.TA0005)

T-EXEC-001: प्रत्यक्ष प्रॉम्प्ट इंजेक्शन

T-EXEC-002: अप्रत्यक्ष प्रॉम्प्ट इंजेक्शन

T-EXEC-003: टूल आर्ग्युमेंट इंजेक्शन

T-EXEC-004: Exec अनुमोदन को बायपास करना


3.4 स्थायित्व (AML.TA0006)

T-PERSIST-001: दुर्भावनापूर्ण Skill की स्थापना

T-PERSIST-002: Skill अपडेट को दूषित करना

T-PERSIST-003: एजेंट कॉन्फ़िगरेशन से छेड़छाड़


3.5 रक्षा से बचाव (AML.TA0007)

T-EVADE-001: मॉडरेशन पैटर्न को बायपास करना

T-EVADE-002: सामग्री रैपर से बच निकलना


3.6 खोज (AML.TA0008)

T-DISC-001: टूल गणना

T-DISC-002: सत्र डेटा निष्कर्षण


3.7 संग्रह और बहिर्गमन (AML.TA0009, AML.TA0010)

T-EXFIL-001: web_fetch के माध्यम से डेटा चोरी

T-EXFIL-002: अनधिकृत संदेश भेजना

T-EXFIL-003: क्रेडेंशियल संग्रह


3.8 प्रभाव (AML.TA0011)

T-IMPACT-001: अनधिकृत कमांड निष्पादन

T-IMPACT-002: संसाधन समाप्ति (DoS)

T-IMPACT-003: प्रतिष्ठा को क्षति


4. ClawHub आपूर्ति शृंखला विश्लेषण

4.1 वर्तमान सुरक्षा नियंत्रण

4.2 मॉडरेशन की सीमाएँ

ClawHub की स्थिर स्कैनिंग स्किल कोड की सामग्री का सीधे निरीक्षण करती है (केवल स्लग/मेटाडेटा/फ्रंटमैटर का नहीं), जिसमें खतरनाक exec कॉल, डायनेमिक कोड निष्पादन, क्रेडेंशियल संग्रह, डेटा बहिर्गमन पैटर्न, अस्पष्ट किए गए पेलोड और अन्य शामिल हैं। ज्ञात कमियाँ:
  • पर्याप्त रूप से नवीन अस्पष्टीकरण से पैटर्न-आधारित पहचान को अब भी चकमा दिया जा सकता है।
  • LLM-आधारित समीक्षा और VirusTotal स्कैनिंग ऑपरेटर-पक्ष की API कुंजियों/कॉन्फ़िगरेशन के सक्षम होने पर निर्भर करती हैं।
  • इंस्टॉल होने के बाद कोई रनटाइम निष्पादन सैंडबॉक्स किसी स्किल को एजेंट के अपने विशेषाधिकारों से अलग नहीं करता।

4.3 बैज

स्किल और पैकेज मॉडरेटर द्वारा निर्धारित बैज रखते हैं: highlighted, official, deprecated, redactionApproved (केवल स्किल)। सामुदायिक रिपोर्टिंग (skillReports) और ऑडिट लॉगिंग (auditLogs) मॉडरेशन कार्यप्रवाहों का समर्थन करती हैं।

5. जोखिम मैट्रिक्स

5.1 संभावना बनाम प्रभाव

5.2 गंभीर पथ आक्रमण शृंखलाएँ

शृंखला 1: स्किल-आधारित डेटा चोरी
शृंखला 2: प्रॉम्प्ट इंजेक्शन से RCE
शृंखला 3: प्राप्त की गई सामग्री के माध्यम से अप्रत्यक्ष इंजेक्शन

6. अनुशंसाओं का सारांश

6.1 तत्काल (P0)

6.2 अल्पकालिक (P1)

6.3 मध्यम अवधि (P2)


7. परिशिष्ट

7.1 ATLAS तकनीक मैपिंग

7.2 प्रमुख सुरक्षा फ़ाइलें

7.3 शब्दावली


यह खतरा मॉडल एक सतत विकसित होने वाला दस्तावेज़ है। सुरक्षा समस्याओं की रिपोर्ट security@openclaw.ai पर करें या विश्वास पृष्ठ देखें।

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