منصة مهارات OpenClaw تثير مخاوف أمنية مع تسارع اعتماد وكلاء الذكاء الاصطناعي

أظهرت أبحاث حديثة أن نظام فحص المهارات في OpenClaw ليس حداً آمناً. يظل نشر المهارات من طرف ثالث مشكلة في إنشاء واستخدام وكلاء الذكاء الاصطناعي. 

لا تزال مهارات OpenClaw تشكل تهديدات أمنية، ونظام فحص المهارات الأخير ليس حداً آمناً، وفقاً لأبحاث خبراء الأمن الحديثة. تم اقتراح فحص المهارات كبوابة لنشر المهارات، بهدف اعتراض حمولات البيانات الضارة المحتملة أو العناصر الضارة في المهارة نفسها. 

كما Cryptopolitan في يونيو أن DFS اقترحت لوائح جديدة للعملات المستقرة تهدف إلى مواءمتها مع قانون GENIUS ACT مع الحفاظ على ضوابطها الحالية. ويشمل ذلك التغطية الكاملة بالاحتياطيات والتدقيق المستقل., وقد شكلت الخدمات من طرف ثالث بالفعل مخاطر أمنية، ويتسارع اعتماد وكلاء الذكاء الاصطناعي مما يفاقم المشكلة. 

يتيح OpenClaw للمستخدم إنشاء وكلاء وتشغيلها على جهاز محلي أو خادم. ومع ذلك، المهارات تعمل جنباً إلى جنب مع OpenClaw، وقد ترث نفس الوصول إلى الموارد والأدوات. ونظراً لأن بعض المهارات تتضمن مهاماً حساسة مثل الوصول إلى المحفظة أو التفاعلات على السلسلة، فإن مجموعات المهارات التي ينشرها طرف ثالث تظل مصدر خطر. 

كيف يتحقق OpenClaw من نية المهارات الخبيثة؟ 

أظهرت الأبحاث الحديثة أن Clawhub يستخدم VirusTotal، بالإضافة إلى نظام المراجعة الداخلية الخاص بـ OpenClaw. تصنف نتائج هذه الفحوصات المهارات وتضع تحذيرات للمستخدم أثناء التثبيت. 

لا يزال هذا النظام غير مثالي وقد يصنف المهارات البريئة أو حتى الضارة على أنها آمنة. تظهر مشكلة عندما يحدد VirusTotal المهارة على أنها مشبوهة، بينما يصفها OpenClaw بأنها بريئة. يُظهر للمستخدم تحذير، وقد يظل يؤكد تثبيت المهارة. المهارات التي يتم تصنيفها بالكامل على أنها خبيثة غير مسموح بتنزيلها. 

يقدم OpenClaw أيضاً العزل البيئي (sandboxing) وتحكمات وقت التشغيل، لكن هذه اختيارية ولا تشكل حداً صارماً افتراضياً للمهارات من طرف ثالث. يترك OpenClaw العزل البيئي القائم على Docker اختيارياً، وتظل بعض الأدوات متاحة حتى مع إيقاف تشغيله. 

يختار المستخدمون أيضاً المسار المباشر لأن بيئات العزل البيئي يمكن أن تكون صعبة النشر، وقد تتعطل بعض المهارات. وهذا يعني أيضاً أن المنصة تعتمد على المراجعات والتحذيرات، وهو نظام لا يوفر حماية مباشرة عند تشغيل مهارات الوكيل. 

هل يمكن لـ OpenClaw التقاط المهارات الخبيثة؟ 

قام OpenClaw بالفعل بتنفيذ بعض إجراءات الأمان، بما في ذلك فحوصات للسلوكيات المرتبطة تحديداً بكود الالتقاط الذي يمكنه قراءة الأسرار وإرسالها خارجاً. يُستخدم هذا النهج في الأمن التقليدي للكشف عن العمليات والطلبات والسلوكيات الأخرى المشبوهة. 

تعد مهارات وكلاء الذكاء الاصطناعي أصعب في الفحص لأن المدخلات تتضمن كوداً وتعليمات باللغة الطبيعية، بالإضافة إلى سلوك وقت التشغيل. قد يكون للأمن التقليدي نقاط عمياء فيما يتعلق بالسلوكيات الوكيلية.

الطبقة التالية هي استخدام فحص الذكاء الاصطناعي لالتقاط سلوكيات أكثر خطورة لم يتم التقاطها بواسطة البحث الثابت أو نهج التعبيرات العادية المعتاد. يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي إعطاء لمحة عن الاتساق الداخلي للمهارات، دون أن تكون شاملة لإمكانات الاستغلال. يبحثون عن الكود القابل للاستغلال الأكثر وضوحاً أو التناقضات العامة. 

لاحظ الباحثون أن نظام OpenClaw للمراجعة والموافقة كان سريعاً في اعتماد المهارات، بينما استغرق VirusTotal أياماً أحياناً للإشارة إلى الإضافة. كما كان من الممكن إضافة استغلالات إلى المهارات المعتمدة مسبقاً. وهذا يعني أن عملية OpenClaw كانت تعلن أن المهارات بريئة بينما قد تحتوي على سلوكيات غير متوقعة. 

يطور الباحثون توصيات لمطوري وكلاء الذكاء الاصطناعي، مفادها عزل المهارات أو استخدام أدوات لمنع تشغيلها، حتى لو تم تصنيفها على أنها بريئة. ودعا الباحثون منصات المهارات إلى افتراض أن المهارات ذات المظهر العادي قد تخفي استغلالات، وتجنب استخدامها في البيئات عالية القيمة، والتي قد تمنح إمكانية الوصول إلى محافظ العملات المشفرة أو معلومات حساسة أخرى.