La plataforma de habilidades de OpenClaw plantea preocupaciones de seguridad a medida que se acelera la adopción de agentes de IA
- Las habilidades de los agentes de IA de OpenClaw siguen siendo una posible puerta de entrada para exploits.
- ClawHub puede marcar algunas habilidades como benignas, pero aún pueden ocultar vulnerabilidades.
- Los desarrolladores de IA deben probar las habilidades en un entorno sandbox y evitar darles acceso a datos sensibles o billeteras.
Investigaciones recientes muestran que el sistema de escaneo de habilidades de OpenClaw no es una frontera segura. Publicar habilidades de terceros sigue siendo un problema para la creación y el uso de agentes de IA.
Las habilidades de OpenClaw siguen planteando amenazas de seguridad, y el reciente sistema de escaneo de habilidades no es una frontera segura, según investigaciones recientes de expertos en seguridad. Se ha propuesto el escaneo de habilidades como una puerta de entrada para los editores de habilidades, con el objetivo de interceptar cargas de datos potencialmente maliciosas o elementos maliciosos de la propia habilidad.
Como Cryptopolitan informó, los servicios de terceros ya han planteado riesgos de seguridad, y la adopción de agentes de IA se está acelerando y empeorando el problema.
OpenClaw permite al usuario crear agentes y ejecutarlos en una máquina local o en un servidor. Sin embargo, las habilidades se ejecutan inmediatamente junto con OpenClaw, y pueden heredar el mismo acceso a recursos y herramientas. Dado que algunas habilidades implican tareas sensibles como el acceso a billeteras o interacciones en la cadena, los conjuntos de habilidades publicados por terceros siguen siendo un riesgo.
¿Cómo verifica OpenClaw las habilidades para detectar intenciones maliciosas?
Investigaciones recientes mostraron que Clawhub utiliza VirusTotal, así como el sistema de moderación interno de OpenClaw. Los resultados de esas verificaciones clasifican las habilidades y configuran advertencias para los usuarios durante la instalación.
Este sistema sigue siendo imperfecto y puede considerar inocuas incluso habilidades potencialmente dañinas. Surge un problema cuando VirusTotal marca la habilidad como sospechosa, y OpenClaw como benigna. Se muestra una advertencia al usuario, quien aún puede confirmar la instalación de la habilidad. Las habilidades marcadas completamente como maliciosas no están permitidas para su descarga.
OpenClaw también ofrece aislamiento (sandboxing) y controles de tiempo de ejecución, pero estos son opcionales y no constituyen una frontera estricta por defecto para las habilidades de terceros. OpenClaw deja el aislamiento basado en Docker como opcional, y algunas herramientas siguen estando disponibles con esta función desactivada.
Los usuarios también eligen la ruta directa porque los entornos de aislamiento pueden ser difíciles de implementar, y algunas habilidades fallan. Esto también significa que la plataforma depende de reseñas y advertencias, un sistema que no es protector directamente al ejecutar habilidades de agentes.
¿Puede OpenClaw detectar habilidades maliciosas?
OpenClaw ya ha implementado algunas medidas de seguridad, incluidas verificaciones de comportamientos específicamente vinculados a códigos de captura que pueden leer secretos y enviarlos. Este enfoque se utiliza en la seguridad tradicional para detectar procesos, solicitudes y otros comportamientos sospechosos.
Las habilidades de los agentes de IA son más difíciles de escanear porque las entradas involucran tanto código como instrucciones en lenguaje natural, así como el comportamiento en tiempo de ejecución. La seguridad tradicional puede tener puntos ciegos para los comportamientos de los agentes.
La siguiente capa consiste en utilizar el escaneo de IA para detectar comportamientos de mayor riesgo que no fueron capturados por una búsqueda estática o el enfoque habitual de expresiones regulares. Los agentes de IA pueden ofrecer una visión de la consistencia interna de las habilidades, sin ser exhaustivos con el potencial de exploits. Buscan el código explotable más obvio o inconsistencias generales.
Los investigadores señalaron que el sistema de verificación y moderación de OpenClaw aprobaba las habilidades rápidamente, mientras que VirusTotal a veces tardaba días en marcar la adición. También era posible agregar exploits a habilidades ya aprobadas. Esto significaba que el proceso de OpenClaw podía proclamar que las habilidades eran benignas cuando podían contener comportamientos inesperados.
Para los desarrolladores de agentes de IA, los investigadores recomiendan el aislamiento (sandboxing) o el uso de herramientas para evitar que las habilidades se ejecuten, incluso si están marcadas como benignas. Los investigadores pidieron a las plataformas de habilidades que asuman que las habilidades de apariencia normal pueden ocultar exploits y evitar su uso en entornos de alto valor, otorgando potencialmente acceso a billeteras de criptomonedas u otra información sensible.
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Hristina Vasileva
Hristina Vasileva se especializa en noticias sobre DeFi, negocios y economía. Se graduó de la Universidad de Sofía con una maestría en Filosofía, después de completar una licenciatura de 4 años en Administración de Empresas, Periodismo y Comunicación Masiva. Ha trabajado para uno de los principales periódicos del país, cubriendo materias primas y resultados corporativos. Actualmente, Hristina es autora de noticias colaboradora en Cryptopolitan.
