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23d - 安全与成本分析

本文是《AI Agent 实战手册》第 23 章第 4 节。 上一节:23c-核心使用场景 | 下一节:24a-插件架构

概述

OpenClaw 在 2026 年初爆发式增长的同时,也经历了一系列严重的安全事件——从 CVSS 8.8 的远程代码执行漏洞到 42,900 个暴露在公网的实例,再到 ClawHub 上 341 个恶意 Skills。本节系统梳理 OpenClaw 的安全威胁模型、CVE 历史、权限管理最佳实践,并提供详细的成本分析和与替代方案的对比,帮助你在”用得起”和”用得安全”之间找到平衡。


1. 安全考量

1.1 威胁模型:AI Agent 的”致命三角”

安全研究员 Simon Willison 提出了 AI Agent 的”致命三角”(Lethal Trifecta)理论,OpenClaw 完美命中了所有三个条件:

致命三角 + 持久记忆 = 极高风险 ┌─────────────────────────────────────────────┐ │ OpenClaw 威胁模型 │ │ │ │ ① 访问私有数据 │ │ 邮件、文件、凭证、浏览器历史、聊天记录 │ │ ↕ │ │ ② 暴露于不可信内容 ③ 外部通信能力 │ │ 网页浏览、消息接收、 发送邮件、API │ │ 第三方 Skills 安装 调用、数据外传 │ │ ↕ │ │ ④ 持久记忆(Palo Alto Networks 补充) │ │ SOUL.md / MEMORY.md 跨会话存储 │ │ → 时移 Prompt 注入、记忆投毒、逻辑炸弹 │ └─────────────────────────────────────────────┘

核心矛盾:与传统软件不同,LLM 驱动的 Agent 中指令和数据共享同一个 token 流。一封恶意邮件、一个网页、一条 Slack 消息中的内容都可能被 Agent 解读为指令执行。数据和指令之间没有防火墙。

1.2 CVE 历史与安全事件

CVE-2026-25253:一键远程代码执行(CVSS 8.8)

这是 OpenClaw 迄今最严重的安全漏洞,于 2026 年 2 月 1 日公开披露。

属性详情
CVE 编号CVE-2026-25253
CVSS 评分8.8(高危)
影响版本2026.1.29 之前的所有版本
修复版本2026.1.29(2026 年 1 月 30 日发布)
漏洞类型Token 泄露 + WebSocket 劫持 → 远程代码执行
发现者DepthFirst 安全研究团队

攻击原理

攻击链路: 1. 攻击者构造恶意链接 → 链接包含攻击者控制的 gatewayUrl 参数 2. 用户点击链接,OpenClaw Control UI 加载 → UI 从 URL query string 读取 gatewayUrl → 自动发起 WebSocket 连接(无用户确认) 3. 连接过程中,存储的 gateway 认证 token 被发送 → 未验证请求来源(无 Origin 检查) → 跨站 WebSocket 劫持(CSWSH) 4. 攻击者获得完整 gateway 控制权 → 可执行任意命令、读取文件、窃取凭证

CVE-2026-26325:认证绕过漏洞

属性详情
CVE 编号CVE-2026-26325
类型认证绕过
影响绕过 allowlist 检查执行命令
状态已修复

该漏洞允许攻击者绕过 OpenClaw 的命令白名单机制,直接执行未授权的命令。

安全事件时间线

时间事件严重程度
2025 年 11 月OpenClaw(当时叫 Clawdbot)发布
2026 年 1 月下旬项目爆红,一天获得 20,700 stars
2026 年 1 月 29 日更名为 OpenClaw,发布修复版本 2026.1.29🟢
2026 年 2 月 1 日CVE-2026-25253 公开披露🔴 严重
2026 年 2 月初SecurityScorecard 发现 42,900 个暴露实例🔴 严重
2026 年 2 月初ClawHub 发现 341 个恶意 Skills🔴 严重
2026 年 2 月初Moltbook 平台泄露 150 万 API token🔴 严重
2026 年 2 月初供应链攻击分发 macOS 恶意软件🟠 高
2026 年 2 月中旬CVE-2026-26325 认证绕过漏洞披露🟠 高
2026 年 2 月 14 日Steinberger 宣布加入 OpenAI,项目移交基金会

暴露面统计

SecurityScorecard 的 STRIKE 威胁情报团队的调查结果令人震惊:

指标数据
暴露在公网的实例42,900 个(覆盖 82 个国家)
可被远程代码执行的实例15,200 个
ClawHub 上的恶意 Skills341 个(14 个恶意贡献者)
恶意 Skills 目标加密货币交易者(窃取钱包数据)

1.3 权限管理最佳实践

OpenClaw 的设计哲学是”能力优先于限制”——Agent 默认拥有宿主用户的全部权限(终端访问、完整磁盘读写)。这意味着安全防护必须由用户主动配置。

权限分层模型

权限层级(从严到宽): Level 0 — 只读观察 ├── Agent 只能读取信息,不能执行任何操作 ├── 适用于:初始测试、验证 Agent 行为 └── 配置:permissions: ["read_only"] Level 1 — 受限执行 ├── Agent 可执行白名单内的操作 ├── 敏感操作需要人工确认 ├── 适用于:日常使用 └── 配置: │ permissions: │ - "read_logs" │ - "send_messages" │ - "restart_services" │ require_approval: │ - "delete_*" │ - "deploy_*" │ - "financial_*" Level 2 — 沙箱执行 ├── Agent 在 Docker 容器内运行 ├── 文件系统隔离,网络受限 ├── 适用于:处理不可信内容 └── 配置:sandbox: true, network: "restricted" Level 3 — 完全自主(高风险) ├── Agent 拥有完整系统权限 ├── 仅适用于隔离的测试环境 └── ⚠️ 绝不在生产环境使用

工具级访问控制

# agent 配置示例:精细化权限控制 agents: - name: "邮件助手" tools: allowed: - "gmail.read" - "gmail.send_draft" # 只能创建草稿 - "calendar.read" blocked: - "gmail.send" # 不能直接发送 - "shell.*" # 禁止终端访问 - "filesystem.write" # 禁止写文件 # 操作审批规则 approval_required: - pattern: "gmail.send_draft" condition: "recipient_external" # 外部收件人需审批 - pattern: "*delete*" condition: "always" # 删除操作始终需审批

1.4 安全清单

以下是部署 OpenClaw 前必须完成的安全检查清单:

□ 网络安全 ├── ✅ Gateway 绑定到 localhost(127.0.0.1),不暴露到公网 ├── ✅ 外部访问通过带 TLS 的认证反向代理(Nginx/Caddy) ├── ✅ 启用防火墙,仅开放必要端口(SSH + 反向代理端口) ├── ✅ 使用 VPN 或 mTLS 进行远程管理 └── ✅ 配置 WebSocket Origin 验证 □ 凭证管理 ├── ✅ API Key 使用环境变量或密钥管理器,不硬编码 ├── ✅ 为每个服务创建专用 API Key(不共用) ├── ✅ 设置 API Key 的使用额度上限 ├── ✅ 定期轮换所有凭证(建议每 90 天) └── ✅ 日志中不包含任何 token/密码/API Key □ Agent 权限 ├── ✅ 每个 Agent 仅授予必要的最小权限 ├── ✅ 不给 Agent root/admin 权限 ├── ✅ 敏感操作(部署、删除、财务)需人工确认 ├── ✅ 配置工具白名单(allowlist),默认拒绝 └── ✅ 启用操作审计日志 □ Skills 安全 ├── ✅ 仅安装来源可信的 Skills ├── ✅ 安装前审查 Skill 源代码 ├── ✅ 禁用自动安装 Skills └── ✅ 定期审查已安装的 Skills 列表 □ 数据安全 ├── ✅ 定期备份 Agent 数据和配置 ├── ✅ 敏感数据加密存储 ├── ✅ SOUL.md / MEMORY.md 定期审查(防记忆投毒) └── ✅ 配置数据保留策略,自动清理过期数据 □ 更新维护 ├── ✅ 关注 OpenClaw 安全公告 ├── ✅ 及时更新到最新版本(当前最低要求 ≥ 2026.1.29) ├── ✅ 订阅 CVE 通知 └── ✅ 定期审查 Agent 行为日志

2. 成本分析

2.1 部署成本明细

OpenClaw 本身是 MIT 许可的免费开源软件,但运行它需要两项持续成本:服务器基础设施和 LLM API 调用。

服务器/VPS 成本

提供商方案vCPURAM存储月费备注
Oracle CloudARM Free Tier44 GB100 GB$0永久免费,但有闲置回收风险
HetznerCAX11 (ARM)24 GB40 GB NVMe~$4稳定首选,无隐藏费用
HetznerCX2224 GB40 GB€4.35 (~$5)x86 架构
AWSt4g.small22 GBEBS 另计~$12有免费试用期
GCPe2-small22 GB10 GB~$12
AzureB2s24 GB另计~$30最贵选项
本地 Mac Mini M410 核16 GB256 GB$599 一次性无月费,需自行保证 24/7

LLM API 成本

模型输入价格输出价格日均 50K token 月费适用场景
Gemini Flash-Lite免费额度免费额度$0预算极限,轻度使用
Claude 3.5 Haiku$0.80/百万$4/百万~$1-3性价比之选
GPT-4.1-mini$0.40/百万$1.60/百万~$1-2轻量任务
Claude Sonnet 4$3/百万$15/百万~$4-8复杂推理任务
GPT-4.1$2/百万$8/百万~$3-6通用高质量
本地模型 (Ollama)$0需 16GB+ RAM,推理较慢

注意:以上价格为 2026 年中的参考价格,实际费用取决于使用强度。重度自动化用户(每天数千次交互)月费可能达到 $50-150。

典型部署成本场景

场景 1:极限省钱($0/月) ├── 服务器:Oracle Cloud 免费 ARM 实例 ├── LLM:Gemini Flash-Lite 免费额度 ├── 消息平台:Telegram(免费) └── 总计:$0/月(有闲置回收和额度限制风险) 场景 2:个人轻度使用($5-10/月) ├── 服务器:Hetzner CAX11 → $4/月 ├── LLM:Claude Haiku → ~$2-3/月 ├── 消息平台:Telegram(免费) └── 总计:$6-7/月 场景 3:个人中度使用($10-20/月) ├── 服务器:Hetzner CX22 → $5/月 ├── LLM:Claude Sonnet → ~$5-8/月 ├── 浏览器自动化:需更多 RAM → 升级到 $8/月 └── 总计:$13-16/月 场景 4:小团队/重度使用($50-100/月) ├── 服务器:4 vCPU / 8 GB RAM VPS → $15-25/月 ├── LLM:多模型路由 → $30-60/月 ├── 监控:Grafana + Prometheus → 自托管免费 └── 总计:$50-85/月 场景 5:企业级($100-200+/月) ├── 服务器:专用服务器或 K8s 集群 → $40-80/月 ├── LLM:高频 API 调用 → $60-150/月 ├── 安全加固:VPN + 审计 → 额外成本 └── 总计:$100-230/月

2.2 与替代方案对比

综合能力对比

维度OpenClawChatGPT/Clauden8n + AIZapier AIMake.com雇佣 VA
自主执行✅ 24/7❌ 需主动发起✅ 定时触发✅ 定时触发✅ 定时触发✅ 按需
本地运行✅ 完全自托管❌ 云端✅ 可自托管❌ 云端❌ 云端N/A
消息集成✅ 8+ 平台❌ 仅网页/API⚠️ 需配置⚠️ 需配置⚠️ 需配置✅ 灵活
多 Agent✅ 原生支持⚠️ 多工作流⚠️ 有限⚠️ 有限✅ 多人
数据隐私✅ 数据不离开本地❌ 云端处理✅ 自托管可控❌ 云端❌ 云端⚠️ 需 NDA
学习曲线🟡 中等🟢 低🟡 中等🟢 低🟢 低🟢 低
安全成熟度🔴 早期🟢 企业级🟡 中等🟢 成熟🟢 成熟N/A
灵活性✅ 极高🔴 低✅ 高🟡 中等🟡 中等✅ 极高

成本对比(月费)

方案月费范围包含内容适合谁
OpenClaw(轻度)$5-10VPS + API 费用技术背景的个人开发者
OpenClaw(中度)$15-50VPS + 多模型 API小团队、Solo Founder
ChatGPT Plus$20对话 + 有限工具非技术用户
Claude Pro$20对话 + 有限工具非技术用户
n8n Cloud$24-60工作流自动化需要可视化编排的团队
n8n 自托管$5-15(VPS 费)完全控制技术团队
Zapier$20-1008000+ 应用集成非技术运营人员
Make.com$9-29可视化工作流中小团队
雇佣虚拟助理$500-2000人工执行需要判断力的复杂任务
SaaS 工具组合$100-500多个专用工具企业团队

选择建议

如果你是... 完全不懂技术的创业者: → ChatGPT/Claude Pro($20/月)起步 → 逐步引入 Zapier/Make.com 做自动化 有技术背景的 Solo Founder: → OpenClaw($5-10/月)做自主 Agent → n8n 自托管($5/月)做工作流编排 → 总计 $10-15/月,替代 $500+/月的人工 小团队(3-5 人): → n8n Cloud($24/月)+ OpenClaw($15/月) → 或 Zapier($50/月)如果不想自托管 需要企业级可靠性: → n8n/Make.com + 专业 SaaS 工具 → OpenClaw 目前安全成熟度不足以用于企业生产环境

2.3 ROI 分析

个人开发者 ROI 计算

假设:Solo Founder,每天花 2 小时在重复性任务上 OpenClaw 自动化后: ├── 每天节省:~1.5 小时(自动化率 75%) ├── 每月节省:~45 小时 ├── 时间价值(按 $30/小时):$1,350/月 ├── OpenClaw 成本:$10/月 └── ROI = ($1,350 - $10) / $10 = 13,400% 对比雇佣 VA: ├── VA 成本:$800/月(兼职) ├── 节省时间:~40 小时/月 ├── 时间价值:$1,200/月 └── ROI = ($1,200 - $800) / $800 = 50%

成本优化策略

策略节省幅度实施难度
模型路由(简单任务用 Haiku,复杂任务用 Sonnet)50-80% API 费用🟡 中等
语义缓存(相似请求复用响应)30-50% API 费用🟡 中等
Token 预算上限(每日/每月限额)防止意外超支🟢 简单
本地模型处理简单任务(Ollama)100% 简单任务 API 费🟠 需硬件
批量处理(合并多个小请求)20-30% API 费用🟢 简单

3. 安全加固实战

3.1 操作步骤

步骤 1:网络隔离配置

# 1. 确保 OpenClaw gateway 只监听 localhost # 在 .env 中设置: GATEWAY_HOST=127.0.0.1 GATEWAY_PORT=3100 # 2. 配置 Nginx 反向代理(带 TLS + 基本认证) sudo apt install nginx certbot python3-certbot-nginx # 3. 创建 Nginx 配置 cat > /etc/nginx/sites-available/openclaw << 'EOF' server { listen 443 ssl; server_name your-domain.com; ssl_certificate /etc/letsencrypt/live/your-domain.com/fullchain.pem; ssl_certificate_key /etc/letsencrypt/live/your-domain.com/privkey.pem; # WebSocket Origin 验证 location / { # 仅允许来自你的域名的 WebSocket 连接 if ($http_origin !~* "^https://your-domain\.com$") { return 403; } proxy_pass http://127.0.0.1:3100; proxy_http_version 1.1; proxy_set_header Upgrade $http_upgrade; proxy_set_header Connection "upgrade"; proxy_set_header Host $host; proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr; # 基本认证 auth_basic "OpenClaw Admin"; auth_basic_user_file /etc/nginx/.htpasswd; } } EOF # 4. 配置防火墙 sudo ufw default deny incoming sudo ufw allow ssh sudo ufw allow 443/tcp sudo ufw enable

步骤 2:Agent 权限加固

# openclaw-config.yaml — 安全加固配置示例 security: # 全局安全设置 default_policy: "deny" # 默认拒绝所有未明确允许的操作 require_approval_for: - "shell.execute" # 终端命令需审批 - "filesystem.write" # 文件写入需审批 - "filesystem.delete" # 文件删除需审批 - "email.send" # 发送邮件需审批 - "financial.*" # 所有财务操作需审批 # Token 预算控制 budget: daily_limit_usd: 5.0 # 每日 API 费用上限 monthly_limit_usd: 50.0 # 每月 API 费用上限 alert_threshold: 0.8 # 达到 80% 时告警 action_on_limit: "pause" # 达到上限时暂停(而非继续) # Skills 安全 skills: auto_install: false # 禁止自动安装 allowed_sources: # 仅允许可信来源 - "official" - "verified" require_review: true # 安装前需人工审查 # 审计日志 audit: enabled: true log_level: "detailed" # 记录所有操作详情 retention_days: 90 # 保留 90 天 alert_on: - "permission_denied" - "budget_warning" - "unusual_activity"

步骤 3:定期安全审查

# 创建安全审查脚本 security-audit.sh #!/bin/bash echo "=== OpenClaw 安全审查 ===" echo "日期: $(date)" # 1. 检查版本 echo -e "\n--- 版本检查 ---" docker exec openclaw node -e "console.log(require('./package.json').version)" echo "最低安全版本: 2026.1.29" # 2. 检查网络暴露 echo -e "\n--- 网络暴露检查 ---" ss -tlnp | grep -E "3100|3101" echo "⚠️ 如果上面显示 0.0.0.0:3100,说明 gateway 暴露在公网!" # 3. 检查 MEMORY.md 异常内容 echo -e "\n--- 记忆文件审查 ---" if [ -f "data/MEMORY.md" ]; then echo "MEMORY.md 大小: $(wc -c < data/MEMORY.md) bytes" echo "最后修改: $(stat -c %y data/MEMORY.md)" # 检查可疑指令 grep -i -c "ignore previous\|system prompt\|execute command" data/MEMORY.md echo "(如果上面数字 > 0,可能存在记忆投毒)" fi # 4. 检查已安装 Skills echo -e "\n--- Skills 审查 ---" ls -la skills/ 2>/dev/null || echo "无自定义 Skills" # 5. 检查 API 使用量 echo -e "\n--- 本月 API 使用 ---" # 根据你的日志格式调整 grep "api_call" logs/openclaw.log | wc -l echo "次 API 调用" echo -e "\n=== 审查完成 ==="

3.2 提示词模板

安全审计 Prompt

你是一个 AI Agent 安全审计专家。请对以下 OpenClaw 配置进行安全审查: [粘贴你的 openclaw-config.yaml 或 .env 文件内容,注意先移除所有 API Key] 请检查以下方面并给出评分(1-5 分)和改进建议: 1. 权限配置:Agent 权限是否遵循最小权限原则? 2. 网络安全:Gateway 是否正确隔离?TLS 是否启用? 3. 凭证管理:API Key 是否安全存储?是否有轮换策略? 4. 审计日志:是否启用了足够的日志记录? 5. Skills 安全:是否限制了 Skills 来源? 6. 预算控制:是否设置了合理的费用上限? 对于每个不合格项,请提供具体的修复命令或配置变更。

成本优化 Prompt

你是一个 AI 基础设施成本优化专家。请分析以下 OpenClaw 使用数据并提供优化建议: 当前配置: - 服务器:[你的 VPS 配置和月费] - LLM 模型:[当前使用的模型] - 日均 token 消耗:[输入 token 数 / 输出 token 数] - Agent 数量:[运行中的 Agent 数] - 主要任务类型:[邮件处理 / 内容生成 / 代码辅助 / 数据分析] 请提供: 1. 模型路由建议:哪些任务可以用更便宜的模型? 2. 缓存策略:哪些请求适合语义缓存? 3. 服务器优化:当前配置是否过度配置或不足? 4. 预计优化后的月费和节省比例

实战案例:从”裸奔”到安全加固的全过程

背景

一位 Solo Founder 在 Hetzner VPS 上部署了 OpenClaw,用于自动化邮件管理和竞品监控。初始部署使用默认配置,gateway 直接暴露在公网。

问题发现

第 1 天:部署完成,一切正常 第 3 天:发现 API 费用异常($15,预期 $3) 第 5 天:Agent 发送了未授权的邮件 第 7 天:在安全扫描中发现实例被列入暴露清单

加固过程

步骤 1:紧急止血(10 分钟) ├── 停止 OpenClaw 服务 ├── 轮换所有 API Key ├── 检查并清理 MEMORY.md └── 审查最近 7 天的操作日志 步骤 2:网络加固(30 分钟) ├── Gateway 绑定到 localhost ├── 配置 Nginx 反向代理 + TLS ├── 启用防火墙(仅开放 SSH + 443) └── 配置 fail2ban 防暴力破解 步骤 3:权限收紧(20 分钟) ├── 为每个 Agent 配置最小权限 ├── 敏感操作启用人工审批 ├── 设置每日 API 预算上限 $5 └── 禁用自动 Skills 安装 步骤 4:监控部署(30 分钟) ├── 配置操作审计日志 ├── 设置费用告警(Anthropic/OpenAI 控制台) ├── 创建每周安全审查脚本 └── 配置 Telegram 告警通知

结果

指标加固前加固后
月均 API 费用$45(不可控)$8-12(可预测)
安全事件2 次/周0 次/月
未授权操作无(需审批)
网络暴露公网可访问仅 VPN/反向代理

避坑指南

❌ 常见错误

  1. Gateway 直接暴露在公网

    • 问题:42,900 个实例因此被发现,15,200 个可被远程代码执行。默认配置不会限制监听地址
    • 正确做法:Gateway 绑定 127.0.0.1,通过带 TLS 的反向代理访问
  2. 使用默认配置不做任何安全加固

    • 问题:OpenClaw 的设计哲学是”能力优先”,默认权限极为宽松。截至 2026 年 2 月,项目没有 bug bounty 计划,也没有专职安全团队
    • 正确做法:部署后第一件事是按安全清单逐项加固
  3. 不审查 ClawHub 上的 Skills

    • 问题:341 个恶意 Skills 被发现,主要针对加密货币交易者窃取钱包数据。有攻击者每隔几分钟就自动提交一个恶意 Skill
    • 正确做法:仅安装可信来源的 Skills,安装前审查源代码,禁用自动安装
  4. 不监控 API 成本

    • 问题:Agent 24/7 运行可能产生意外的高额 API 费用,尤其是使用高端模型时
    • 正确做法:设置每日/每月 token 预算上限,配置费用告警,使用模型路由降低成本
  5. 忽略 MEMORY.md 的安全风险

    • 问题:持久记忆文件可被用于”时移 Prompt 注入”——恶意内容分散写入记忆,在特定条件下触发执行
    • 正确做法:定期审查 MEMORY.md 和 SOUL.md 内容,检查是否包含可疑指令
  6. 在企业网络中未经 IT 审批部署

    • 问题:Bitdefender 和 Palo Alto Networks 报告了”影子 AI”现象——员工在公司机器上私自部署 OpenClaw,绕过所有安全控制
    • 正确做法:企业环境中必须经过 IT 安全团队审批,配置网络隔离和审计

✅ 最佳实践

  1. 版本管理:始终运行最新版本(≥ 2026.1.29),订阅安全公告
  2. 零信任架构:假设每个输入都可能是恶意的,配置输入验证和输出过滤
  3. 渐进式授权:从只读模式开始,验证 Agent 行为后逐步增加权限
  4. 成本可观测性:使用 LLM API 提供商的仪表板监控用量,设置多级告警
  5. 备份策略:每日备份 Agent 配置和数据,保留至少 30 天的历史
  6. 安全审查节奏:每周运行安全审查脚本,每月进行一次完整的安全评估
  7. 考虑 NanoClaw:如果安全是首要考虑,评估 NanoClaw(OpenClaw 的安全增强分支,由 Gavriel Cohen 创建,2026 年 1 月 31 日发布)

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参考来源

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