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資安長正面臨緊要關頭：OpenClaw 安全性分析

2026 年 03 月 10 日2026 年 03 月 19 日趨勢科技 TrendMicro

企業資安部落格文章精選（隨時更新）

爆紅 AI 的隱性威脅：OpenClaw 透露了代理式 AI 助理的哪些風險？

OpenClaw 是一款功能強大且高度自主的 AI 工具。
其設計特性——包括持續性記憶（persistent memory）、廣泛的系統權限，以及由使用者自行控制的設定機制——進一步放大了代理式 AI 所帶來的風險。
這些風險源自代理式 AI 本身的架構特性。
非預期行為、資料外洩，以及與未經審核元件互動所產生的暴露風險，都是所有代理式 AI 系統共同面臨的挑戰。OpenClaw 並未創造全新的風險類型，而是加劇並放大既有風險。
其快速普及已顯現真實世界的衝擊。
OpenClaw 的爆發式成長已導致實際事件發生，例如因設定錯誤而造成的敏感資料外洩。其受歡迎程度顯示，原本停留在理論層面的風險，能在極短時間內成為現實，而補救與治理措施往往落後於 AI 的採用速度。
零信任原則與持續監控至關重要。
即便是在使用者可自行控制的環境中，也不應對任何元件、技能或系統預設信任。

Anthropic 的 Claude Code Security 確實是部署前漏洞偵測的一大躍進，股票市場的拋售 (資安股 ETF 創兩年來新低) 只是範疇錯誤的過度反應。AI 驅動的程式碼掃描無法取代執行時期威脅偵測、身分治理，或端點防護。更重要的是，企業成長最快速的攻擊面其實是 AI 代理本身。模型供應鏈遭到下毒、執行時期的行為偏差、無法觀察自主式代理的行動，這些全都屬於程式碼範疇之外的威脅。Claude Code Security 讓資安人員多了一項工具可用，這確實可喜可賀，但工具並非資安策略。企業仍舊需要治理、執行時期可視性，以及平台整合，而這唯有採用一套涵蓋完整生命週期的方法才能達成。
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假冒 GitHub 網頁散布 BoryptGrab，竊取 Windows 使用者資料

BoryptGrab 攻擊行動使用經過搜尋引擎最佳化 (SEO) 的假 GitHub 儲存庫與假下載頁面散布一個資料竊取程式家族，此家族會在 Windows 系統植入多個惡意檔案，包括一個反向 SSH 後門程式。

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Atlassian Jira 遭濫用：偽裝合法通知發動全球垃圾郵件攻擊

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揭發 AI 代理的漏洞 (5-5)：保護 LLM 服務

2025 年 07 月 16 日2025 年 07 月 14 日趨勢科技 TrendMicro

這是有關代理式 AI 漏洞議題的最後一篇文章，本文探討對 AI 代理造成威脅的各種新興漏洞，主要是提供主動式資安建議來防範程式碼執行、資料外傳以及資料庫存取等方面的漏洞。

大型語言模型 (LLM) 已日益成為現代化應用程式的一環，其安全性比以往更加重要。我們在先前幾篇文章已討論過可能對 AI 代理造成威脅的新興漏洞，主要聚焦在程式碼執行、資料外傳以及資料庫存取等領域。

本系列的最後一篇，我們將探討如何應對這些威脅所帶來的挑戰，以及我們為何需要嚴密的多層式策略來保護這些系統。本系列其他文章還有：

第一篇：揭發 AI 代理的漏洞 ─ 介紹 AI 代理的主要資安風險，例如：提示注入與執行未經授權的程式碼，並摘要說明後續討論的議題架構，包括：資料外傳、資料庫漏洞攻擊，以及防範策略。
第二篇：程式碼執行漏洞 ─ 探討駭客將如何利用 LLM 驅動服務的弱點來執行未經授權的程式碼、避開沙盒模擬環境的限制，以及利用錯誤處理機制的漏洞，進而導致資料外洩、未經授權的資料傳輸，以及取得執行環境的永久存取權限。
第三篇：資料外傳：探討駭客如何利用間接提示注入，讓 GPT-4o 這類多模態 LLM 在遇到看似無害的惡意檔案時將機敏資料外傳。這種所謂的「零點選」(zero-click) 漏洞可讓駭客在網頁、圖片及文件中暗藏指令，誘騙 AI 代理洩露使用者互動記錄、上傳檔案，以及聊天記錄當中的機密資訊。
第四篇：資料庫存取漏洞 ─ 探討駭客如何攻擊與 LLM 整合的資料庫系統，透過 SQL 隱碼注入、預先儲存的提示注入，以及向量儲存下毒來取得管制的資料，同時還能避開認證機制。駭客可利用提示篡改來影響查詢結果、取得機密資訊，或者插入永久性漏洞來影響未來的查詢。