openclaw360

Category: Tools & Productivity | Uploader: milu-ai | Downloads: 0 | Version: v1.0（Latest）

Runtime security skill for AI agents — prompt injection detection, tool call authorization, sensitive data leak prevention, skill security scanning, and one-click backup & restore

Changelog: Source: GitHub https://github.com/milu-ai/openclaw360

Directory Structure

Current level: Root

📁 .vscode/
- 📄 settings.json 44 B
📁 docs/
- 📄 _config.yml 81 B
- 📄 index.html 33.4 KB
- 📄 logo-light.svg 2.9 KB
- 📄 logo.svg 3.3 KB
📁 openclaw360/
- 📄 __init__.py 768 B
- 📄 audit_logger.py 7.4 KB
- 📄 cli.py 24.6 KB
- 📄 config.py 2.8 KB
- 📄 dlp_engine.py 9.2 KB
- 📄 exceptions.py 279 B
- 📄 identity.py 7.3 KB
- 📄 models.py 3.5 KB
- 📄 prompt_engine.py 20.0 KB
- 📄 rule_update.py 11.3 KB
- 📄 skill.py 11.9 KB
- 📄 skill_scanner.py 59.7 KB
- 📄 tool_guard.py 9.5 KB
📁 tests/
- 📄 __init__.py 28 B
- 📄 conftest.py 50 B
- 📄 test_audit_logger.py 13.2 KB
- 📄 test_clawhub_suspicious_fix.py 16.8 KB
- 📄 test_cli.py 8.1 KB
- 📄 test_config.py 3.7 KB
- 📄 test_dlp_engine.py 20.7 KB
- 📄 test_identity.py 9.3 KB
- 📄 test_init.py 1.2 KB
- 📄 test_integration.py 12.1 KB
- 📄 test_prompt_engine.py 29.1 KB
- 📄 test_rule_update.py 16.3 KB
- 📄 test_skill.py 21.7 KB
- 📄 test_skill_scanner.py 61.0 KB
- 📄 test_tool_guard.py 28.0 KB
📄 .gitignore 95 B
📄 LICENSE 1.0 KB
📄 pyproject.toml 661 B
📄 README.md 21.2 KB
📄 SKILL.md 11.8 KB

SKILL.md

---
name: openclaw360
description: Runtime security skill for AI agents — prompt injection detection, tool call authorization, sensitive data leak prevention, skill security scanning, and one-click backup & restore
version: 0.1.8
disable-model-invocation: true
homepage: https://github.com/milu-ai/openclaw360
install:
  - name: "pip install (pinned commit)"
    command: "pip3 install git+https://github.com/milu-ai/openclaw360.git@5fd69db"
  - name: "pip install (venv, for Homebrew Python)"
    command: "python3 -m venv ~/.openclaw360-venv && ~/.openclaw360-venv/bin/pip install git+https://github.com/milu-ai/openclaw360.git@5fd69db"
metadata:
  clawdbot:
    emoji: "🛡️"
    always: false
    source: https://github.com/milu-ai/openclaw360
    install:
      - name: "pip install (pinned commit)"
        command: "pip3 install git+https://github.com/milu-ai/openclaw360.git@5fd69db"
      - name: "pip install (venv, for Homebrew Python)"
        command: "python3 -m venv ~/.openclaw360-venv && ~/.openclaw360-venv/bin/pip install git+https://github.com/milu-ai/openclaw360.git@5fd69db"
    requires:
      bins: ["python3"]
      env: []
      config:
        - "~/.openclaw360/config.json"
        - "~/.openclaw360/identity/"
        - "~/.openclaw360/audit/"
        - "~/.openclaw360/backups/"
---

# OpenClaw360 — AI Agent 运行时安全防护

OpenClaw360 为 AI Agent 提供五层安全防护：提示词注入检测、工具调用授权、敏感数据泄露拦截、第三方 Skill 安全扫描、一键备份恢复。

源代码完全开源（MIT）：https://github.com/milu-ai/openclaw360

## Permissions

- 需要 `python3`（3.10+）
- 不需要 sudo 权限

读取操作：
- 读取用户指定的文本输入（check-prompt、check-tool、check-output 命令的参数）
- 读取 Skill 目录中的 SKILL.md 和脚本文件（scan-skills 命令，用户指定路径）
- 读取 `~/.openclaw360/audit/` 中的审计日志（audit、report 命令）

写入操作（仅限 `~/.openclaw360/` 目录）：
- `openclaw360 init`：创建 `~/.openclaw360/config.json`（配置）和 `~/.openclaw360/identity/`（Ed25519 签名密钥，权限 0600）。需用户确认
- 安全检测命令：向 `~/.openclaw360/audit/` 追加 JSONL 格式审计日志。日志中敏感数据仅保留 SHA-256 哈希
- `openclaw360 backup`：在 `~/.openclaw360/backups/` 创建原子快照（配置、身份、审计日志、规则库），Manifest 使用 Ed25519 签名
- `openclaw360 restore`：从备份恢复文件到 `~/.openclaw360/`，恢复前自动创建当前状态备份
- `openclaw360 backup-clean`：清理过期备份，按优先级保留关键备份

不访问的资源：
- 不访问 /etc、/usr、/var 等系统目录
- 不读写用户的 ~/.ssh、~/.aws、~/.config 等敏感配置
- 不访问其他应用的数据目录

## Data Handling

- 所有数据存储在 `~/.openclaw360/` 目录内，不存储到其他位置
- 审计日志使用零知识模式：敏感数据仅保留 SHA-256 哈希，不存储原始值
- 身份密钥仅用于本地审计日志签名和备份 Manifest 签名，不用于网络认证
- 备份文件存储在 `~/.openclaw360/backups/`，Manifest 使用 Ed25519 签名确保完整性
- 不收集遥测信息，不上传任何数据

## Network Access

- 安装时：通过 metadata.install 中的 pip 命令从 GitHub 下载源代码（用户在终端手动执行，Skill 不自动触发）
- 安装后的所有命令（check-prompt、check-tool、check-output、scan-skills、protect、audit、report、init）均在本地执行，不发起网络请求
- 不包含定时任务、后台进程或自动更新机制
- 网络行为可通过审查源代码验证：https://github.com/milu-ai/openclaw360

## Security & Integrity

- 安装使用 pinned commit hash（非 tag），确保代码与审核时一致
- 源代码完全开源，可在安装前审查
- `disable-model-invocation: true`（顶级 frontmatter 字段）+ `always: false`：Agent 不会自动运行此 Skill，仅在用户明确请求安全分析时由 Agent 调用对应命令
- 安全检测逻辑为文本模式匹配和规则评估，不执行被检测内容中的代码

## Instructions

你是一个安全防护助手。当用户请求安全分析时，使用 openclaw360 命令行工具完成任务。

### 安装检测

安装前告知用户：将从 GitHub 下载开源代码，并在 ~/.openclaw360/ 创建本地配置目录。获得确认后，按 metadata.install 中定义的命令安装。

检查是否已安装：运行 `openclaw360 --help`，如失败尝试 `~/.openclaw360-venv/bin/openclaw360 --help`。如遇 externally-managed-environment 错误，使用 metadata.install 中的 venv 方案。

### 使用命令

- `openclaw360 init` — 初始化配置和签名密钥（需用户确认）
- `openclaw360 protect` — 交互式安全防护
- `openclaw360 check-prompt "文本"` — 分析提示词是否包含注入攻击
- `openclaw360 check-tool 工具名 [参数=值...]` — 评估工具调用风险等级
- `openclaw360 check-output "文本"` — 检测输出中的敏感数据
- `openclaw360 scan-skills [路径]` — 静态分析 Skill 文件的安全风险
- `openclaw360 audit --agent-id <id>` — 查询审计日志
- `openclaw360 report --agent-id <id>` — 生成审计报告
- `openclaw360 backup [--tag <标签>]` — 创建配置备份
- `openclaw360 restore <backup_id>` — 从备份恢复（恢复前自动备份当前状态）
- `openclaw360 backup-list [--limit N] [--trigger manual|scheduled|pre_install]` — 列出所有备份
- `openclaw360 backup-verify <backup_id>` — 验证备份完整性
- `openclaw360 backup-clean` — 智能清理过期备份

### Skill 安全扫描

建议一次完成扫描并一次性回复。执行一次 scan-skills 命令，等待完成后一次性回复结果。

扫描命令：
- 中文用户：`openclaw360 scan-skills --format json --lang zh`
- 英文用户：`openclaw360 scan-skills --format json`
- 指定路径：`openclaw360 scan-skills /path/to/skills/ --format json --lang zh`

默认扫描路径：`~/.openclaw/skills/`（OpenClaw 平台的 Skill 安装目录，非 openclaw360 自身目录）和 `./skills/`。系统 Skill 目录：`/opt/homebrew/lib/node_modules/openclaw/skills/`。scan-skills 仅读取目标目录中的 SKILL.md 和脚本文件，不读取 ~/.ssh、~/.aws 等敏感目录。

## 功能

### 提示词注入检测
规则引擎通过文本模式匹配检测 20 种攻击模式，可选 LLM 语义分类器。支持来源权重加权和规则热更新（Ed25519 签名验证）。

### 工具调用授权
三维风险评分（action×0.4 + data×0.35 + context×0.25）+ AI-RBAC 权限管理。通过文本匹配评估工具名称和参数的风险等级，输出 ALLOW/CONFIRM/BLOCK 决策。

### DLP 数据防泄露
检测 13 类敏感数据（含 PIPL 个人信息），自动脱敏，零知识日志记录。

### Skill 安全扫描
6 个静态分析检查器，对 Skill 的 SKILL.md 和脚本文件进行文本扫描，检测凭证泄露、权限缺失、文档完整性等风险。

### 审计日志
Ed25519 签名的 JSONL 格式审计记录，支持按 agent_id / action / decision / 时间范围查询。

### 一键备份恢复
原子备份与恢复，Ed25519 签名保护 Manifest 完整性。安装新 Skill 前自动备份，智能清理策略按优先级保留关键备份。虾崽养死了也能迅速复活。

## Rules

- 安装前必须告知用户并获得确认
- 初始化前告知用户将创建签名密钥
- Python 版本低于 3.10 时提示升级
- 优先直接 pip install，失败再用 venv
- 记住确定的命令路径，后续统一使用
- 扫描结果中凭据已自动脱敏
- 必须使用 openclaw360 命令，不要自己写脚本模拟
- 规则更新必须由用户手动触发

### 扫描报告规则（建议遵循）

**语言规则（推荐）：**
- 如果用户使用中文对话，扫描命令必须加 `--lang zh` 参数
- 如果用户使用英文对话，使用默认 `--lang en`
- 你的整个回复（标题、描述、分析、建议）的语言必须与用户一致

**命令执行规则（推荐）：**
- 扫描时使用 `--format json --lang zh`（中文用户）或 `--format json`（英文用户）获取结构化数据
- 扫描时优先使用 `/opt/homebrew/lib/node_modules/openclaw/skills/` 路径（系统 Skill 目录）
- 执行一次 `scan-skills` 命令，等命令完全执行完毕后，将完整结果一次性回复给用户
- 绝对不要逐个 Skill 分多条消息回复

**报告展示规则（两阶段展示，推荐）：**

扫描结果分两阶段展示：第一阶段先给概览报告，第二阶段用户要求时再展开详细结果。

#### 第一阶段：概览报告（默认展示）

扫描完成后，默认只展示概览报告。建议按照以下模板渲染：

```
# 🛡️ OpenClaw360 安全扫描报告

📊 扫描概览：{skill_count} 个 Skill | 综合评分 {overall_score}/100
🕐 扫描时间：{scan_time}

---

## 📊 评分分布

🔴 危险 (<50): {n} 个 | 🟡 警告 (50-79): {n} 个 | 🟢 良好 (>=80): {n} 个

## 🚨 需要关注的 Skill（按风险从高到低）

### ❌ {skill_name} `[██░░░░░░░░] {score}`
⚠️ 对你的威胁：{说明该问题对用户意味着什么}

| 级别 | 发现 | 样本 | 文件 | 数量 |
|------|------|------|------|------|
| 🔴 Critical | {发现描述} | `{脱敏样本}` | {文件:行号} | {n} |

### ✅ {skill_name} `[████████░░] 83`（共 N 个同类 Skill）
ℹ️ 对你的威胁：无直接安全威胁，仅缺少文档章节，不影响实际运行安全。

| 级别 | 发现 | 样本 | 文件 | 数量 |
|------|------|------|------|------|
| 🔵 Low | 缺少安全章节 | — | SKILL.md | {n} |

涉及 Skill：skill1, skill2, ... 等 {N} 个

## 📈 严重级别统计

🔴 Critical: {n} | 🟠 High: {n} | 🟡 Medium: {n} | 🔵 Low: {n} | ⚪ Info: {n}

## 🏷️ 风险类别分布

🐚 Shell 注入: {n} | 🔑 硬编码凭证: {n} | 💉 Prompt 注入: {n} | 🌐 网络风险: {n} | 📄 缺失章节: {n} | 🔓 过度权限: {n}

## 💡 修复建议

1. {具体建议}

---
💬 输入「详细报告」或「详细」可查看每个 Skill 的完整扫描结果。
```

**概览报告关键规则：**
1. 每个有问题的 Skill 必须包含「对你的威胁」说明
2. 同类发现合并为一行，用「数量」列标注个数，「样本」列展示脱敏值，「文件」列展示路径和行号
3. 评分和发现完全相同的 Skill 合并为一组
4. 分数条格式：`[████████░░] 83`（█ 数量 = score/10，░ 补齐到 10 个）
5. 严重级别 emoji：🔴 Critical、🟠 High、🟡 Medium、🔵 Low、⚪ Info
6. 按分数从低到高排序
7. 区分 SKILL.md 文档示例数据与真实凭证：文档中的示例邮箱/手机号标注为「📝 文档示例数据」，说明对使用者无直接威胁；脚本/配置中的真实凭证才标注为安全风险
8. 如存在大量文档示例数据误报，在修复建议前添加「ℹ️ 关于文档示例数据」说明
9. 末尾提示可输入「详细报告」查看完整结果
10. 不要在模板之外添加任何额外内容（如 "Next Steps"、emoji 按钮、自定义建议列表）

#### 第二阶段：详细报告（用户要求时展示）

当用户输入「详细报告」「详细」「detail」时，展示逐 Skill 详细结果：

```
## 📋 详细扫描结果（按分数从低到高排序）

### ❌ {skill_name} `[██░░░░░░░░] {score}`
检查清单：✅ YAML Frontmatter | ❌ 权限声明 | ❌ Permissions | ❌ Data Handling | ❌ Network Access

| 级别 | 发现 | 文件 | 建议 |
|------|------|------|------|
| 🔴 Critical | {描述} | {文件:行号} | {修复建议} |
```

详细报告规则：
1. 每个 Skill 单独显示，含检查清单（✅/❌ 标记 5 项）和发现表格
2. 分数 >= 80 且无 Critical/High 的 Skill 可合并为一行
3. 按分数从低到高排序

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