360漏洞挖掘智能体再升级：发现20余个“龙虾漏洞”
360漏洞挖掘智能体完成升级，可对AI智能体生态进行自动化安全审计。研究以OpenClaw等为样本，自动发现20余个远程控制、信息泄露等漏洞，并推动修复。报告指出，AI智能体能力增强带来更复杂的系统级风险，传统方法难以应对。升级后的智能体能理解运行逻辑并构建攻击路径，实现覆盖复杂智能系统的安全。
当AI智能体（AI Agent）开始接管办公、编程、数据处理甚至设备控制时，一个全新的安全战场也随之展开。生态的快速扩张，往往意味着攻击面的急剧扩大。最近，360数字安全集团发布的一份《OpenClaw生态安全风险分析》研究报告，就为我们敲响了警钟。
报告披露，360的漏洞挖掘智能体已经完成了一次关键升级，正式进入了AI智能体生态的自动化安全审计阶段。这项研究以OpenClaw及其10款衍生智能体产品为样本，进行了一次系统化的安全“体检”。结果如何？系统累计自动发现了20多个安全漏洞，风险类型覆盖了远程控制、权限绕过、信息泄露、恶意指令注入等多个方面。
目前，这些被发现的问题都已反馈给相关厂商和开发者进行修复，并同步上报给了国家信息安全漏洞库（CNNVD）等权威机构。
“动手干活”的AI，带来了新的安全难题
报告指出了一个核心矛盾：为了变得更“能干”，现在的AI智能体正在疯狂接入各种工具——浏览器、文件系统、代码工具、网络服务……这让AI从单纯的“答题机”进化成了能“动手干活”的助手。但能力提升的同时，风险也在同步放大。
一些漏洞的潜在后果相当严重。攻击者可能借此远程控制AI智能体，进而威胁到用户个人电脑，甚至渗透到企业内部系统。比如，某些智能体产品存在本地服务暴露或权限校验不完整的问题，攻击者通过恶意网页或伪造指令，就能干扰其行为逻辑，诱导它执行高风险操作。更有甚者，部分产品在执行关键任务时缺少必要校验，执行内容可能被恶意篡改，最终导致浏览器被操控、用户身份信息泄露，乃至成为攻击者进入企业内网的跳板。
360的研究人员对此深有体会。他们发现，相比传统软件漏洞，AI智能体的安全风险要复杂得多。传统漏洞往往局限在某个功能模块，而智能体则是一个持续与环境交互、自主决策的动态系统。风险很少是单一的代码错误，更多是模型、工具、权限、网络通信等多个环节相互作用后，形成的“系统级风险”。
从“扫描工具”到“智能安全研究员”的进化
面对这种新型复杂风险，传统的安全检测方法显然力不从心。这正是360漏洞挖掘智能体此次升级的意义所在。它不再仅仅是一个自动化的代码漏洞扫描器。
现在的它，能够理解AI智能体的运行逻辑，分析其行为链路，并自动构建出完整的攻击路径。可以说，它已经进化成了一个能够自动研究AI系统安全问题的“智能安全研究员”。这种能力，正是应对AI生态复杂风险所必需的。
快速迭代下的“安全债”与生态化防御
报告还提到了一个行业现状：在AI生成代码、“Vibe Coding”等开发模式流行的今天，智能体产品追求的是快速上线和迭代。然而，速度往往是以牺牲安全为代价的。一些基础漏洞会随着开源框架、插件组件和二次开发过程不断扩散，形成新的“安全债”。
此次对OpenClaw生态的研究，标志着360漏洞挖掘智能体能力的又一次重大跨越。此前，该系统已经在Windows、Office、国产操作系统、安卓、邮件服务器、物联网设备乃至OA系统等核心领域证明了其自动化漏洞挖掘的实力，累计发现漏洞近千个。如今，它的能力边界从传统软件扩展到了AI智能体生态的安全审计，实现了对复杂智能系统的全面覆盖。
业内观察者认为，随着AI智能体被赋予越来越高的系统权限和工具调用能力，安全风险早已超越了传统软件漏洞的范畴，正朝着整个AI生态、工具链和权限链路扩散。在这种背景下，具备复杂AI系统自动化安全审计能力的技术，其战略意义不言而喻，甚至被视作AI时代的“网络核武器级技术”。
对此，360研究人员强调，他们的核心目标始终是“以模治模”——通过AI技术提前发现并修复AI生态自身的安全隐患，从而推动整个智能体产业在安全、可控的轨道上加速前行。
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