360漏洞挖掘智能体再升级：披露20余个“龙虾漏洞”
360漏洞挖掘智能体完成升级，进入AI智能体生态自动化安全审计新阶段。该系统在研究OpenClaw时自动发现20余个安全漏洞，涵盖远程控制、权限绕过等多类风险。报告指出，智能体广泛接入各类工具虽提升能力，却也显著扩大了攻击面。升级后的系统能理解智能体运行逻辑、构建攻击路径，实现从传统软件到。
AI智能体（AI Agent）正快速渗透到办公、编程、数据处理乃至设备控制等核心场景，这股浪潮在提升效率的同时，也让一个严峻的现实浮出水面：AI生态的安全风险正在以前所未有的速度暴露。近日，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能力升级，正式进入了AI智能体生态的自动化安全审计新阶段。在对OpenClaw及其10款衍生智能体产品进行系统化研究的过程中，这套系统累计自动发现了20余个安全漏洞，风险类型覆盖了远程控制、权限绕过、信息泄露和恶意指令注入等多个方面。
目前，所有相关漏洞均已反馈至对应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）、国家信息安全漏洞共享平台（CNVD）等权威机构。
“能动手”的AI，也意味着更大的攻击面
报告指出了一个关键趋势：为了提升任务执行能力，当前不少“龙虾类”智能体正在广泛接入浏览器、文件系统、代码工具以及各类网络服务。这种从“回答问题”到“动手干活”的进化，固然是能力的飞跃，但也同步将攻击面扩大了好几倍。一些漏洞的潜在危害极大，可能导致攻击者远程控制AI智能体，进而威胁到用户个人电脑甚至企业内部系统的安全。
具体来看，风险点非常典型。例如，部分智能体产品存在本地服务不当暴露、权限校验不完整等问题。这意味着，攻击者可以通过构造恶意网页或伪造指令，轻易干扰智能体的行为逻辑，诱导其执行高风险操作。更令人担忧的是，一些产品在关键任务执行链条上缺少必要的校验环节，执行内容可能被恶意篡改。其后果不仅仅是浏览器被操控或用户身份信息泄露，严重情况下，被控制的智能体甚至可能成为攻击者潜入企业内网的“跳板”。
360的研究人员对此深有体会。他们指出，相比传统软件漏洞，AI智能体的安全风险图谱要复杂得多。传统漏洞往往集中在某个单一的功能模块，而智能体则不同，它会持续接收外部信息流，并根据环境变化自主做出决策。很多时候，风险并非源于某一行代码的错误，而是模型、工具、权限、网络通信等多个环节叠加后，形成的“系统级风险”。
从“扫描工具”到“智能安全研究员”
面对这种新型复杂风险，传统的安全检测手段显然力不从心。这正是此次360漏洞挖掘智能体升级的核心意义所在。升级后的系统，不仅能够自动发现代码层面的漏洞，更重要的是，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，它已经超越了传统漏洞扫描工具的范畴，更像是一位能够自动研究AI系统安全问题的“智能安全研究员”。
这份报告还揭示了一个行业现状：随着AI生成代码、“Vibe Coding”等开发模式的流行，大量智能体产品正追求快速上线和迭代。然而，速度优先的策略下，安全问题往往被置于次要位置。一些基础性的漏洞会随着开源框架、插件组件以及二次开发过程持续扩散，最终形成新的、规模庞大的“安全债”。
能力边界的再次拓展
值得关注的是，此次对OpenClaw生态的成功研究，标志着360漏洞挖掘智能体的能力边界实现了又一次关键性拓展。在此之前，该系统已在Windows操作系统、Office办公软件、国产操作系统、安卓系统、邮件服务器、物联网设备、OA系统等核心领域证明了其自动化漏洞挖掘的实力，累计发现近千个漏洞。如今，它的能力已从传统软件延伸至AI智能体生态的安全审计，实现了对复杂智能体系统的全面安全覆盖。
业内观察家普遍认为，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，AI安全的风险范畴早已不再局限于传统软件漏洞。风险正沿着AI生态、工具链和权限链路快速扩散。在此背景下，具备对复杂AI系统进行自动化安全审计的能力，无疑是一项具有战略意义的技术，甚至被类比为AI时代的“网络核武器级技术”。
当然，技术的终极目标始终是护航发展。正如360研究人员所强调的，他们的核心目标是通过“以模治模”的方式，提前发现并修复AI生态中的安全隐患，从而推动整个智能体产业在安全、可控的坚实基础上加速向前发展。
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