用JVS小龙虾审计18个skills，百项检查，10分钟跑完

3 月初安全圈被一条消息炸了锅OpenClaw 的插件中心 ClawHub 上被曝出 340 多个恶意 Skill 插件代号“ClawHavoc”。这些插件伪装成“天气查询”“一键排版”之类的实用工具实际上内部混淆了键盘记录器、凭据窃取器等恶意代码。更让人后背发凉的是安全审计数据显示ClawHub 上约 36.82% 的技能存在可被利用的安全缺陷。我看到这个数据的第一反应是这不就是 npm 生态早期的噩梦重演吗只不过这次的攻击面更大因为龙虾的 Skill 插件天然拥有系统级权限能访问文件、执行命令、调用 API。一个恶意 Skill 造成的破坏力远超一个恶意 npm 包。我决定做一件事把我从 ClawHub 上下载到本地安装在龙虾里的 18 个 Skill 插件用阿里云推出的 JVS Claw 来辅助我做一次系统性的安全审计。看看这个贾维斯龙虾到底能不能在代码审计这个最考验“理解力”的安全工作中帮上忙。为什么选阿里云的 JVS Claw 做这件事我先说说以前做代码审计的工作流。传统的做法是人工阅读代码 → 标记可疑点 → 跟踪数据流 → 验证漏洞 → 撰写报告。辅助工具主要是 Semgrep、CodeQL 这类静态分析引擎它们擅长按规则匹配已知模式但对“逻辑层面的安全问题”几乎无能为力。比如一个 Skill 插件它在 manifest 里声明自己只需要“读取天气数据”的权限但代码里悄悄调用了os.exec(去执行一段 base64 编码的命令。Semgrep 能告诉你“这里有个 os.exec 调用”但它不会告诉你“这个调用和 manifest 声明的权限完全不匹配存在权限越界的嫌疑”。这种“理解意图 → 对比行为 → 发现矛盾”的推理链条恰好是大模型擅长的事情。所以我想试试JVS Claw 在这个场景下能做到什么程度。具体到工具选择我用的是阿里云的 JVS Claw。为什么选择它原因很简单阿里云的 JVS Claw 是我目前用到的 Claw Agent 当中用的最顺手的产品化能力和体验能力也是最好的。它是一款集成了 AI 智能助手Clawbot与云端独立环境CloudSpace的创新产品。JVS Claw 的核心目标在于“执行”用户可通过简单的自然语言指令驱动 Clawbot 在隔离、专属、安全的 CloudSpace 云端环境中操作应用、处理文件、完成复杂的任务。最重要的一点就是三端皆互通进度可以让你全掌控无论手机、网页或桌面Coming Soon随时下发指令并无缝介入接管支持云端和本地两种模式。具体到怎么好用体验和创新性最好我们一起结合实测案例谈一谈。实战开始让龙虾理解“什么是一个安全的 Skill”我没有一上来就把代码扔给它。做过代码审计的人都知道审计的第一步是建立基线你得先让审计者理解“正常的东西长什么样”才能识别“异常”。所以我先做了一件事把 OpenClaw 的 MCP 协议规范、Skill 开发文档、权限模型说明以及慢雾安全团队发布的《MCP Security Checklist》一起喂给了龙虾贾维斯然后让它帮我整理出一份 Skill 安全审计的检查清单。JVS Claw 的输出让我有点意外。它不只是把文档内容做了摘要它真的在“理解”之后做了一次系统性的重组。最终输出的检查清单覆盖了十三个大类、上百个具体检查项每个检查项还标注了优先级高/中/低完整程度远超我的预期。挑几个核心维度说一下Skill 代码与结构安全从 SKILL. MD 格式验证、路径遍历防护、文件类型限制到代码完整性校验和供应链依赖管理基本把一个 Skill 从“打包”到“分发”的每个环节都覆盖了。权限与访问控制最小权限原则、凭证管理禁止硬编码密钥、环境变量隔离、API 密钥轮换这部分直接对标了 RBAC 模型比我预想的细得多。输入/输出安全严格输入验证防注入、第三方接口响应校验不直接插入上下文、敏感数据过滤。这几条在 Skill 场景下特别关键因为 Skill 的输入往往直接来自大模型的上下文天然存在 prompt 注入的风险。执行与运行时安全沙箱隔离、容器安全、生命周期管理关闭时强制清理后台进程、资源使用限制。这部分让我印象最深因为它不只关注“代码写了什么”还关注“代码跑起来之后会怎样”。Prompt 注入防护分层防御、系统 Prompt 与用户输入分离、工具描述中的恶意指令检测、功能名称冲突检查。这是传统代码审计清单里完全不会出现的维度但在 AI 智能体的语境下它可能是最致命的攻击面之一。除了这些清单还涵盖了监控与日志、数据安全与隐私、通信与网络安全含 SSRF 防护、多 Skill 场景隔离、用户交互安全、平台兼容性甚至还有一个加密货币相关 Skill 的专项检查模块。最后还附带了一套从文档审查、代码审计、动态测试、渗透测试到持续监控的五阶段审计流程建议。说实话如果是一个做了六年审计安全工程师从零写一份针对 MCP Skill 的审计清单大概需要一两天时间而且很可能会漏掉 Prompt 注入防护和多 Skill 场景隔离这些“AI 原生”的维度。JVS Claw 直接可以帮大家省掉了这个过程而且它输出的清单比一个安全工程师自己写的更全面每个检查项下面还附带了对应的代码模式和正则表达式可以直接拿来用。审计实测有了检查清单我开始正式审计。我的做法是让 JVS Claw 自己去把我本地的 18 个 skill根据检查清单进行安全审计。大概经过了 10 分钟左右一份安全审计报告就呈现在了我面前。这次任务我是使用的云端 JVS Claw 跑的按照市面上正常的云端龙虾如果你不是程序员不懂终端命令给你制作好的文件你肯定是无法从服务器中拿出来的对吧要不我说阿里云的 JVS Claw 体验性好具有产品创新性呢因为它真的给你配备了一个云端电脑而不进一个 ubuntu 系统的服务器。这是让我很惊喜的一个地方。放大看一下确实是一个完整的 Windows 桌面可以实时操作。这个设计解决了一个实际问题不少人试用云端 Claw 之后就放弃了原因往往不是 AI 能力不够是拿不到结果文件、看不懂运行过程。可视化桌面把这个使用门槛降下来了算是一个比较务实的产品决策。毕竟没有可视化的云端桌面是无法让用户感受到龙虾的强大的。回到审计本身来看看这份报告给出了什么结论。18 个 Skill 审完综合安全评分78/100属于中等偏上。但这个“中等偏上”背后藏着不少让人冒冷汗的细节。先看整体风险分布1 个高风险5.6%3 个中高风险16.7%5 个中风险27.8%9 个低风险50%。也就是说将近一半的 Skill 存在需要整改的安全问题只有那 9 个纯文档类的 Skill比如 copywriting、find-skills、systematic-debugging 这些因为本身没有可执行代码才拿到了“通过”的评价。最让我坐直身子的是那个被标记为高风险的agent-reach。这是一个集成了 12 社交平台Twitter、YouTube、小红书、抖音、LinkedIn 等的多平台操作 Skill龙虾一口气给它标了 7 个问题其中 3 个是 P0 级别发布前必须修复。最严重的是 Cookie 明文配置CVSS 评分 9.1agent-reach configure twitter-cookies auth_tokenxxx直接把认证信息明文存储其次是浏览器 Cookie 提取风险--from-browser chrome可以直接提取本地浏览器的 Cookie没有任何用户授权确认还有第三方 MCP 服务调用完全没有身份验证机制。龙虾给出的审计结论很干脆暂停分发直到 P0 问题整改完成。3 个中高风险的 Skill 也各有各的问题。agent-browser 的示例代码里直接写了明文密码password123--allow-file-access参数可以读取/etc/passwd这类敏感文件ontology 的知识图谱数据全部明文存储在graph.jsonl里任何 Skill 都可以读写没有访问控制travel-planner 收集护照、签证、健康信息等敏感数据却没有加密存储也没有隐私政策说明。JVS Claw 还做了一个很有价值的共性分析把 18 个 Skill 的问题按类型归纳凭证管理问题最多8 个占 21.6%其次是输入验证7 个18.9%和供应链安全6 个16.2%。基于检查清单的 102 个检查项整体合规率 76%其中“数据安全与隐私”合规率最低只有 70%“平台兼容性”合规率最高达到 100%。报告最后给出了分优先级的整改建议P0 级别 4 项P1 级别 15 项P2 级别 10 项。每一项都精确到了具体的 Skill、具体的问题编号和预估工时。说实话如果纯靠一个人手动审计这 18 个 Skill保守估计需要一周多。JVS Claw 用了 10 分钟就跑完了全部审计输出了一份带 CVSS 评分、带修复优先级、带工时估算的完整报告。后续要做的只是人工验证那些关键发现确认它标记的问题是否真实存在就行了。我的真实感受用完之后聊聊我的实际感受好的和不好的都说。审计能力方面速度确实快。18 个 Skill、上百个检查项10 分钟跑完输出的报告带 CVSS 评分、修复优先级和工时估算。它能读懂代码在做什么能判断行为是否与声明的意图一致能把分散在多个文件中的逻辑串联起来分析。像 agent-reach 的 Cookie 明文存储、浏览器 Cookie 无授权提取、MCP 服务无身份验证这些问题都准确定位到了。但也有明显的局限。边界模糊的场景它处理不了比如一个网络请求到底是功能必需还是数据外传这类需要结合业务上下文才能判断的问题仍然得靠人来裁定。另外我没有对它的每一条发现都做交叉验证不排除存在误报的可能。把它当成一个高效的初筛工具是合适的但如果指望它完全替代人工审计现阶段还做不到。产品体验上JVS Claw 有几个点让我觉得它和其他 Claw Agent 拉开了差距。CloudSpace给你的是一台真实的Windows云端电脑龙虾在里面干活你随时可以用鼠标键盘介入文件双击就能打开不用跟终端命令打交道。光这一点就解决了大多数人用不起来云端龙虾的核心痛点。写在最后说实话这次审计让我意识到一件事AI 智能体的安全问题正在成为安全行业的下一个主战场。OpenClaw 的 Skill 生态就是一个缩影。当一个 AI 智能体拥有了执行系统命令、访问文件、调用 API 的能力它的插件生态就天然成为了供应链攻击的温床。工信部在 3 月发布的“六要六不要”建议中明确指出了引入异常插件、“技能包”引发供应链攻击的风险。从安全行业角度来看我们需要新的工具和方法来应对这个新战场。JVS Claw 让我看到了一种可能性用 AI 来审计 AI 生态的安全性。它不完美但它确实能在这个场景中提供实质性的帮助。当攻击者已经开始用 AI 来生成恶意代码的时候防守方没有理由不用 AI 来加速安全审计。这场军备竞赛或许才刚刚开始。另外我找官方要了 10 个积分兑换码感兴趣的同学可以在留言区评论点赞最高的 10 个留言我明天4 月 9 号下午 3 点发放给大家。兑换码兑换方式1请前往阿里云JVS Claw 官网https://jvsclaw.aliyun.com或者手机应用市场搜索“JVS Claw”2登录注册后在首页兑换码入口输入兑换码完成积分兑换。