ClawProof Security Scanner 是一款专为自主 AI 代理（如 OpenClaw）设计的企业级安全扫描工具，旨在在威胁执行前主动拦截恶意行为。随着 AI 能力的增强，其自主运行代码、安装软件包和执行系统命令的能力也带来了前所未有的安全风险。ClawProof 正是为了解决这些隐患而生，提供多层深度检测机制，涵盖技能包、依赖项和用户输入的全面防护。它通过集成先进的静态分析、行为建模和实时拦截技术，构建起一道坚固的防线，防止数据泄露、后门植入、提示注入攻击及供应链投毒等常见威胁。该工具支持多种开发环境和 CI/CD 流程，确保从代码生成到部署的全生命周期安全可控。
核心功能特点
- 六层深度技能扫描：对 OpenClaw 技能进行 A-F 级安全评级，识别恶意挖矿、远程控制、信息窃取等威胁
- AI 幻觉预防机制：验证 npm/pip 等包名真实性，防止因 LLM 虚构包名导致后续被恶意注册并传播木马
- 提示注入防火墙：检测并阻断试图操纵 AI 绕过安全规则的 Unicode 编码、ANSI 转义码等多重编码攻击
- 跨语言代码漏洞扫描：基于 AST 与污点分析的 1700+ 条规则，覆盖 JavaScript、Python、Java 等 12 种语言的 SQL 注入、XSS 等高危漏洞
- 预执行安全检查：在 OpenClaw 运行危险命令（如 rm -rf /）前自动拦截，返回 BLOCK/WARN/ALLOW 决策
- 自动化修复引擎：内置 165 个安全修复模板，可一键修复常见漏洞，提升开发效率
适用场景
ClawProof 特别适用于高度自治的 AI 开发环境，例如使用 Claude Code、Cursor 或 Windsurf 等工具时。当开发者从第三方市场下载 OpenClaw 技能后，应在安装前立即调用 `scan-skill` 命令进行深度扫描，获取 A-F 等级评分，避免引入含加密货币挖矿模块或反向 shell 的后门程序。在日常开发中，每当 AI 自动生成代码或建议安装新依赖时，可通过 `scan-security` 和 `check-package` 命令提前验证安全性，有效防范因‘幻觉包名’引发的供应链攻击——即 AI 推荐一个不存在的包名，随后攻击者抢先注册同名包并植入恶意代码。对于企业安全团队而言，ClawProof 支持批量审计项目代码、生成 SARIF 格式报告以对接 GitHub 安全面板，并集成至 Git Hooks 实现每次提交前的自动扫描，从而满足合规要求并在发生入侵事件时快速定位问题根源。