🤖 Ваши сотрудники уже устанавливают OpenClaw

OpenClaw (он же Clawdbot, он же Moltbot) — это локально устанавливаемый AI-ассистент, автоматизирующий задачи за счёт интеграции с электронной почтой, Slack, WhatsApp, календарями и файловой системой. Он умеет читать файлы, отправлять сообщения, выполнять системные команды и сохранять информацию между сессиями. Бот завирусился в соцмедийном смысле этого слова — по данным опросов, во многих компаниях сотрудники уже установили Moltbot , зачастую без одобрения ИТ.

Эксперты законно называют Moltbot «кошмаром для ИБ»: всего за несколько недель было зафиксировано множество атак и инцидентов.

🟢Moltbot хранит учётные данные в открытом виде в папке ~/.clawdbot/ и получает полные права текущего пользователя. Он способен передавать корпоративные данные в обход DLP — исследователи показали, как агенты способны читать внутренние Slack-каналы и пересылать сводки в личный WhatsApp, полностью обходя все системы аудита;

🟢сотни панелей управления Moltbot были найдены в открытом доступе в интернете. Все желающие мгновенно получали доступ к API-ключам, OAuth-токенам, истории переписки и могли выполнять команды на компьютере жертвы с root-правами;

🟢уже даже появился Moltbook — нечто вроде Reddit для ИИ-агентов, где уже ТОЖЕ успели найти миллионы опубликованных API-ключей и паролей; 🤦‍♂️

🟢вредоносные инструкции, внедрённые в электронные письма или веб-контент, могут отравлять постоянную память Moltbot. Такие отложенные многошаговые атаки могут собираться по кусочкам в течение недель и приводить к утечке данных или исполнению кода, обходя точечные проверки безопасности;

🟢в одном из популярных «навыков» Moltbot в официальном каталоге был обнаружен код для эксфильтрации данных. Вредонос RedLine уже адаптирован для кражи данных из локального хранилища Moltbot. Фальшивое расширение Clawdbot для VS Code устанавливало ScreenConnect RAT. Позднее счёт вредоносных навыков пошёл на десятки;

⚠️ Часть сотрудников почти наверняка попробуют установить Moltbot, несмотря на политику ИБ. Даже если они сделают это только на личных устройствах, это создаёт риски для корпоративных данных. Для снижения рисков сконцентрируйтесь на детектировании и управлении правами доступа:

😎 сканируйте рабочие станции на наличие процессов Moltbot и директорий ~/.clawdbot
😎 отслеживайте в сетевых журналах на характерные API-запросы (Slack, GitHub, серверы навыков);
😎 проводите аудит подключённых OAuth-приложений на корпоративных платформах для выявления несанкционированных интеграций Moltbot;
😎 контролируйте ключевые системы на предмет хранения паролей в открытом виде;
😎 используйте allowlisting для установки приложений и облачных интеграций;
😎 применяйте отдельные сервисные аккаунты с минимальными правами для интеграций;
😎 не выдавайте права администратора без критически важной бизнес-необходимости;
😎 требуйте, чтобы все администраторы (включая ИТ и разработчиков) использовали повышенные привилегии только по мере необходимости и на ограниченное время;
😎 проводите аудит всех доступов и интеграций, выданных внешним приложениям. Лишние разрешения нужно отзывать или требовать отдельного одобрения администратора.
😎 внедрите прозрачные политики по использованию агентского ИИ;
😎 обучайте персонал, рассказывая о рисках утечки данных и опасности теневого ИТ;
😎 предлагайте безопасные, одобренные корпоративные альтернативы с централизованным управлением.

OpenClaw — это новое измерение внутренних угроз. Автоматизированная система с широкими правами доступа к конфиденциальной информации, возможностью действовать и одновременно получать данные из внешних недоверенных источников. Что может пойти не так? 🤪

#советы #угрозы @П2Т

За последний год AI-агенты эволюционировали от простых чат-ботов к системам, которые умеют планировать действия, работать с инструментами, хранить память и адаптироваться под пользователя. При этом подобные решения всё чаще появляются не только в Big Tech, но и в open-source — как результат работы небольших команд и отдельных разработчиков.

Один из показательных примеров — персональный AI-агент Marvin, демонстрирующий, как связка explicit memory + LLM может работать в реальных рабочих процессах без сложной инфраструктуры.

Детали

1. Архитектура агента

В основе Marvin лежит управляемый interaction loop:
🟣reason → act → record — анализ контекста, выполнение действий и фиксация результатов;
🟣прозрачный цикл принятия решений без скрытого состояния.

2. Память без эмбеддингов

Marvin делает ставку на явную, человекочитаемую память:
🟣краткосрочная память — контекст текущего дня и активные задачи;
🟣долгосрочная память — Markdown-файлы с предпочтениями, решениями и поведенческими паттернами;
🟣отсутствие embedding-хранилищ — память легко читать, редактировать и переносить.

3. Персонализация без fine-tuning

Адаптация агента достигается не дообучением модели, а структурой проекта:
🟣memory/ — контексты и пользовательские предпочтения;
🟣skills/ — персональные SOP и навыки;
🟣logs/ — наблюдения, обратная связь и история взаимодействий.

Такой подход позволяет быстро кастомизировать агента под конкретного пользователя или стиль работы.

4. LLM-слой

Архитектура model-agnostic:
🟣возможна работа с разными LLM;
🟣в референсной реализации используется Claude с инструментами от Anthropic.

Кому может быть полезно

Marvin ориентирован на пользователей с высокой когнитивной нагрузкой:
🟣разработчиков и исследователей;
🟣преподавателей и менеджеров;
🟣всех, кто работает с параллельными задачами и жёсткими дедлайнами.

Ограничения и trade-offs

Подход осознанно делает выбор в пользу контроля и прозрачности:
🟣требует дисциплины со стороны пользователя;
🟣не масштабируется «из коробки» на большие команды;
🟣не предполагает автоматического обучения модели.

Взамен пользователь получает:
🟣полный контроль над памятью;
🟣прозрачность логики агента;
🟣переносимость между разными LLM.

Marvin начинался как личный проект, но после успешного кейса совместной работы к нему подключились и другие пользователи — показав, что explicit memory + LLM могут быть практичным и устойчивым решением для персональных AI-агентов.

🔗 GitHub

Интересен ли вам такой подход к персональным AI-агентам — и хотелось бы попробовать его в своей работе?

Обзор кейса подготовлен командой AI VK
#обзоркейса

🚘 У беспилотных авто Waymo всё-таки есть «водители». И живут они не в США, а на Филиппинах

На слушаниях в Сенате компания признала: в сложных или экстренных ситуациях управление роботакси может перехватывать человек-оператор. Делает он это удалённо, через интернет, и многие такие операторы работают из-за границы – в том числе с Филиппин.

Поводом для разбирательства стало другое: Waymo использует автомобили китайского бренда Zeekr. По американским законам это чувствительная тема – речь идёт о рисках для безопасности. В компании заявили, что китайские машины работают офлайн, а все системы управления и «мозги» устанавливаются уже в США.

Такой вот беспилотный автомобиль XXI века: корпус из Китая, оператор за океаном и американский бренд в рекламе. Waymo утверждает, что формально всё в рамках правил.

🤖 Новый ИИ-агент сливает данные пользователей

Опенсорсный проект OpenClaw шагает по планете: за 24 часа после запуска он набрал более 20 000 звёзд на GitHub. Чем этот сервис так привлёк пользователей? При установке на компьютер Apple (и не только) он берёт на себя управление всем, от чего у него есть API и токены, включая популярные мессенджеры, и даже может сам написать вайб-код для выполнения новых задач. Функции OpenClaw полностью настраиваемы, и множество его «навыков» можно скачать из открытого каталога. Звучит как инструмент из будущего. Вот только за это самое будущее, возможно, придётся дорого заплатить: количество обнаруженных рисков в агенте вызывает серьёзные опасения.

Так, эксплуатируя уязвимости проекта OpenClaw, злоумышленники могут не только получить доступ к полной истории переписок из мессенджеров, но даже выполнять команды с правами администратора. Каталог «навыков» никак не модерируется — поэтому там встречаются замаскированные стилеры, которые неопытный пользователь устанавливает на устройство сам. И это ещё не весь список неприятностей, которые может доставить сервис.

О других рисках, связанных с использованием OpenClaw, и о том, как их избежать, читайте в нашей статье.

#KD_уязвимость

💬 Kaspersky в Max