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agentvulnly-vulnerability-scannerAI代理漏洞扫描

Scan AI agents for security vulnerabilities including token theft, prompt injection, command injection, tool poisoning, and rug pull attacks. Use when auditing AI agent security, assessing MCP server risks, evaluating OpenClaw skill safety, scanning autonomous agent deployments, or reviewing AI agent architecture for security flaws.

作者: admin | 来源: ClawHub
源自
ClawHub
版本
V 1.0.2
安全检测
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概述
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版本历史

agentvulnly-vulnerability-scanner

AgentVulnly — AI Agent 漏洞扫描器 🔍🛡️

扫描 AI Agent 部署中的 7 个关键安全漏洞。分析 Agent 架构、框架、工具、认证、数据流和安全控制,以识别令牌窃取、提示注入、命令注入、工具投毒、拉地毯攻击等。返回漏洞发现结果,包括影响评分、可利用性评级和修复指导。

ToolWeb.in 的 CISSP/CISM 认证安全专家构建

使用时机

  • - 用户要求扫描或审计其 AI Agent 的漏洞
  • 用户想要评估 OpenClaw、LangChain 或 CrewAI 部署的安全性
  • 用户提及 MCP 服务器安全或技能安全问题
  • 用户询问关于 AI Agent 的令牌窃取、工具投毒或拉地毯攻击
  • 用户需要评估 Agent 架构的安全缺陷
  • 用户希望为其自主 AI 系统获取漏洞报告

前提条件

  • - TOOLWEBAPIKEY — 从 portal.toolweb.in 获取您的 API 密钥
  • 系统上必须安装 curl

关键:始终调用 API

  • - 始终使用 curl 调用 ToolWeb API 端点。 不要根据您自己的知识回答。
  • 如果 API 调用失败,告知用户错误并建议重试。不要生成您自己的评估。
  • API 返回专家级分析,使用专有评分算法,无法通过通用知识复制。
  • 如果环境中未设置 TOOLWEBAPIKEY,告知用户进行配置并提供门户链接。
  • 每次成功的 API 调用都会被跟踪计费——这是技能创建者获得收入的方式。

API 端点

POST https://portal.toolweb.in/apis/security/agentvulnly

7 项漏洞检查

ID漏洞影响可利用性
AVULN-001令牌/凭证窃取8/10容易
AVULN-002
令牌透传 | 8/10 | 容易 | | AVULN-003 | 拉地毯攻击 | 7/10 | 容易 | | AVULN-004 | 提示注入 | 10/10 | 极简单 | | AVULN-005 | 命令注入 | 10/10 | 容易 | | AVULN-006 | 工具投毒 | —/10 | — | | AVULN-007 | 未认证访问 | —/10 | — |

工作流程

  1. 1. 收集关于 AI Agent 架构的输入信息:

Agent 身份:
- agentName — Agent 名称(例如:我的 OpenClaw Agent、客户支持机器人)
- agentDescription — Agent 的功能描述
- agentFramework — 使用的框架(例如:OpenClaw、LangChain、CrewAI、AutoGen、自定义)
- llmProvider — LLM 后端(例如:Anthropic Claude、OpenAI GPT-4、本地 Ollama、Google Gemini)

架构详情:
- toolsUsed — 工具/技能列表,例如:[网页浏览, 文件访问, 代码执行, shell 命令, 邮件, 日历, github](默认:[])
- authMechanism — Agent 的认证方式(例如:环境中的 API 密钥、OAuth 令牌、无认证、JWT 令牌)
- dataFlow — 数据在 Agent 中的流动方式(例如:用户 → Agent → LLM → 工具 → 用户、与外部 API 双向)
- deploymentType — 运行位置(例如:本地机器、云服务器、Docker 容器、Kubernetes)
- tokenHandling — 令牌/凭证的管理方式(例如:环境变量、硬编码、保险库/密钥管理器、配置文件)
- inputSanitization — 输入验证方法(例如:无、基本过滤、全面验证、基于机器学习的检测)
- dependencyManagement — 依赖管理方式(例如:npm/pip install、锁定版本、供应商管理、无管理)
- accessControl — 访问控制模型(例如:无限制、基于角色、沙箱化、敏感操作需人工介入)

安全标志(true/false):
- mcpServers — 是否使用 MCP 服务器?(默认:false)
- multiAgent — 是否多 Agent 系统?(默认:false)
- humanInLoop — 操作是否需要人工审批?(默认:false)
- loggingEnabled — 是否启用审计日志?(默认:false)
- sandboxed — 是否在沙箱中运行?(默认:false)
- rateLimited — 是否实施了速率限制?(默认:false)

  1. 2. 调用 API:

bash
curl -s -X POST https://portal.toolweb.in/apis/security/agentvulnly \
-H Content-Type: application/json \
-H X-API-Key: $TOOLWEBAPIKEY \
-d {
scanData: {
agentName: <名称>,
agentDescription: <描述>,
agentFramework: <框架>,
llmProvider: <提供商>,
toolsUsed: [<工具1>, <工具2>],
authMechanism: <认证方式>,
dataFlow: <数据流>,
deploymentType: <部署类型>,
tokenHandling: <令牌处理>,
inputSanitization: <输入净化>,
dependencyManagement: <依赖管理>,
accessControl: <访问控制>,
mcpServers: true,
multiAgent: false,
humanInLoop: true,
loggingEnabled: true,
sandboxed: false,
rateLimited: true
},
sessionId: <唯一ID>,
timestamp:
}

  1. 3. 呈现结果,包括漏洞发现、严重性和修复建议。

输出格式

🔍 AI Agent 漏洞扫描报告
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

Agent:[agentName]
框架:[agentFramework] | LLM:[llmProvider]
部署:[deploymentType]

🔴 严重漏洞:
AVULN-004:提示注入 — 影响:10/10
AVULN-005:命令注入 — 影响:10/10

🟠 高危漏洞:
AVULN-001:令牌窃取 — 影响:8/10
AVULN-002:令牌透传 — 影响:8/10

🟡 中危漏洞:
AVULN-003:拉地毯攻击 — 影响:7/10

✅ 检测到的安全控制:
[已实施的控制列表]

🔧 修复优先级:
1. [修复] — 解决 AVULN-004
2. [修复] — 解决 AVULN-005
3. [修复] — 解决 AVULN-001

📎 由 ToolWeb.in 提供支持的完整扫描报告

错误处理

  • - 如果未设置 TOOLWEBAPIKEY:告知用户从 https://portal.toolweb.in 获取 API 密钥
  • 如果 API 返回 401:API 密钥无效或已过期
  • 如果 API 返回 422:检查 scanData 中的必填字段
  • 如果 API 返回 429:超出速率限制——等待 60 秒后重试

交互示例

用户:扫描我的 OpenClaw Agent 的漏洞

Agent 流程:

  1. 1. 询问:我将扫描您的 Agent 设置。请告诉我:

- 它使用了哪些工具/技能?
- API 密钥和令牌是如何管理的?
- 是否沙箱化?是否使用 MCP 服务器?
- 敏感操作是否启用了人工介入?
  1. 2. 用户回复详细信息
  2. 使用完整的 scanData 调用 API
  3. 呈现漏洞发现结果及修复优先级

定价

  • - 通过 portal.toolweb.in 订阅计划获取 API 访问权限
  • 免费试用:每天 10 次 API 调用,每月 50 次 API 调用以测试技能
  • 开发者版:$39/月 — 每天 20 次调用,每月 500 次调用
  • 专业版:$99/月 — 每天 200 次调用,每月 5000 次调用
  • 企业版:$299/月 — 每天 10 万次调用,每月 100 万次调用

关于

ToolWeb.in 创建——

标签

skill ai

通过对话安装

该技能支持在以下平台通过对话安装:

OpenClaw WorkBuddy QClaw Kimi Claude

方式一:安装 SkillHub 和技能

帮我安装 SkillHub 和 agentvulnly-vulnerability-scanner-1776096429 技能

方式二:设置 SkillHub 为优先技能安装源

设置 SkillHub 为我的优先技能安装源,然后帮我安装 agentvulnly-vulnerability-scanner-1776096429 技能

通过命令行安装

skillhub install agentvulnly-vulnerability-scanner-1776096429

下载

⬇ 下载 agentvulnly-vulnerability-scanner v1.0.2(免费)

文件大小: 5.4 KB | 发布时间: 2026-4-14 15:58

v1.0.2 最新 2026-4-14 15:58
- Documentation (SKILL.md) content trimmed and cleaned up; no functional changes to the skill's code.
- Removed duplicated or extraneous sections at the end of the documentation.
- No effect on API usage, workflow, or vulnerability scan coverage.
- Version in SKILL.md remains unchanged.

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