> Security _

Механизм защиты от сбоев для навыков, доступных на торговой площадке OpenClaw. Он перехватывает вызовы инструментов перед их выполнением и проверяет их соответствие вашей политике Authensor. Операции с низким уровнем риска выполняются автоматически. Операции с высоким уровнем риска требуют вашего одобрения. Опасные операции блокируются. Только метаданные об операциях отправляются в центральный узел управления — никогда ваши файлы, ключи API или содержимое разговоров.

Загружает видео на YouTube, используя официальный API данных YouTube v3 и OAuth 2.0. Используйте эту функцию, когда пользователь запрашивает загрузку видео на YouTube. Поддерживает указание заголовков, описаний, настроек приватности (публичный, приватный, только по ссылке) и загрузку больших файлов по частям. Требуется файл Google Cloud 'client_secret.json'.

Редактируйте и проверяйте конфигурацию шлюза OpenClaw (openclaw.json / JSON5). Охватывает все области конфигурации: шлюз, агенты, каналы, модели, авторизация, инструменты, команды, сессии, хуки, секреты, ACP, сообщения, плагины, навыки, `$include`. Используйте это при добавлении/изменении ключей конфигурации или при диагностике ошибок проверки конфигурации OpenClaw, чтобы избежать несоответствий схеме, которые могут помешать запуску шлюза или ослабить политики безопасности.

Безопасное обновление OpenClaw с возможностью мгновенного отката. Используйте, когда пользователь говорит "обновить OpenClaw", "обновить OpenClaw", "проверить наличие обновлений" или делает любой запрос на обновление/установку OpenClaw. НЕ используйте для внесения изменений в конфигурацию (используйте gateway config.patch). НЕ используйте для обновления навыков (используйте clawhub).

Редактируйте и проверяйте конфигурацию шлюза OpenClaw (openclaw.json / JSON5). Используйте это при добавлении/изменении ключей конфигурации (gateway.*, agents.*, models.*, channels.*, tools.*, skills.*, plugins.*, $include) или при диагностике ошибок проверки конфигурации OpenClaw, чтобы избежать несоответствий схеме, которые могут помешать запуску шлюза или ослабить политики безопасности.

🩺 Бесплатная проверка безопасности и здоровья. Вашему OpenClaw требуется проверка. Этот навык выполняет неинвазивное сканирование для обнаружения рисков безопасности, устаревшего программного обеспечения и неправильных настроек.

Пожалуйста, предоставьте текст, который вы хотите, чтобы я перевел.

Войдите в систему OpenAnt. Используйте эту функцию, когда агенту необходимо войти в систему, авторизоваться, проверить статус авторизации, получить информацию об учетной записи или когда любая операция завершается ошибкой "Требуется авторизация" или "Не авторизован". Эта функция является обязательной предварительной подготовкой для создания задач, принятия работы, отправки или любых операций записи.

Аудит безопасности + ведение журналов только на запись + мониторинг для навыков OpenClaw (сравнение файлов на уровне отдельных изменений, утверждение базовых версий, проверка целостности с использованием SHA-256).

Аудит безопасности + ведение логов в формате NDJSON с возможностью только добавления данных + мониторинг в реальном времени для навыков OpenClaw.

Используйте эту функцию всякий раз, когда пользователь запрашивает информацию или хочет выполнить действие в стороннем инструменте или сервисе. Это включает, но не ограничивается, поиском в интернете, чтением или записью документов, отправкой сообщений, запросами к базам данных, управлением задачами, получением данных из API или взаимодействием с любым подключенным SaaS-продуктом (например, "поиск в Exa...", "прочитай мою страницу Notion", "отправь сообщение в Slack", "получи мою таблицу Google", "создай задачу в GitHub", "запрос к Snowflake", "найди контакт в HubSpot"). Активируйте эту функцию всякий раз, когда запрос пользователя включает внешний сервис, интеграцию или источник данных, даже если поставщик явно не назван. Обрабатывает подключения OAuth и не-OAuth (API-ключи, Bearer, Basic), обнаружение инструментов, выполнение и резервное подключение через Scalekit Connect. ## Отображение поставщиков Некоторые сервисы доступны через другое имя поставщика в Scalekit. Всегда используйте отображаемое имя поставщика, указанное ниже: | Запрос пользователя | Используйте поставщика | |---|---| | LinkedIn — профили, вакансии, компании, публикации, поиск людей, реклама, группы | `HARVESTAPI` |

Зарегистрируйте этого агента OpenClaw на торговой площадке SwarmSync.AI в качестве платного сервиса. Используйте, когда: (1) пользователь хочет разместить своего агента на SwarmSync, (2) пользователь говорит "опубликовать на торговой площадке агентов", (3) пользователь хочет получать доход от своих навыков OpenClaw, (4) пользователь говорит "зарегистрироваться в SwarmSync", (5) пользователь хочет настроить платежи через AP2 для своего агента, (6) пользователь спрашивает о реферальных ссылках или партнерских выплатах. Активируется по ключевым словам: "swarmsync", "торговая площадка агентов", "зарегистрировать агента", "получать доход от агента", "AP2 endpoint", "реферальная ссылка", "партнерская комиссия".

Этот навык следует использовать, когда пользователь запрашивает "проведение тестов на проникновение SSH-сервисов", "получение информации о конфигурациях SSH", "подбор паролей для SSH", "использование уязвимостей SSH", "выполнение SSH-туннелирования" или "проверку безопасности SSH". Он предоставляет всесторонние методологии и техники для тестирования на проникновение SSH.

Этот навык следует использовать, когда пользователь запрашивает "выполнение тестирования на проникновение SMTP", "перечисление пользователей электронной почты", "проверку на наличие открытых почтовых ретрансляторов", "получение информации из SMTP-баннеров", "подбор паролей для учетных записей электронной почты" или "оценку безопасности почтового сервера". Он предоставляет комплексные методы для тестирования безопасности SMTP-серверов.

Современные организации сталкиваются с растущей угрозой компрометации бизнес-электронной почты (BEC). Этот репозиторий предлагает структурированный подход к обнаружению BEC-атак с использованием искусственного интеллекта, обеспечивая повышение уровня кибербезопасности и защиты данных. Он предоставляет практические навыки и рабочие процессы для выявления сложных атак, которые обходят традиционные фильтры, основанные на правилах, благодаря анализу стиля письма, тона и поведенческих факторов. В основе решения лежит использование машинного обучения и NLP (обработка естественного языка), включая модели на основе BERT, для анализа электронных писем и выявления аномалий. Интеграция с существующими платформами SIEM (Security Information and Event Management) позволяет автоматизировать процесс обнаружения и реагирования на инциденты, а MITRE ATT&CK mapping обеспечивает систематическую оценку и улучшение аудит безопасности. Репозиторий предназначен для специалистов по безопасности, аналитиков SOC и команд реагирования на инциденты, которым требуется эффективный способ обнаружения BEC-атак. Предлагаемый структурированный рабочий процесс и фреймворк навыков AI agent skills framework позволяют повысить точность выявления фишинговых писем и минимизировать риски, связанные с компрометацией учетных записей и утечкой конфиденциальной информации.

Инструмент предназначен для обнаружения атак методом внедрения запросов (prompt injection) в приложения, использующие большие языковые модели (LLM). Он анализирует пользовательский ввод, классифицируя его как вредоносный или безопасный, что критически важно для поддержания кибербезопасности и защиты данных в современных AI-решениях. Решение обеспечивает классификацию вредоносных prompt injection полезных нагрузок, поддержку аудита безопасности и red-teaming, а также интеграцию с различными платформами LLM, такими как Claude и Gemini. Технически реализовано на базе Python, PyTorch, Transformers и модели DeBERTa с использованием Hugging Face Hub. Инструмент предназначен для сканирования пользовательских запросов, мониторинга логов LLM и оценки эффективности существующих мер защиты. Важно помнить, что это не единственная линия обороны – рекомендуется комбинировать с другими методами, такими как проверка вывода и разделение привилегий. Не предназначен для обнаружения jailbreak-ов, не связанных с внедрением инструкций.

Решение проблемы утечки конфиденциальной информации и нежелательного контента в приложениях на базе больших языковых моделей (LLM) требует комплексного подхода к кибербезопасности. Этот репозиторий предоставляет готовый фреймворк для реализации защитных механизмов (guardrails), обеспечивающих строгий контроль над входными данными и выходными ответами, включая принудительное соблюдение политик контента, обнаружение и удаление персональных данных (PII) и проверку соответствия ответов заданным схемам. Фреймворк позволяет внедрить защиту данных в существующие или новые LLM-приложения, такие как чат-боты и AI-агенты. Используя Python, Colang, YAML и библиотеку NeMo Guardrails, вы сможете создать правила, определяющие допустимые темы, форматы ответов и действия при обнаружении потенциально опасных запросов или данных. Это особенно важно при работе с RAG-конвейерами, где необходимо предотвратить косвенное внедрение команд через извлеченные документы. Регулярное применение этого фреймворка позволяет проводить аудит безопасности и обеспечивать соответствие требованиям организации и нормативным актам. Важно помнить, что guardrails являются уровнем защиты в глубину и не заменяют стандартные меры аутентификации, авторизации и сетевой безопасности. Для эффективной работы требуется Python 3.10+ и инструменты управления пакетами.

Решение для автоматизации сбора и анализа открытых данных (OSINT) позволяет значительно повысить эффективность кибербезопасность. Наш инструмент использует Python и AI агентов для корреляции информации из различных источников, выявляя скрытые связи и закономерности, которые сложно обнаружить при ручном анализе. Это критически важно для оперативного реагирования на угрозы и проведения эффективного аудит безопасности. Модуль автоматизирует процесс сопоставления данных, полученных с помощью инструментов, таких как Sherlock, theHarvester и SpiderFoot, а также интегрируется с LLM APIs (например, Claude, OpenAI) для более глубокого анализа и оценки достоверности полученной информации. Функциональность включает в себя сопоставление с фреймворком MITRE ATT&CK, что позволяет классифицировать и приоритизировать потенциальные угрозы. В результате, вы получаете унифицированный профиль объекта (физического лица, организации или инфраструктуры) с высокой степенью уверенности в достоверности связей, что напрямую влияет на защиту данных и позволяет принимать обоснованные решения в области информационной безопасности. Использование AI снижает вероятность человеческой ошибки и ускоряет процесс выявления рисков.

— name: detecting-deepfake-audio-in-vishing-attacks description: > Detects AI-generated deepfake audio used in voice phishing (vishing) attacks by extracting spectral features (MFCC, spectral centroid, spectral contrast, zero-crossing rate) and classifying samples with machine learning models. Supports batch analysis of audio files, generates confidence scores, and produces forensic reports. Activates for requests involving deepfake voice detection, vishing investigation, […]

SecureClaw решает критическую проблему: предотвращает несанкционированный доступ и утечку данных, обеспечивая строгий контроль над исполнением команд и обменом информацией. Специально разработанный модуль кибербезопасности минимизирует риски, связанные с внешними источниками и потенциальными вредоносными инструкциями. В основе SecureClaw лежит многоуровневая система, включающая скрипт проверки приватности, рабочий процесс согласования команд и надежную защиту учетных данных. Технологии Bash, Shell Scripting, Moltbook и Openclaw интегрированы для создания эффективного решения, ориентированного на безопасность. Регулярный аудит безопасности и строгие правила, реализованные SecureClaw, гарантируют, что любые потенциально опасные действия требуют явного одобрения, значительно повышая уровень защиты от нежелательных последствий и обеспечивая целостность системы.

Bagman решает критическую проблему кибербезопасности: безопасное управление ключами для AI-агентов. Он предотвращает потерю ключей, случайную утечку и уязвимости, связанные с атаками типа prompt injection, обеспечивая надежную защиту конфиденциальных данных. Решение основано на принципах минимальных привилегий и использования 1Password CLI для безопасного хранения и извлечения секретов. Bagman использует защиту данных посредством динамической выдачи ключей в процессе выполнения, а не хранения их в конфигурационных файлах или переменных окружения. Поддерживаемые технологии включают Bash, JavaScript, ERC-4337 и интеграцию с 1Password CLI. Ключевые особенности включают получение ключей во время выполнения, внедрение переменных окружения для хранения и использование сессионных ключей с ограниченными правами доступа. Для обеспечения комплексной аудит безопасности и снижения рисков, Bagman реализует строгие политики доступа и валидацию выводимых данных. Он предоставляет шаблоны для безопасного хранения секретов агентов, делегированного доступа и предотвращения утечек, что позволяет разработчикам создавать более безопасные и надежные AI-приложения.

Clauwdit решает критически важную проблему: обеспечение безопасности ваших OpenClaw агентов. Он анализирует файлы SKILL.md, выявляя потенциальные уязвимости, такие как инъекции запросов, утечки учетных данных и выполнение опасных команд, до их развертывания. Это позволяет значительно повысить уровень кибербезопасности вашей инфраструктуры. Clauwdit предоставляет детальный аудит безопасности файлов SKILL.md, оценивая их надежность по шкале от 0 до 100. Инструмент распознает сложные схемы, включая обфускацию полезной нагрузки, использование Unicode-хомоглифов для обхода защиты от инъекций, а также обнаруживает потенциальные каналы защиты данных через HTTP, DNS и другие кодированные протоколы. Зонально-ориентированный анализ учитывает структуру markdown, что позволяет отличать исполняемый код от документации. Благодаря поддержке Bash, Markdown, HTTP, JSON и интеграции с OpenClaw, Clauwdit обеспечивает комплексную и эффективную проверку безопасности. Он позволяет оперативно выявлять и устранять риски, связанные с несанкционированным доступом и компрометацией данных, тем самым укрепляя общую безопасность вашей системы.

Обеспечивает автоматизированную проверку безопасности AI-агентов перед их развертыванием, минимизируя риски, связанные с потенциально уязвимым кодом. Инструмент выявляет и классифицирует проблемы, предоставляя четкое заключение – PASS, WARN или FAIL – с рекомендациями по устранению. Работа с командной строкой упрощается благодаря удобному CLI-инструменту. Аудит включает в себя анализ Python-скриптов и Bash-файлов на предмет распространенных уязвимостей, таких как внедрение команд и неконтролируемое исполнение кода. Используются различные методы сканирования, включая поиск опасных функций, таких как os.system(), os.popen(), и subprocess.call(shell=True), а также анализ использования обратных кавычек. Для удобства работы предусмотрена возможность вывода отчета в формате JSON. Инструмент позволяет быстро оценивать безопасность навыков, хранящихся как локально, так и в репозиториях Git. Использование терминальной утилиты позволяет интегрировать аудит в процессы CI/CD. Режим строгой проверки позволяет повысить чувствительность сканирования, превращая предупреждения в критические ошибки.

AURA Security Scanner обеспечивает надежную кибербезопасность для ваших AI-агентов, выявляя потенциальные угрозы до их развертывания. Инструмент предназначен для сканирования навыков, разработанных для OpenClaw, Claude MCP и LangChain, и помогает предотвратить внедрение вредоносного кода, включая malware и эксплойты. Эффективная защита данных начинается с проактивного подхода к безопасности. Сканер использует передовые методы анализа, такие как Malware Pattern Detection, Prompt Injection Analysis и идентификация проблем с разрешениями, чтобы обнаружить широкий спектр уязвимостей. Он проверяет наличие скрытых backdoors, попыток обхода ограничений (prompt injection) и чрезмерных прав доступа к файловой системе и сети. Интеграция с GitHub API позволяет быстро и эффективно проводить аудит безопасности навыков, размещенных на платформе. AURA Security Scanner предоставляет четкие и понятные отчеты о результатах сканирования, включая оценку риска и конкретные рекомендации по устранению обнаруженных проблем. Поддерживаемые технологии включают Python, OpenClaw, LangChain и Claude MCP, что обеспечивает комплексную защиту ваших AI-агентов. Просто укажите URL-адрес навыка, и сканер предоставит вам необходимую информацию для принятия обоснованного решения.

AgentShield решает проблему доверия в экосистеме ИИ-агентов, создавая надёжный слой для безопасной коммуникации. Обеспечивая криптографическую идентификацию и используя протокол взаимной верификации, AgentShield позволяет минимизировать риски, связанные с несанкционированным доступом и утечкой данных. Решение включает в себя публичный реестр доверия для проверки репутации и истории агентов, что критически важно для поддержания кибербезопасности. AgentShield использует Ed25519 для криптографической идентификации и предоставляет комплексный аудит безопасности (77 тестов) для выявления и устранения потенциальных уязвимостей. Встроенный протокол рукопожатия обеспечивает взаимную аутентификацию агентов перед началом обмена информацией, значительно повышая уровень защиты данных. Функциональность включает публичный реестр доверия, где фиксируются оценки и записи о деятельности каждого агента. AgentShield – это инфраструктура доверия, подобная SSL/TLS, но адаптированная для ИИ-агентов. Техническая реализация основана на криптографии и использует Certificate Authority, обеспечивая высокий уровень безопасности и проверяемость. Комплексное тестирование и постоянный мониторинг гарантируют соответствие высоким стандартам кибербезопасности и надежную защиту данных.

Skill-Vetter – это протокол проверки безопасности, разработанный для оценки потенциальных рисков, связанных с установкой навыков для ИИ-агентов. Он позволяет значительно снизить вероятность внедрения вредоносного кода, обеспечивая надежную защиту данных и повышая общую кибербезопасность вашей системы. Инструмент использует Python, Bash и Markdown для автоматизации и структурирования процесса проверки. Skill-Vetter включает в себя контрольный список проверки исходного кода, систему обнаружения "красных флагов" (например, использование curl/wget для загрузки из неизвестных источников, отправка данных на внешние серверы, запросы учетных данных) и оценку области разрешений. Интеграция с Clawhub API упрощает процесс анализа и проверки навыков, доступных в этой платформе. Регулярное применение Skill-Vetter позволяет проводить эффективный аудит безопасности навыков, используемых вашими ИИ-агентами, и гарантировать соответствие высоким стандартам безопасности. Это обязательный шаг перед установкой любого навыка из ClawdHub, GitHub или других источников.

Aliyun AI Guardrail – это открытый hook, разработанный для повышения безопасности взаимодействия с большой языковой моделью (LLM) и AI-агентом. Он перехватывает запросы и обеспечивает обнаружение потенциально вредоносного контента, используя возможности искусственного интеллекта от Alibaba Cloud. Интеграция с OpenClaw позволяет легко внедрить защиту в существующие рабочие процессы. Модуль использует Node.js, OpenClaw и API Alibaba Cloud для анализа запросов и выявления нежелательного поведения. Настройка включает установку hook, предоставление учетных данных Alibaba Cloud (AccessKey ID и AccessKey Secret) и редактирование файла openclaw.json для добавления необходимых переменных окружения. Благодаря использованию искусственного интеллекта, Aliyun AI Guardrail эффективно фильтрует запросы, минимизируя риски, связанные с использованием больших языковых моделей и AI-агентов. Решение предоставляет надежный способ защиты от нежелательных и потенциально опасных взаимодействий.

Meerkat Governance решает критическую проблему безопасности, предоставляя API для проверки контента на наличие уязвимостей, таких как инъекции запросов, обход ограничений и попытки несанкционированного извлечения данных. Это позволяет организациям значительно повысить уровень кибербезопасности и предотвратить потенциальные риски, связанные с обработкой пользовательского ввода. Функциональность Meerkat Governance основана на двух API-эндпоинтах, позволяющих интегрировать сканирование контента в существующие рабочие процессы. Используя JSON для передачи данных и обеспечивая шифрование TLS 1.2+, платформа гарантирует конфиденциальность и целостность информации. Поддерживается аудит безопасности посредством проверки соответствия хостнейма сертификату SSL. Платформа Meerkat Governance, размещенная на Azure Container Apps, обеспечивает надежную защиту данных. Обработка контента происходит исключительно в памяти и не приводит к его сохранению, а также исключает передачу данных третьим лицам. Все операции выполняются в Канаде, что соответствует строгим требованиям конфиденциальности.

AIG-Scanner – это инструмент для комплексного аудита безопасности AI-сервисов, разработанный на базе технологии Tencent AI-Infra-Guard. Он позволяет выявлять потенциальные уязвимости, обеспечивая надежную защиту данных и минимизируя риски, связанные с использованием искусственного интеллекта. Инструмент использует Python, Shell скрипты и API для эффективного сканирования. Сканер поддерживает авторизованное сканирование в локальных и приватных сетях, что делает его идеальным решением для оценки безопасности AI-сервисов, развернутых внутри организации. Функциональность включает в себя запрос и обработку задач сканирования через taskapi, а также автоматическое определение языка ответа на основе языка входящего сообщения пользователя. AIG-Scanner предоставляет мощные возможности для повышения уровня кибербезопасности и обеспечения целостности AI-инфраструктуры. Использование встроенного механизма определения языка позволяет адаптировать взаимодействие к предпочтениям пользователя, обеспечивая удобство и эффективность процесса аудита безопасности.

edgeone-clawscan – это инструмент для аудита безопасности OpenClaw skills, разработанный для выявления уязвимостей и потенциальных рисков. Используя AI-Infra-Guard, он обеспечивает автоматизированное сканирование, помогая поддерживать высокий уровень кибербезопасности ваших OpenClaw навыков. Инструмент написан на Bash, использует Curl и YAML для конфигурации и поддерживает гибкую настройку API для работы в самодостаточных средах. Ключевой особенностью edgeone-clawscan является AI-powered vulnerability scanning, позволяющий оперативно обнаруживать и оценивать риски. Встроенный security declaration и safety checklist предоставляют детальную информацию о состоянии безопасности, облегчая процесс принятия решений и реализации мер защиты данных. Поддерживается возможность локального запуска сканирования (AIG_CLOUD_LOOKUP=off) для обеспечения конфиденциальности в изолированных средах. Настройка edgeone-clawscan включает в себя указание AIG_BASE_URL для подключения к API AI-Infra-Guard (по умолчанию используется публичный Tencent endpoint). Для обеспечения максимальной приватности и работы в условиях отсутствия подключения к интернету, рекомендуется использовать самохостируемую версию AI-Infra-Guard или отключить облачный поиск (AIG_CLOUD_LOOKUP=off).