论文页面 - ClawHub 安全信号：当 VirusTotal、静态分析与 SkillSpector 意见相左时

来源：https://huggingface.co/papers/2606.01494

摘要

智能体技能需要分层安全治理，原因在于扫描器之间的分歧，研究结果显示不同扫描器类型和攻击面上的检测率存在差异。

智能体技能通过可复用的指令、工具、脚本、参考材料和工作流扩展了 AI 智能体，建立了一个既不同于模型安全也不同于传统软件包恶意软件检测的安全边界。ClawHub 安全信号（https://huggingface.co/papers?q=ClawHub%20Security%20Signals）是一个经过脱敏处理的数据集，包含 67,453 个最新的公开 OpenClaw 技能版本。每一行数据包含经过编辑的 SKILL.md 内容（如适用）和脱敏后的捆绑文件，以及最终的 ClawScan 注册表裁决（https://huggingface.co/papers?q=ClawScan%20registry%20verdict）和来自三个扫描器家族的证据：VirusTotal（https://huggingface.co/papers?q=VirusTotal）、静态启发式分析（https://huggingface.co/papers?q=static%20heuristic%20analysis）和 NVIDIA SkillSpector（https://huggingface.co/papers?q=NVIDIA%20SkillSpector）。我们的研究并非估计恶意技能的出现率，而是研究扫描器之间的分歧。三个扫描器很少同时标记相同的技能：任意两个扫描器在其共同阳性结果上的重叠率最多为 10.4%，只有 0.69% 的技能被三个扫描器同时标记，而 81.9% 的被标记技能仅由一个扫描器识别。这种分歧与攻击面相关。SkillSpector 主要发出语义性智能体风险提示（https://huggingface.co/papers?q=semantic%20agentic-risk%20advisories）而非恶意软件信誉信号（https://huggingface.co/papers?q=malware-reputation%20signals），它在 25,504 个可疑行中有 19,209 行呈阳性（75.3%），但在 206 个恶意行中仅有 14 行呈阳性（6.8%）。恶意裁决区域则呈现相反特征：206 个恶意行中有 150 行（72.8%）被 VirusTotal（https://huggingface.co/papers?q=VirusTotal）标记为阳性，这与捆绑代码的恶意软件证据一致。这些结果表明，智能体技能的安全需要分层治理，而非单一扫描器的允许/阻止决策。该语料库作为一份脱敏的银标准数据集发布：标签为注册表的自动裁决结果，并非人工标注的真实数据；此次发布是一个早期、有版本的快照，旨在在开发人工标注子集期间支持社区。我们鼓励进一步研究，包括针对技能安全分类的定制模型。

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