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安全审计 + 仅追加日志 + 监控,针对 OpenClaw 技能(文件级差异、基线审批、SHA‑256 完整性)

技能审计( 技能- 审计)

功能概述

技能审计( 技能- 审计)是一项面向实际任务的技能,主要用于安全管理 OpenClaw 技能的面向安全的技能;此软件包包括可执行的 Python 脚本( 不仅仅是指令) , 有六个核心能力 :.。

核心要点

  • 它将相关步骤、工具调用和结果整理方式集中到统一流程中,帮助使用者更快完成目标并减少重复操作。
  • 使用时应结合输入条件选择合适的执行方式,核对必要参数、依赖环境与输出内容,并按原始要求处理异常情况。
  • 该技能适合需要稳定复用相关能力的场景,可作为自动化工作流的一部分,也便于后续检查、调整和扩展。

使用与执行

从功能定位来看,该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程,使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数,再依据技能说明逐步执行;

结果检查与注意事项

若输入条件不完整,应先补齐信息或采用保守配置,避免因错误假设导致结果偏离需求。执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期,并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理;涉及批量任务时,还应保存进度,避免中断后重复操作。

技能审计(skills-audit)

一种面向安全的技能,用于安全地管理 OpenClaw 技能。该包包含可执行的 Python 脚本(非纯指令型),具备六大核心能力:

  1. 威胁扫描(静态分析)
  2. 仅追加式审计日志(本地 NDJSON 格式)
  3. 技能监控与通知(变更时推送告警)
  4. 文件级差异 + 内容差异(基于 git 快照)
  5. 基线审批机制(已批准技能不再重复告警)
  6. 语义分析(危险函数识别 + 能力分析)

该技能执行的是对被审计技能的 静态分析 —— 它 不会执行被审计技能自身的代码。但审计工具本身会执行 本地可信命令/子进程,例如 git、Python 辅助脚本,以及为快照生成、差异比对和通知生成所必需的受控本地进程调用。

依赖要求

  • Python ≥ 3.9,仅使用标准库(无第三方依赖)
  • git(用于内容差异快照及本地仓库历史)
  • 一个常规的本地 shell / 进程运行环境,供审计工具自身执行受控子进程
  • 详见 scripts/requirements.txt

核心能力

1) 威胁扫描(静态风险分析)

skills_audit.py 对已安装的技能目录执行静态检查。若配置了 QianXin Token,则会基于 整个 workspace/skills 包的稳定 MD5 值 向 QianXin SafeSkill 查询,而非上传包本身:

  • 网络指标:URL / 域名、curl/wget/requests 的使用情况
  • 危险命令:curl|sh、wget|bash、eval、动态 exec、base64 管道
  • 可疑行为:持久化(cron/systemd)、敏感路径(~/.ssh、~/.aws、/etc)
  • 可选 QianXin 情报:使用用户提供的 Token,对完整 workspace/skills 包进行稳定 MD5 查询

输出字段:

  • risk.level:low | medium | high | extreme
  • risk.decision:allow | allow_with_caution | require_sandbox | deny
  • risk.risk_signals[]:证据(文件 + 代码片段)
  • risk.network.domains[]:提取出的域名列表
  • risk.source:local 或 qianxin-md5

QianXin 配置说明:

  • 配置文件:config/intelligent.json
  • 默认为 enabled: false
  • token 默认为空字符串
  • 用户可在下载后填写自己的 Token 并将 enabled 设为 true 来启用
  • 若处于禁用状态、Token 为空或查询失败,则自动回退至本地静态分析

2) 审计日志(仅追加式 NDJSON)

所有检测结果均以 NDJSON 格式追加写入:

  • ~/.openclaw/skills-audit/logs.ndjson

用于差异比对的状态快照:

  • ~/.openclaw/skills-audit/state.json

Schema 定义于 log-template.json。关键字段说明:

  • sha256:SKILL.md 的 SHA-256 值(完整性校验字段)
  • diff:git 提交信息 + 各文件统计信息
  • file_changes:文件级新增 / 删除 / 修改列表
  • approved:基线审批状态

3) 技能监控与推送通知

周期性监控 workspace/skills 目录中的新增、变更与删除操作。

  • 无变更 → 无输出
  • 检测到变更 → 发送一条通知
  • 基线已批准且未变更的技能,不纳入通知范围

通知模板:templates/notify.txt(定制方法参见 templates/README.md)。

4) 文件级差异 + 内容差异(Git 快照)

每次扫描均将 skills 目录快照为本地 git 仓库(~/.openclaw/skills-audit/snapshots/):

  • 每次扫描 = 一次 git commit
  • 通过 git diff HEAD~1 HEAD 检测变更
  • 通知中包含各文件变更摘要(+N -N 行)

分级显示策略:

  • ≤ 5 个变更文件:全部展示,并标注 +N -N
  • 6–20 个:展示前 3 个 + “X more omitted”
  • > 20 个:展示前 3 个 + 省略 + ⚠️ 大规模变更警告
  • > 8 个技能变更:高风险项展开,低风险项压缩

查看完整差异:

git -C ~/.openclaw/skills-audit/snapshots diff HEAD~1 HEAD
git -C ~/.openclaw/skills-audit/snapshots diff HEAD~1 HEAD -- skills//
git -C ~/.openclaw/skills-audit/snapshots log --oneline

6) 语义分析(危险函数 + 能力分析)

每次扫描还会在审计日志中生成 semantic_analysis 字段:

  • 危险函数分析:识别 eval、exec、os.system、subprocess(含 shell=True)、curl|sh、wget|bash 等模式
  • 能力分析:推断技能是否具备网络、文件系统、进程执行、cron/调度器、git 或配置处理等能力
  • 综合判定:分别评估执行能力风险与恶意意图风险;以语义意图作为首要决策维度,最终输出 level / decision / reason

注意事项:

  • 当前实现为 本地 LLM 风格启发式分析,不依赖任何外部模型
  • 这是 强制性规则:每个新增或变更的技能,在执行 skills_audit.py scan 时必须经过语义分析
  • 若 semantic_analysis 缺失或无法生成结果,扫描应失败,而非静默跳过
  • 为降低自审计误报率,低信号文件(如规则配置、日志模板、技能文档、config/semantic-patterns.json)将从高权重危险函数评分中排除
  • 风险规则扫描现区分命中上下文:real_execution / rule_sample / doc_example / config_sample
  • 对于 skills_audit.py 自身,语义检测与风险扫描均优先关注真实执行路径,而非默认将模式字符串表视为危险执行
  • 语义分析现已将执行能力与恶意意图分离,因此正常的工程能力不会自动推导为恶意结果
  • 受控本地调用(如 subprocess.run([...], shell=False) 且 argv 固定)被视为工程能力,而非自动判定为恶意意图
  • 该字段设计为向前兼容,后续可接入真正由 LLM 支持的语义扫描器

5) 基线审批机制

通过 ~/.openclaw/skills-audit/baseline.json 管理已批准技能:

  • 已批准技能(匹配 tree_sha256)不再触发重复告警
  • 任意文件变更将自动使审批失效 → 重新触发风险检测
python3 {baseDir}/scripts/skills_audit.py approve --skill weather --workspace 
python3 {baseDir}/scripts/skills_audit.py approve --all --workspace 
python3 {baseDir}/scripts/skills_audit.py baseline --list
python3 {baseDir}/scripts/skills_audit.py baseline --revoke --skill weather

初始化与手动监控设置(Agent 指令)

当 Agent 首次加载此技能时,可能执行 本地初始化,但 不得自动创建 cron 任务。相反,它应引导用户显式创建监控:

  1. 检查 ~/.openclaw/skills-audit/state.json 是否存在
  2. 若不存在,则执行初始化:
    python3 {baseDir}/scripts/skills_audit.py init --workspace 
    
  3. 检查是否存在名为 skills-audit-watch 的 cron 任务(openclaw cron list)
  4. 若不存在:
    • 禁止自动创建 cron
    • 提示用户可手动创建
    • 提供建议命令示例(需由用户自行执行,或仅在获得用户明确授权后执行):
    openclaw cron add 
      --name "skills-audit-watch" 
      --cron "*/1 * * * *" 
      --tz "Asia/Shanghai" 
      --session isolated 
      --message "python3 {baseDir}/scripts/skills_watch_and_notify.py --workspace " 
      --announce 
      --channel  
      --to 
    
  5. 提醒用户在启用前验证推送目标,尤其当原始差异或大规模变更详情可能外发时
  6. 不得默认向外部通道推送大规模原始差异内容;应优先发送简洁摘要,详情按需提供

设计原则:skills-audit 仅负责扫描、日志记录与通知文本生成;调度与投递应由用户主导,而非默认自动创建。

查看变更详情(Agent 强制流程)

⚠️ 强制性规则:当用户询问技能变更详情时,Agent 必须 使用 show 命令获取结构化变更数据。默认应先提供 安全摘要,而非直接向外发送完整原始差异内容。

触发语句(用户可能表达):

  • “what changed” / “show diff” / “what's different” / “change details”
  • “具体改了什么” / “哪里变了” / “看一下变更”
  • 任何请求差异 / 变更 / 修改详情的表述

固定执行流程(不可跳过):

  1. 若用户提及特定技能:
    python3 {baseDir}/scripts/skills_audit.py show --skill 
    
  2. 若未指定具体技能:
    python3 {baseDir}/scripts/skills_audit.py show
    
  3. 默认仅发送源自 show 输出的 安全摘要(变更文件、行数、主要变更点),以避免对外暴露敏感差异内容
  4. 仅当用户 明确要求原始 / 完整内容 时,才发送完整的 show 输出,并应警示用户:差异中可能出现敏感信息
  5. 查看更早历史,请使用 --commit-range:
    python3 {baseDir}/scripts/skills_audit.py show --commit-range HEAD~3..HEAD~2
    

禁止行为:

  • ❌ 绕过结构化 show 输出路径,直接运行 git diff
  • ❌ 默认不经警示即向外部通道发送原始完整差异内容
  • ❌ 自动向外部通道推送大规模原始变更内容
  • ✅ 优先采用基于 show 的安全摘要;仅在用户明确请求时提供完整原始内容

手动使用方式

初始化

python3 {baseDir}/scripts/skills_audit.py init --workspace /root/.openclaw/workspace

手动扫描

python3 {baseDir}/scripts/skills_audit.py scan --workspace /root/.openclaw/workspace --who user --channel local

本地通知测试

python3 {baseDir}/scripts/skills_watch_and_notify.py --workspace /root/.openclaw/workspace

安全须知

  • 仅限静态分析:审计过程中绝不执行未知技能代码。
  • 当 risk.level 为 high 或 extreme 时,必须经人工复核或置于 sandbox 中执行。
  • 推荐使用 OpenClaw cron add / cron edit 进行任务调度。
  • 完整性校验使用 SHA-256。
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