✅ レポートタイトル：AIとLLMを活用した脅威事例研究 #05: 「OpenClaw」

✅ レポートの要約：

最近、AI技術は単純なテキスト生成や対話型エージェントを超え、ユーザーの代わりに実際のタスクを実行する「エージェント」中心のアーキテクチャへと急速に拡大しています。これに伴い、LLM（Large Language Models）が外部ツール、ファイルシステム、ネットワークリソースと直接連携するためのフレームワークや標準が登場しており、MCP（Model Context Protocol）などの技術が積極的に活用されています。このような背景の中で、「OpenClaw」はMCPのより高度な形として登場しました。

しかし、「OpenClaw」は直接的なアクション実行を可能にする構造により自律性が大幅に向上した一方で、セキュリティ攻撃への露出リスクも比例して大きく増加しています。

📌 はじめに

- 2026年1月以降、オープンソースの自律型AIパーソナルアシスタントソフトウェアである「OpenClaw」の利用が急速に増加しています。

- 「OpenClaw」は、ユーザーが提供するデバイス上で与えられたコマンドに基づき、AIが自律的に動作することを可能にします。

- 「OpenClaw」の利用増加に伴い、関連するセキュリティ脅威も増加しています。

📌 脅威の状況

- OpenClawの自律性または設定ミスにより、セキュリティ問題が発生する可能性があります。

- デバイス内に機密情報が存在する場合、OpenClawがそれを読み取り外部へ送信する可能性があります。

- 未検証の外部コンテンツを通じて、LLMに対する間接的なプロンプトインジェクション攻撃が可能です。

- 外部ネットワークに公開されたOpenClawインスタンスに対して直接攻撃が実行される可能性があります。

- 未検証のSkillsのインストールにより、マルウェア感染が発生する可能性があります。

📌 技術的詳細分析

- 「OpenClaw」はURLクエリ文字列の検証を行わないため、システム内に保存されたゲートウェイトークンが外部リクエストに自動的に含まれて送信されます。これにより、脅威アクターは悪意のあるURLへの接続などの攻撃を実行できます。

- 「OpenClaw」はプロンプトインジェクションに対して脆弱であり、脅威アクターはポリシーを回避して不正なコマンドの実行や追加の悪意ある行為を実行できます。

- 脅威アクターは悪意のあるSkillsを配布し、認証を装ってユーザーに追加ファイルのダウンロードやコマンド実行を誘導します。

- 脅威アクターによって実行された追加のファイルやコマンドは、被害システムに存在する暗号資産、認証情報、ソースコード、および開発関連情報を外部へ送信します。

✅ 脅威検知の推奨事項と対策方法：

📌 アクセス制限 (Restricted Access)

- 攻撃対象領域を削減するため、「OpenClaw」は外部에 공개되지 않도록 설정하고, 適切な認証手続きを通じてのみアクセスを許可する必要があります。さらに、「OpenClaw」が自律的に実行できる範囲も制限する必要があります。

  - 「OpenClaw」サービスへのアクセスを制限し、外部からアクセスされないようにします。

  - 管理および制御インターフェースに対して必須の認証手続きを適用します。

  - 最小権限の原則を適用します。

📌 未信頼のソースおよびアクションのフィルタリング (Filter Untrusted Source & Action)

- 「OpenClaw」に渡されるすべての外部データおよびSkillsに対して、制限および検証を設定する必要があります。

  - メッセンジャー、Webページ、Skillsなどを通じて提供されるすべての外部テキスト入力を信頼できないデータとして扱います。

  - すべてのアクションに対してユーザー承認または追加の検証手続きを要求します。

  - Skillsは信頼できるソースからのみインストールするか、事前に検証を実施します。

  - Koiが提供する悪意のあるSkills検知サービスであるCLAWDEXを活用し、使用予定のSkillsを事前に検証します。

📌 モニタリングおよびインシデント対応準備 (Monitoring & Incident Readiness)

- 「OpenClaw」が異常な動作を行った場合の被害を最小限に抑えるため、動作を監視し、あらゆるセキュリティインシデントをシステム全体の侵害として扱う必要があります。

  - ログを収集および分析します。

  - 潜在的なセキュリティインシデントに備えて、事前にインシデント対応手順を確立します。

🧑‍💻 レポート作成者: S2W 「TALON」

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