上周五，腾讯云发了条公告，说欢迎大家来深圳腾讯总部大楼下，工程师会现场免费帮你安装 OpenClaw。消息一出，场面直接失控，近千人排队领“龙虾”的盛况迅速刷屏了社交媒体。

这宏大的场面，据说连 Pony（马化腾）都给惊动了。

网上有句评论特别扎心，也特别应景：

一代人有一单人的鸡蛋要领。

只不过当年的鸡蛋能吃，还能做饭，甚至有人会试着去孵化小鸡。（而现在的“龙虾”领回去，大多数人可能也就让它躺在那吃灰了，根本不会管它能不能孵化出什么新花样。）

然而，就在上个周末，风向突然变了。我发现很多央媒的公众号都开始提及 OpenClaw，这扩散速度，快得有点吓人。更夸张的是，连广东深圳市龙岗区人工智能（机器人）署，都就《深圳市龙岗区支持OpenClaw&OPC发展的若干措施（征求意见稿）》公开征求意见了。

 

 

OpenClaw 是一款开源AI智能体工具，因其图标是一只红色龙虾被大家称为“龙虾”。

OPC全称One Person Company，即“一人公司”，是在AI协同下，由个人独立完成产品全链路闭环（研发/生产/运营/营销等）的新型创业模式。

看到这里，我就有个想法，这个 OpenClaw 小龙虾，快入党了。还有就是，在 AI 的加持下，OPC 一人公司会成为未来的主流创业模式。

甚至一群 web3 炒币的也开始操作 web4 概念了，OpenClaw 竟然是新一轮 web4 。。。。。。我的天。

OpenClaw 算是彻底出圈了。昨天，一个八百年没联系的老同学突然微信我，上来就问 OpenClaw 是啥，该怎么装，直接给我问懵了。

我上一篇文章分析了一下 OpenClaw 这么火的三个原因，你值得看一下这篇文章。

OpenClaw 为啥这么火？

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但是，官媒虽然提及到了 OpenClaw ，并且告知安全风险给大家，但是却没告诉大家如何防范。

听起来央媒的起点非常好，是想告诉大家理性看待，养虾的时候别忘了安全风险。

但是这有个核心问题，除了技术圈的人，圈外的人谁会特意关注到安全风险？甚至就连技术圈的也不一定知道 OpenClaw 有安全风险。

那这不就有问题了吗，你告知大家都知道有风险，却没告知大家如何防范，这不就是相当于 只看病，不拿药吗？

没事儿，央媒没告诉你的，我来告诉你。

如果你关注过区块链安全，那你一定听过 “慢雾” 这个名字。慢雾科技（SlowMist）是亚洲乃至全球顶尖的区块链安全公司，在圈内几乎是安全的代名词。而它的创始人余弦，更是网安界知名的技术大牛，以深厚的技术功底和极客精神著称。

或许是看不下去这种“裸奔”的局面，就在前几天，慢雾团队出手了。他们开源了一个名为 openclaw-security-practice-guide 的项目，我看到的第一时间就给自己装上了。

Github 链接在这里 。https://github.com/slowmist/openclaw-security-practice-guide

这个项目的 Star 数涨得飞快，前两天看才 400 多，今天再看已经 1.4k 了。足以见得大家对OpenClaw安全问题的焦虑有多普遍。

现在它作为我的 OpenClaw 的日常漏洞、权限巡检以及审计的工具。它确实工作的不错。

每天早上到了工位，clawra 会直接把详细报告发送给我。突然觉得这世界顿时美好了一些。

这个安装教程很简单，直接把 Github 链接直接丢给你的 OpenClaw 就可以。

只不过，让 AI 自己去审计和加固自己的安全，让 AI 给自己打补丁，这画面想想还真是有一股赛博朋克的魔幻现实主义味道。但在这个 AI 日新月异的时代，学会用 AI 来管理 AI，或许正是我们这代人新的生存技能吧。

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不过说到 openclaw-security-practice-guide ，这里还是有几个点需要说明的。

这个项目本质上是一套开源的安全实践文档 + 轻量级工具集，没有任何黑盒组件，所有脚本和规则都可以直接阅读和修改。它的核心依赖非常简单：Markdown 文档 + Linux Shell 脚本。运行环境仅支持 Linux 操作系统，主要面向高权限的自主 AI Agent（比如 OpenClaw）运行场景。它还支持 Git 备份和 Telegram 通知，方便你扩展其他通知渠道。

在防护思路上，它采用了三层防御矩阵设计，覆盖 AI Agent 的全生命周期：

• 事前防御：通过红/黄线行为规则拦截高风险操作；对 Skill/MCP 组件进行全文本审计，防止供应链投毒；严格校验技能安装权限，杜绝恶意技能被加载。

• 事中防御：收窄核心系统文件权限，并用 chattr 锁定，防止篡改；建立关键文件的哈希基线，及时发现改动；对高危业务操作进行风控拦截；全量操作日志留存，方便溯源；甚至巡检脚本自身也做了内核级锁定，防止被恶意破坏。

• 事后防御：夜间自动化安全审计，覆盖 13 项核心安全指标；Git 增量灾备机制自动备份 Agent 配置和技能；Telegram 实时推送异常告警；还提供了完整的红队测试验证手册，你可以自己验证防护效果。

这套方案能覆盖不少安全场景，比如高危命令直调、隐性指令投毒、凭证窃取、核心配置篡改、业务欺诈、巡检破坏、操作痕迹抹除等等。对于个人用户或小型团队来说，已经相当良心了。

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但是，没有绝对的安全。慢雾团队自己也坦承了一些未覆盖的场景，比如：

• Agent 认知层被绕过的复杂提示注入攻击

• 同UID下恶意代码读取受限文件的攻击

• 非每日级别的实时配置篡改（两次巡检间隔内的篡改无法及时发现）

• 外部消息推送（如Telegram）偶发故障导致的告警漏报

除此之外，我仔细看了一下，这个项目还有一些额外缺失的防护维度，值得大家注意：

• 网络层面防护：没有涉及网络访问控制、防火墙规则、流量加密和监控，网络层攻击依然防不住。

• 横向移动防护：一旦 Agent 被攻陷，它没有机制阻止攻击者渗透到内网其他主机。

• 多租户隔离：如果一台主机上跑多个 Agent，没有隔离措施，容易出现权限越界。

• 内存安全防护：对 Agent 进程的内存保护是空白，内存注入、代码执行等攻击依然有风险。

• 第三方依赖安全：Agent 依赖的系统库、第三方软件如果出现漏洞，项目并未提供审计机制。

• 应急响应：缺少入侵后的标准化响应流程，比如隔离、取证、快速恢复。

• 跨平台支持：只支持 Linux，Windows 和 macOS 用户暂时没法用。

• 实时威胁情报：没有对接威胁情报源，无法应对最新 0day 漏洞。

• 合规性：未覆盖等保 2.0、GDPR 等合规标准。

• 物理安全：硬件篡改、本地物理访问这类威胁不在考虑范围内。

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OpenClaw 的火爆，折射出 AI 智能体正在从极客玩具走向大众工具的趋势。但热度越高，安全隐患就越不容忽视。慢雾开源的 openclaw-security-practice-guide 无疑给广大“养虾人”提供了一剂及时的解药，它用一套清晰的三层防御框架，堵住了很多常见的攻击路径，而且完全开源，值得点赞。

不过，我们也要清醒地看到，没有任何单一工具能解决所有安全问题。它更像是一个安全基线，帮你从 0 分提升到 60 分。要想真正把风险降到最低，还需要结合网络层防护、应急响应、多平台适配等手段，形成一个立体的防御体系。

所以，如果你也养了“龙虾”，不妨先装上这个项目，让 AI 给自己做个体检。然后，再根据自己的使用场景，思考那些它没覆盖到的地方——毕竟，在这个 AI 快速迭代的时代，安全意识永远不能只靠一个工具来托底。

说实话，写这篇不是为了蹭热度——热度都快过去了。主要是看到央媒只说风险不给解药，心里痒痒，觉得自己知道的这点东西，分享出来也许能帮上几个人。

如果你也觉得有用，转给身边养“龙虾”的朋友。万一哪天他的“龙虾”失控了，你这篇文章可能帮他保住一硬盘的数据——到时候他请你吃饭，别忘了叫我。