paigealfred/Open-Claw-AI-Agent-Prompt-Injection-Incident-Response-Investigation

# AI Agent 提示注入与事件响应调查 ## 概述 本项目演示了针对使用 **OpenClaw** 的 AI 代理进行**提示注入攻击**的完整端到端模拟，以及自动化的**事件响应调查**。 OpenClaw 被用作执行环境，用于： - 运行 AI 代理 - 配置工具权限与能力 - 执行提示注入攻击 - 生成事件响应输出 ## 攻击展示 该演示展示了配置不当的 OpenClaw 代理如何被操纵以暴露敏感数据，同时调查过程展示了如何通过日志分析与取证审查重建这些操作。 ## 🎥 执行录制  此录制展示了一次实时的提示注入执行： - 向 OpenClaw 代理提供恶意提示 - 代理处理请求 - 完整的事件响应调查作为输出自动生成 这展示了无需人工干预的实时利用与响应。 ## 环境搭建 ### Docker 工作区  ### 项目目录  自定义项目，用于自动化事件响应工作流与测试。 ### 代理权限（VS Code）  配置的代理能力包括： - 文件读取权限 - 工具执行权限 - 内存访问权限 此步骤至关重要，因为**配置不当的权限会直接扩大攻击面**。 ### 安全审计  运行 OpenClaw 安全审计以识别： - 不安全的配置 - 薄弱的访问控制 - 潜在的暴露路径 ### 命令与能力配置  定义代理允许执行的操作。 这直接影响了攻击者能够： - 触发工具使用 - 访问内部知识源 ### OpenClaw 实例（桌面文件夹）  用于测试的 OpenClaw 环境的本地部署。 ### 代理界面  执行攻击的主要交互界面。 ## 自定义事件响应调查项目 ### AI-Agent-IR-Investigation 文件夹  结构化的调查环境，包含： - 日志 - 攻击工件 - 分析输出 ## 攻击执行 ### 提示注入载荷  该攻击利用了： - 直接指令覆盖 - 权威伪装（“安全审计”） - 通过可信上下文进行的间接注入 载荷旨在绕过保护机制并强制代理泄露敏感数据。 ## 事件响应分析 ### 事件详情输出  对以下内容的详细分解： - 被破坏的组件 - 攻击行为 - 数据暴露 ### 攻击时间线  攻击者操作的分步重建。 ### 攻击时间线（续）  展示完整序列与工具使用的扩展时间线。 ## 关键发现 - 代理易受**提示注入与权威伪造**攻击 - 敏感数据因**过度宽松的工具访问权限**而暴露 - 即使响应看似受限，知识库仍被访问 - 日志本身成为**二次暴露面** ## 技能展示 - 事件响应（IR 生命周期） - 威胁分析与攻击重建 - 提示注入利用 - AI 安全与 LLM 攻击面分析 - 日志分析与取证 - 安全配置错误识别 ## 总结 本项目展示了 AI 代理如何通过提示操纵被利用，并演示了如何使用真实的场景事件响应技术来调查与分析此类攻击。

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