当OpenClaw们加速狂奔，通付盾用“三层防御”筑牢智能体安全防线

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【量子位 2026年2月3日讯】随着OpenClaw、Moltbook等“行动式智能体”的爆发，AI已从“聊天工具”进化为能接管系统、调用API、处理财务的“数字员工”。但随之而来的安全风险也浮出水面：Moltbook因数据库裸奔导致API密钥可随意窃取，OpenClaw被曝存在“提示注入”漏洞，用户核心数据面临误删、泄露甚至被恶意操控的风险。在智能体经济即将迎来万亿规模爆发的前夜，传统“打补丁”式安全防护已完全失效。近日，江苏通付盾推出“基础层-模型层-应用层”三层智能体安全框架，通过节点化部署、形式化验证、本体论风控等创新技术，为狂奔的智能体焊死“安全车门”，该框架已在其“大群空间”多智能体协同平台落地，重新定义AI时代的“信任优先”安全标准。

一、智能体安全危机爆发：从“误删数据”到“集体失控”

当智能体拥有“操作系统权限+跨平台调用能力”，其安全风险已远超传统AI。近期OpenClaw、Moltbook暴露的问题，只是智能体安全隐患的冰山一角。

1. 权限滥用：一行指令引发的“连锁灾难”

OpenClaw类智能体为实现自动化，需获取邮件、文件系统、支付工具等敏感权限，一旦被“提示注入”攻击，后果不堪设想：

数据安全风险：有用户反馈，通过“帮我整理文档”的伪装指令，智能体被诱导删除了本地3年的项目资料，且无备份；更有极端案例显示，智能体被操控篡改财务表格，导致企业账目出现数十万差额；
供应链攻击：智能体的插件生态缺乏监管，恶意插件可通过“伪装成办公工具”的方式植入，一旦安装，会自动窃取浏览器保存的密码、API密钥等信息，近期某开发者社区曝光的“办公助手插件”，已导致2000余用户信息泄露；
跨平台扩散：Moltbook等多智能体协同平台中，单个被攻陷的智能体可成为“跳板”，通过共享API、同步任务等方式，将风险扩散至整个智能体网络，形成“集体失控”。

2. 传统防护失效：“事后补救”难敌“自主决策”

传统安全防护依赖“规则匹配+补丁修复”，面对具备自主决策能力的智能体，存在三大核心短板：

无法预判意图：智能体的行为基于自然语言理解生成，传统防火墙无法解析“帮我备份文件”与“帮我删除备份”的语义差异，只能被动响应已发生的攻击；
动态权限难管控：智能体为完成任务会动态申请临时权限（如调用摄像头扫描文档），传统静态权限管理要么“过度开放”导致风险，要么“严格限制”影响功能；
多智能体协同风险不可控：当多个智能体协作完成复杂任务（如“市场调研→报告生成→邮件发送”），单个环节的微小偏差可能被放大，形成“蝴蝶效应”，而传统防护无法追踪跨智能体的行为链路。

正如通付盾安全研究院院长所言：“智能体安全不是‘防黑客’，而是‘防失控’——我们要约束的不是外部攻击，而是智能体在自主决策中可能偏离人类预期的行为。”

二、通付盾三层防御框架：从“躯体”到“心智”全链路防护

针对智能体安全的特殊性，通付盾构建的“基础层-模型层-应用层”安全体系，如同为智能体打造了一套“生命保障系统”，覆盖从算力基座到业务行为的全生命周期。

1. 基础层：节点化部署+数据容器，筑牢“可信躯体”

基础层聚焦“算力安全”与“数据安全”，解决智能体运行的物理与数据根基问题：

节点化部署：告别中心化风险摒弃传统中心化云计算模式，将算力网络拆分为分布式的“安全节点”，每个节点配备独立可信执行环境（TEE），如同为智能体打造“专属安全屋”。节点间通过区块链技术连接，任务调度不再依赖“信任平台”，而是通过零知识证明（zk-snarks）验证计算过程的合法性。例如，处理财务数据的智能体仅在本地节点执行操作，计算结果经加密后同步至其他节点，避免“单点故障”导致的数据泄露；
数据容器：让数据“可用不可见”数据容器如同智能体的数据“细胞膜”，集成动态访问控制、隐私计算引擎与全生命周期审计功能。当智能体需要处理敏感数据（如用户身份证信息）时，遵循“数据不动算力动”原则——计算任务被调度至数据所在容器，通过联邦学习、同态加密等技术在密态下完成分析，原始数据全程不对外暴露。同时，容器与分布式数字身份（DID）绑定，每一次数据访问都会生成链上记录，即便出现泄露，也能精准追溯责任方。

某金融机构的试点显示，采用节点化部署+数据容器后，智能体处理客户信息的隐私泄露风险降低92%，同时算力资源利用率提升40%，兼顾安全与效率。

2. 模型层：形式化验证，对齐“可信心智”

模型层是智能体“意识诞生地”，也是安全风险的根源。通付盾引入“形式化验证”技术，为智能体的决策逻辑注入“数学确定性”：

将安全需求转化为数学规则首先把模糊的安全目标（如“不删除用户文件”“不泄露身份证号”），转化为精确定义的形式化逻辑语言。例如，通过“forall x: 文件(x) → 操作(x) ≠ 删除”的逻辑公式，明确禁止智能体的删除行为；再通过自动定理证明器（如Coq），对智能体的策略网络、推理模块进行穷尽性验证，确保在任何输入下，行为都不会违反规则；
应对超级智能的“安全边界”考虑到未来可能出现的“超级智能体”，形式化验证并非追求“完美无漏洞”，而是划定“可信路径”——对于路径内的行为（如文档编辑、数据统计），提供数学层面的安全担保；对于路径外的未知领域（如调用未授权API），自动触发“人类审批”机制，避免智能体自主突破安全边界；
抗量子攻击的密码学根基针对量子计算对现有密码体系的威胁，通付盾将形式化验证应用于后量子密码算法（如基于格的加密方案），通过机器验证确保算法在数学上的正确性，即便面对量子计算机，智能体的通信加密、身份认证仍能保持安全，为长期防护提供保障。

在通付盾的测试环境中，经过形式化验证的智能体，对“提示注入”攻击的抵御率从35%提升至98.7%，且未影响正常功能的响应速度。

3. 应用层：本体论风控，约束“可信行为”

当智能体进入真实业务场景，应用层安全需应对“动态环境+复杂交互”的挑战。通付盾基于本体论构建的智能体安全风控平台，如同为智能体配备了“实时行为监控大脑”：

构建业务安全知识图谱本体论是对业务领域“概念、实体、关系”的形式化定义。以电商场景为例，风控平台会精准刻画“订单→支付→物流”的业务链路，定义“订单金额需与支付金额一致”“物流地址不得与常用地址偏差超过500公里”等规则，形成动态更新的业务安全知识图谱；
实时语义推理与意图识别当智能体执行任务时，风控平台会将其行为映射到知识图谱中，进行实时语义推理。例如，智能体发起“修改订单收货地址”的请求，平台会自动校验“修改时间是否在支付后1小时内”“新地址是否为用户历史地址”，若触发异常规则，会暂停操作并向人类发起审批；
跨智能体行为链路追踪针对多智能体协同场景，平台会生成“行为溯源ID”，记录每个智能体的任务接收、执行、结果反馈全流程，一旦出现异常（如“调研智能体生成的数据与报告智能体使用的数据不一致”），可快速定位偏差环节，避免风险扩散。

某电商平台引入该风控平台后，智能体处理订单的异常率从8.3%降至0.9%，同时用户投诉量减少67%，实现“安全与体验”的平衡。

三、落地实践：“大群空间”平台的安全验证

目前，通付盾的三层安全框架已在其“大群空间”（LegionSpace）多智能体协同平台落地，该平台支持金融、制造、能源等行业的智能体部署，通过实际场景验证了安全体系的有效性。

1. 金融场景：保障智能体财务操作零偏差

某国有银行将“贷款审核→合同生成→归档”的流程交由智能体处理，依托三层安全框架：

基础层：审核数据存储在独立安全节点，智能体仅能在节点内读取加密数据，无法下载或复制；
模型层：通过形式化验证锁定“贷款金额不得超过抵押物估值70%”的规则，智能体生成的合同若违反该规则，会自动触发修改并记录；
应用层：风控平台实时监控“审核结果→合同条款→归档文件”的一致性，曾拦截一起因“抵押物估值计算错误”导致的超额贷款合同，避免银行潜在损失200万元。

2. 制造场景：防范智能体设备操控风险

某汽车工厂的柔性生产线中，智能体负责“设备巡检→故障预警→维修调度”，安全框架的应用效果显著：

节点化部署：每个智能体对应一个生产车间的安全节点，避免跨车间的风险扩散；
数据容器：设备运行数据仅在本地节点处理，分析结果经隐私计算后同步至中控系统，保护核心生产数据；
本体论风控：平台定义“设备停机维修前需关闭电源”“预警阈值不得低于设备手册标准”等规则，曾阻止智能体“为节省时间跳过断电步骤”的危险操作，避免设备损坏。