論文の概要: A Trajectory-Based Safety Audit of Clawdbot (OpenClaw)
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.14364v1
- Date: Mon, 16 Feb 2026 00:33:02 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-02-17 16:22:50.029327
- Title: A Trajectory-Based Safety Audit of Clawdbot (OpenClaw)
- Title（参考訳）: Clawdbot(OpenClaw)の軌跡に基づく安全監査
- Authors: Tianyu Chen, Dongrui Liu, Xia Hu, Jingyi Yu, Wenjie Wang,
- Abstract要約: 6つのリスク次元にわたるClawdbotの軌道中心評価について述べる。
我々は、完全なインタラクショントラジェクトリ(メッセージ、アクション、ツールコール引数/アウトプット)をログし、自動化されたトラジェクトリ判断とヒューマンレビューの両方を使用して安全性を評価する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 77.1549110891026
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Clawdbot is a self-hosted, tool-using personal AI agent with a broad action space spanning local execution and web-mediated workflows, which raises heightened safety and security concerns under ambiguity and adversarial steering. We present a trajectory-centric evaluation of Clawdbot across six risk dimensions. Our test suite samples and lightly adapts scenarios from prior agent-safety benchmarks (including ATBench and LPS-Bench) and supplements them with hand-designed cases tailored to Clawdbot's tool surface. We log complete interaction trajectories (messages, actions, tool-call arguments/outputs) and assess safety using both an automated trajectory judge (AgentDoG-Qwen3-4B) and human review. Across 34 canonical cases, we find a non-uniform safety profile: performance is generally consistent on reliability-focused tasks, while most failures arise under underspecified intent, open-ended goals, or benign-seeming jailbreak prompts, where minor misinterpretations can escalate into higher-impact tool actions. We supplemented the overall results with representative case studies and summarized the commonalities of these cases, analyzing the security vulnerabilities and typical failure modes that Clawdbot is prone to trigger in practice.
- Abstract（参考訳）: Clawdbotは、ローカル実行とWeb経由のワークフローにまたがる幅広いアクションスペースを備えた、自己ホスト型の個人用AIエージェントである。
6つのリスク次元にわたるClawdbotの軌道中心評価について述べる。
我々のテストスイートは、以前のエージェントセーフティベンチマーク(ATBenchやLPS-Benchなど)のシナリオをサンプル化し、Clawdbotのツールサーフェスに合わせた手書きのケースで補う。
我々は、完全なインタラクショントラジェクトリ(メッセージ、アクション、ツールコール引数/アウトプット)をログし、自動化されたトラジェクトリ判断(AgentDoG-Qwen3-4B)と人間のレビューの両方を用いて安全性を評価する。
パフォーマンスは一般的に信頼性を重視したタスクに一貫性があるが、ほとんどの障害は、未特定の意図、オープンエンドの目標、あるいは見知らぬジェイルブレイクプロンプトの下で発生し、小さな誤解がよりインパクトのあるツールアクションにエスカレーションされる可能性がある。
我々は、Clawdbotが実際にトリガーする傾向にあるセキュリティ上の脆弱性と典型的な障害モードを分析し、その結果を代表的ケーススタディで補い、これらのケースの共通点を要約した。
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