論文の概要: Clawdrain: Exploiting Tool-Calling Chains for Stealthy Token Exhaustion in OpenClaw Agents
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.00902v1
- Date: Sun, 01 Mar 2026 03:49:05 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-03 19:50:56.403434
- Title: Clawdrain: Exploiting Tool-Calling Chains for Stealthy Token Exhaustion in OpenClaw Agents
- Title（参考訳）: Clawdrain: OpenClawエージェントのステルストーケン排ガス用ツールカートリングチェインの爆発
- Authors: Ben Dong, Hui Feng, Qian Wang,
- Abstract要約: 我々は、マルチターン「セグメンテッド検証プロトコル」を誘導するトロヤ化スキルであるClawdrainを設計、実装、評価する。
良質なベースライン上での6-7倍のトークン増幅を計測し、コストのかかる障害構成を約9倍に設定する。
我々は、SKILL.mdプロンプト肥大、持続的なツール出力汚染、cron/heartbeat周波数増幅、行動インジェクションを含むOpenClawのアーキテクチャによって実現されたプロダクションベクターを同定する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.281697362177691
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Modern generative agents such as OpenClaw - an open-source, self-hosted personal assistant with a community skill ecosystem, are gaining attention and are used pervasively. However, the openness and rapid growth of these ecosystems often outpace systematic security evaluation. In this paper, we design, implement, and evaluate Clawdrain, a Trojanized skill that induces a multi-turn "Segmented Verification Protocol" via injected SKILL.md instructions and a companion script that returns PROGRESS/REPAIR/TERMINAL signals. We deploy Clawdrain in a production-like OpenClaw instance with real API billing and a production model (Gemini 2.5 Pro), and we measure 6-7x token amplification over a benign baseline, with a costly, failure configuration reaching approximately 9x. We observe a deployment-only phenomenon: the agent autonomously composes general-purpose tools (e.g., shell/Python) to route around brittle protocol steps, reducing amplification and altering attack dynamics. Finally, we identify production vectors enabled by OpenClaw's architecture, including SKILL.md prompt bloat, persistent tool-output pollution, cron/heartbeat frequency amplification, and behavioral instruction injection. Overall, we demonstrate that token-drain attacks remain feasible in real deployments, but their magnitude and observability are shaped by tool composition, recovery behavior, and interface design.
- Abstract（参考訳）: コミュニティスキルのエコシステムを備えたオープンソースで自己ホスト型パーソナルアシスタントであるOpenClawのような現代的な生成エージェントが注目され、広く使用されている。
しかし、これらの生態系の開放性と急速な成長は、しばしば体系的なセキュリティ評価よりも優れている。
本稿では,SKILL.md命令を注入してマルチターン"Segmented Verification Protocol"を誘導するトロイアン化スキルであるClawdrainの設計,実装,評価を行う。
私たちはClawdrainを実際のAPI課金とプロダクションモデル(Gemini 2.5 Pro)を備えた運用ライクなOpenClawインスタンスにデプロイし、良質なベースライン上で6-7倍のトークン増幅を測定します。
エージェントは、脆弱なプロトコルステップを回避するための汎用ツール(例えばシェル/Python)を自律的に構成し、増幅を低減し、攻撃ダイナミクスを変化させる。
最後に、SKILL.mdプロンプト肥大、持続的なツール出力汚染、cron/heartbeat周波数増幅、行動インジェクションなど、OpenClawのアーキテクチャによって実現されたプロダクションベクターを同定する。
全体として、実際のデプロイではトークンドレイン攻撃は可能であり続けるが、その大きさと可観測性は、ツール構成、リカバリ動作、インターフェース設計によって形成されている。
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