論文の概要: Understanding and Evaluating Claw-like Agent Security Through a Computer-Systems Lens

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.30755v1
• Date: Mon, 29 Jun 2026 18:00:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-01 18:27:18.961535
• Title: Understanding and Evaluating Claw-like Agent Security Through a Computer-Systems Lens
• Title（参考訳）: コンピュータシステムレンズによる爪状エージェントセキュリティの理解と評価
• Authors: Peizhi Niu, Wenjie Qu, Shangding Gu, Tianneng Shi, Yuankai Li, Ahmad Tawaha, Hend Alzahrani, Vincent Siu, Boyi Li, Chenguang Wang, Jiaheng Zhang, Basel Alomair, Ming Jin, Muhao Chen, Chi Wang, Costas Spanos, Dawn Song,
• Abstract要約: クローのようなAIエージェント(OpenClawなど)は、認証情報、ファイル、ツール、外部サービスへの永続的なアクセスを伴う、常にオンのプロセスである。 我々はClawのようなエージェントをエージェントコンピュータシステムとして扱い、そのゲートウェイランタイムがOSのような仲介の役割を担っている。 我々は、4つの攻撃面にわたる406の敵タスクのベンチマークであるSafeClawArenaを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 65.53494487819053
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Claw-like AI agents (e.g., OpenClaw) are always-on processes with persistent access to credentials, files, tools, and external services. They take on system-level responsibilities -- installing packages, maintaining state, scheduling subtasks, and mediating I/O -- making security failures far more severe than in other agents. Yet existing benchmarks focus on model responses and tool calls, leaving cross-component failure modes largely unmeasured. We adopt a computer-system analogy: treating a Claw-like agent as an agentic computer system whose gateway runtime plays an OS-like mediation role, whose Skills resemble user-installed applications, and whose Plugins resemble loadable extensions with runtime privileges. Each component has a classical counterpart whose protection mechanisms -- refined over decades of cybersecurity research -- are absent on the agent side. From this perspective, we develop SafeClawArena, a benchmark of 406 adversarial tasks across four attack surfaces (Skill Supply-Chain Integrity, Persistent State Exploitation, Cross-Boundary Data Flow, and Indirect Prompt Injection), executed in containerized replicas of real agent platforms with canary-marked credentials and evaluated via automated taint tracking across nine output channels. We evaluate three platforms (OpenClaw, NemoClaw, SeClaw) and five frontier LLMs. The highest attack success rate reaches 70%; malicious Plugins succeed in 100% of cases regardless of the LLM. SeClaw cuts GPT-5.4's attack success rate from 70% to 22%, partly through utility-security tradeoffs rather than active defenses, while Claude-Opus-4.6 already sits near a 22% floor on every platform. These results expose the inadequacy of current defenses and suggest directions for future hardening. Code and data: https://github.com/sunblaze-ucb/SafeClawArena.
• Abstract（参考訳）: クローのようなAIエージェント(例:OpenClaw)は、認証情報、ファイル、ツール、外部サービスへの永続的なアクセスを持つ、常にオンのプロセスである。 彼らは、パッケージのインストール、状態の維持、サブタスクのスケジューリング、I/Oの仲介といったシステムレベルの責任を負い、セキュリティ上の障害を他のエージェントよりもはるかに深刻にしている。 しかし、既存のベンチマークではモデル応答とツールコールに重点を置いており、クロスコンポーネントの障害モードはほとんど測定されていない。 我々は、Clawライクなエージェントをエージェントコンピュータシステムとして扱い、ゲートウェイランタイムがOSライクな仲介の役割を担い、Skillsはユーザインストールされたアプリケーションに似ており、Plinsは実行時特権を持つロード可能な拡張に似ている。 各コンポーネントには、何十年にもわたるサイバーセキュリティ研究で洗練されている保護メカニズムが、エージェント側で欠落している古典的なコンポーネントがある。 この観点から、私たちは、4つの攻撃面(スキルサプライチェーンの整合性、永続状態の爆発性、境界データフロー、間接プロンプトインジェクション)にわたる406の敵タスクのベンチマークであるSafeClawArenaを開発し、カナリアマーク付き認証を持つ実エージェントプラットフォームのコンテナ化されたレプリカで実行し、9つの出力チャネルで自動ステイントラッキングによって評価する。 我々は,OpenClaw,NemoClaw,SeClawの3つのプラットフォームと5つのフロンティアLSMを評価した。 最も高い攻撃成功率は70%に達し、悪意のあるプラグインは LLM に関係なく100%のケースで成功する。 SeClaw は GPT-5.4 の攻撃成功率を70% から 22% に削減し、一部はアクティブディフェンスではなくユーティリティ・セキュリティのトレードオフによるものであるが、Claude-Opus-4.6 は全プラットフォームで既に 22% 近くにある。 これらの結果は、現在の防御の不十分さを露呈し、将来の硬化の方向を示唆している。 コードとデータ:https://github.com/sunblaze-ucb/SafeClawArena。

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