論文の概要: Then there is prompt injection, a malicious email, ...: The Wild Wide West of OpenClaw Agentic System Security

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.35451v1
• Date: Mon, 26 Oct 2026 13:49:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-27 22:27:14.016123
• Title: Then there is prompt injection, a malicious email, ...: The Wild Wide West of OpenClaw Agentic System Security
• Title（参考訳）: OpenClaw Agentic System Securityのワイルド・ワイド・ウェスト(Wild Wide West)。
• Abstract要約: 本稿では,2つの相補的なデータソースを用いたOpenClawのセキュリティ問題に関する実証的研究を行った。 われわれは、13件のOpenClaw関連サブレディットから25万件以上のReddit投稿を分析し、162件のセキュリティ関連投稿を1,787件のコメントで特定した。 59の異なる弱点タイプにまたがる521のCWEインスタンスを特定し、アクセス制御障害、機密データ露出、インジェクション、安全でない実行に集中しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0391237204597363
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: AI-powered personal assistant frameworks such as OpenClaw combine LLM reasoning, persistent memory, tool invocation, local execution, and web-based workflows. These capabilities enable useful automation, but they also create security risks when untrusted inputs, model reasoning, tools, memory, and deployment configuration interact without explicit trust boundaries. This paper presents an empirical study of reported security concerns in OpenClaw using two complementary data sources: Reddit discussions and security-tagged GitHub issues. We analyze more than 25K Reddit posts from 13 OpenClaw-related subreddits and identify 162 security-relevant posts with 1,787 associated comments. We further collect 358 security-tagged GitHub issues and retain 180 issues describing concrete security concerns. Using qualitative analysis and evidence-grounded CWE mapping, we identify 521 CWE instances across 59 distinct weakness types, concentrated in access-control failures, sensitive-data exposure, injection, and unsafe execution. We also extract 543 practitioner mitigation suggestions and consolidate them into seven recurring strategies. To complement the empirical analysis, we present an evidence-grounded illustrative reconstruction of a representative sensitive-data exposure pathway using dummy secret values. Our findings show that OpenClaw security issues are not isolated implementation bugs; they reflect recurring trust-boundary failures across the agent execution pipeline. We discuss how these weaknesses map to both traditional software-security categories and agent-specific failure mechanisms, and derive implications for safer agentic systems, including explicit trust boundaries, least-privilege tool access, execution containment, runtime oversight, and defense-in-depth deployment.
• Abstract（参考訳）: OpenClawのようなAI駆動のパーソナルアシスタントフレームワークは、LSM推論、永続メモリ、ツール呼び出し、ローカル実行、Webベースのワークフローを組み合わせる。 これらの機能は、便利な自動化を可能にするが、信頼できない入力、モデル推論、ツール、メモリ、デプロイメント設定が明示的な信頼境界なしに相互作用する場合のセキュリティリスクも生み出す。 本稿では、Redditの議論とセキュリティタグ付きGitHubの問題という2つの補完的なデータソースを用いて、OpenClawで報告されたセキュリティ上の懸念について実証的研究を行った。 われわれは、13件のOpenClaw関連サブレディットから25万件以上のReddit投稿を分析し、162件のセキュリティ関連投稿を1,787件のコメントで特定した。 さらに358のセキュリティタグ付きGitHubイシューを収集し、具体的なセキュリティ上の懸念を記述した180のイシューを保持します。 定性的分析とエビデンス基底のCWEマッピングを用いて59の異なる弱点タイプにわたる521のCWEインスタンスを特定し、アクセス制御障害、機密データ露出、インジェクション、安全でない実行に集中する。 また,543の実践者の緩和提案を抽出し,それらを7つの戦略にまとめる。 実験的な分析を補完するため,ダミーシーシークレット値を用いた代表的な機密データ露光経路の実証的再現について述べる。 調査の結果,OpenClawのセキュリティ問題は独立した実装バグではなく,エージェント実行パイプライン間で繰り返し発生する信頼境界障害を反映していることがわかった。 これらの弱点が、従来のソフトウェアセキュリティカテゴリとエージェント固有の障害メカニズムの両方にどのように対応しているかを議論し、明確な信頼境界、最小限のツールアクセス、実行封じ込め、実行監視、詳細なデプロイを含む、より安全なエージェントシステムへの影響を導出する。

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