

> 当 AI Agent 能读写你的文件、调用你的 API、执行你的命令，谁来盯住它？ClawVault 的答案是：一只🦞安全龙虾。

## 一、背景：AI 越能干，安全越焦虑

2024 年以来，AI Agent 迎来了爆发式增长。从 Cursor、Windsurf 这类编程助手，到 OpenClaw、Manus 等通用 Agent 框架，AI 正从「只会聊天」进化为「能干活」——它能调用 API、读写文件、执行 Shell 命令，甚至自主决策。

能力越大，风险越大。一个真实的困境摆在每个开发者和企业面前：

- **隐私泄露**：当 Agent 处理用户数据时，你的 API Key、密码、PII 信息可能在不知不觉中被发送到外部模型；
- **注入攻击**：Prompt Injection、角色劫持、指令覆写……恶意输入可以「策反」你的 Agent；
- **危险操作**：Agent 生成的 `rm -rf`、`curl|bash`、提权命令，谁来拦截？
- **成本失控**：Token 用量没有上限，一张账单让你怀疑人生；
- **审计黑洞**：Agent 碰了什么数据、调了什么接口，全程无痕。

而市面上，**专门针对 AI Agent 安全的开源方案几乎一片空白**。

ClawVault 就是在这个背景下诞生的。

## 二、ClawVault 是什么

**ClawVault**（全称 OpenClaw Security Vault）是**斗象科技（Tophant）**开源的 AI Agent 安全防护舱，项目口号是：

> **Atomic "claw" control: every AI reach, within your sight.**
> 原子级「爪」控：AI 的每一次触碰，都在你的视野之内。

它的核心思路非常清晰——在 AI 工具和外部 API 之间架设一道**透明代理网关**，所有流量先过「安检」再放行，把安全控制嵌入到 Agent 调用的最前端。

项目地址：**https://github.com/tophant-ai/ClawVault**

目前已在 GitHub 上获得 **近 1000 Star**，对于一个上线仅三周的细分安全项目，热度相当可观。

## 三、三大核心能力

ClawVault 的能力围绕三个关键词展开：**可视监控、原子控制、生成式策略**。

### 1. 可视监控——你的「保险柜」，谁碰了谁知道

用户可以创建自己的「Vault（保险柜）」，把关心的 Agent、Skill、凭证和文件锁进去。一旦有 Agent 触碰这些资产，ClawVault 的「安全龙虾」🦞 就会通过 IM 通知你：昨天谁动了你保险柜里的什么东西。

技术实现上，它通过 API 网关的调用记录和文件级别的监控来采集事件，支持**定期变更通知**和**实时告警**两种模式。

### 2. 原子控制——像搭积木一样组合安全策略

这是 ClawVault 最有想象力的设计。它把安全能力拆解为最小粒度的「原子能力」：

| 原子能力 | 说明 |
|---------|------|
| Agent 交互与调用策略 | 控制 Agent 能调用谁、被谁调用 |
| 模型路由与白名单 | 限制可用模型、设置配额 |
| 安全检测 | 敏感信息识别、凭证检测、注入防护 |
| 文件访问约束 | 限制 Agent 对指定目录/文件的读写权限 |

用户可以像搭积木一样，把这些原子能力自由组合成可复用的策略配置，实现精细化的 Agent 级管控。

### 3. 生成式策略——用自然语言写安全规则

这是最具未来感的能力。你只需要用自然语言告诉系统你想要的安全策略，ClawVault 会自动生成并执行对应的规则。

例如，你在聊天界面中输入：

```
对于客服 Agent，如果用户上传了包含"合同"的 PDF，
必须先经过敏感信息脱敏，
且只允许使用 GPT-4o-mini，单次调用上限 2000 tokens。
```

系统会自动将这段话转化为可执行的安全策略——**安全规则不再需要手写 YAML，用「人话」就能编排**。

## 四、六大实战功能

在三大核心能力之下，ClawVault 提供了开箱即用的六大功能：

| 功能 | 说明 |
|------|------|
| 🔍 **敏感数据检测** | 识别 API Key、密码、PII、信用卡等 15+ 种敏感模式 |
| 🛡️ **Prompt 注入防御** | 拦截角色劫持、指令覆写、数据窃取等注入攻击 |
| ⚠️ **危险命令守卫** | 拦截 `rm -rf`、`curl\|bash`、提权操作等高危 Shell 命令 |
| 🔄 **自动脱敏与还原** | 将请求中的密钥替换为占位符，响应时自动还原 |
| 💰 **Token 预算控制** | 设置日/月 Token 限额，超预算告警 |
| 📊 **实时仪表盘** | Web UI 展示每个 Agent 的配置、检测结果、快速测试 |

其中**自动脱敏**的思路尤为巧妙：当 Agent 发送的 Prompt 中包含 API Key 时，ClawVault 会将其替换为 `[REDACTED]`，外部模型看到的是脱敏后的内容；当响应返回时，再把占位符还原为真实值，**全程对 Agent 透明、对模型安全**。

## 五、技术架构：五层防护栈

ClawVault 的架构设计得非常模块化，从上到下分为五层：

```
    OpenClaw（Agent 框架）
       │
       ▼
┌─────────────────────────────────┐
│    ClawVault（安全防护舱）         │
├─────────────────────────────────┤
│ 网关模块 Gateway                 │
│  • 透明代理 :8765                │
│  • 流量拦截                      │
├─────────────────────────────────┤
│ 检测引擎 Detection Engine       │
│  • 敏感数据检测                   │
│  • 注入模式识别                   │
│  • 危险命令识别                   │
├─────────────────────────────────┤
│ 守卫/脱敏 Guard / Sanitizer      │
│  • Allow / Block / Sanitize     │
├─────────────────────────────────┤
│ 审计与监控 Audit + Monitor       │
│  • SQLite 存储                   │
│  • Token 预算追踪                │
├─────────────────────────────────┤
│ 仪表盘 Dashboard                 │
│  • Web UI :8766                  │
│  • Agent 配置与测试               │
└─────────────────────────────────┘
```

关键设计要点：

- **透明代理**：部署在 Agent 和外部 LLM API 之间，无需修改 Agent 代码即可生效；
- **三层决策**：每条流量经过检测后，由 Guard 层做出 Allow / Block / Sanitize 三种决策；
- **审计闭环**：所有拦截记录存入 SQLite，支持回溯和取证；
- **可视化**：独立的 Web Dashboard（端口 8766），方便运维人员实时查看 Agent 状态和安全事件。

## 六、三种守卫模式

ClawVault 提供了三种运行模式，适配不同的安全强度需求：

| 模式 | 行为 | 适用场景 |
|------|------|---------|
| **strict（严格）** | 命中规则直接拦截，不提示 | 生产环境，安全优先 |
| **interactive（交互）** | 命中规则弹窗确认，用户决定放行还是拦截 | 开发调试阶段 |
| **permissive（宽松）** | 仅记录告警，不拦截 | 监控摸底，收集数据 |

配置方式也非常简单：

```yaml
# ~/.ClawVault/config.yaml
proxy:
  port: 8765
  intercept_hosts: ["api.openai.com", "api.anthropic.com"]

guard:
  mode: "interactive"  # interactive | strict | permissive

monitor:
  daily_token_budget: 50000
```

## 七、快速上手

### 方式一：作为 OpenClaw Skill 安装（推荐）

如果你已经在使用 OpenClaw，一条命令搞定：

```bash
openclaw skills install tophant-clawvault
```

安装后，可以直接在聊天界面中使用 AI 引导的管理命令：

```bash
/clawvault install --mode quick     # 快速安装
/clawvault health                   # 健康检查
/clawvault generate-rule "Block AWS credentials"  # 生成安全规则
/clawvault test --category all      # 运行检测测试
```

### 方式二：作为 Python 包独立安装

即使不用 OpenClaw，也可以独立运行：

```bash
pip install -e .
clawvault start        # 启动代理 + 仪表盘
clawvault scan "password=MySecret key=sk-proj-abc123"  # 扫描文本
clawvault demo         # 交互演示
```

### 方式三：部署到服务器

一键部署脚本，适合生产环境：

```bash
./scripts/deploy.sh <server-ip> root   # 打包、上传、安装
./scripts/setup.sh                      # 配置集成
./scripts/start.sh                      # 启动服务
```

## 八、项目现状与 Roadmap

| 能力模块 | 状态 | 备注 |
|---------|------|------|
| API 网关监控与拦截 | ✅ 已实现 | V1 核心能力 |
| 文件级监控 | 🚧 进行中 | 逐步集成 |
| Agent 级原子控制 | 🚧 进行中 | 网关侧可用，正在扩展至更多场景 |
| 生成式策略编排 | 🚧 进行中 | 逐步集成 |

当前版本 v0.1.0（预发布），核心的网关拦截和检测引擎已经可用，文件监控和生成式策略等高级功能正在迭代中。项目代码以 Python 为主（75.6%），辅以 HTML（18.8%）和 Shell（5.6%），MIT 协议开源。

## 九、来自斗象：安全老兵的 AI 新战场

ClawVault 背后的**斗象科技（Tophant）**是国内网络安全领域的老兵。安全圈内熟悉的 **ARL（资产侦察灯塔系统）** 和 **DayBreak（破晓）渗透测试平台** 都出自斗象团队，开源累计 Star 数万。

从资产侦察到 AI 安全，斗象的思路一脉相承：**在新技术爆发期，安全永远不能缺席**。ClawVault 可以看作是斗象在 AI Agent 安全领域的第一次系统性布局——用「透明代理 + 原子控制 + 自然语言策略」三层体系，为 AI Agent 时代构建基础设施级的安全防护。

## 十、总结：谁应该关注 ClawVault

ClawVault 适合以下人群：

- **AI Agent 开发者**——不希望自己的 Agent 成为数据泄露的管道
- **企业安全团队**——需要审计和管理内部 AI 工具的调用行为
- **个人开发者**——担心本机的 API Key 和私人文件被 Agent 意外发送到云端
- **安全研究人员**——对 AI 安全攻防方向感兴趣，需要一个可实验的开源平台

在 AI Agent 大规模落地的 2026 年，安全不应该只是事后补救，而应该是前置基建。ClawVault 的出现，填补了 AI Agent 安全领域的一个重要空白——**让每一次 AI 的触碰，都在你的视野之内**。

🦞

**项目地址**：https://github.com/tophant-ai/ClawVault
**协议**：MIT
**语言**：Python 3.10+
**ClawHub 安装**：https://clawhub.ai/Martin2877/tophant-clawvault

---

*如果觉得有用，欢迎去 GitHub 给项目点个 ⭐，这开源社区需要更多关注 AI 安全的力量。*

当 AI Agent 能读写你的文件、调用你的 API、执行你的命令，谁来盯住它？ClawVault 的答案是：一只🦞安全龙虾。

斗象开源新利器 ClawVault：给 AI Agent 加一把「安全锁」

人工智能

安全

ClawVault是开源AIAgent安全防护方案，提供敏感数据检测、Prompt注入防御、危险命令拦截等功能。通过透明代理网关实现原子级安全控制，支持自然语言生成安全策略，保障AI操作全程可视化监控。适用于开发者、企业安全团队及研究人员，解决AIAgent时代的数据泄露与安全风险问题。

网络安全

敏感数据

数据泄露

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