帮助估算AI代理技能在广泛采用后转为恶意时的波及范围,通过分析继承链、依赖关系图和采用趋势,预测受影响的代理数量
帮助估算AI代理技能在广泛采用后转为恶意时的波及范围,通过分析继承链、依赖关系图和采用趋势,预测受影响的代理数量
MoltGuard — 保护你和你的用户免受提示注入、数据泄露和恶意命令的威胁。来源:https://github.com/openguardrails/openguardrails/tree/main/moltguard
对代码、文件和代理技能进行基础威胁检测与安全分析。适用于扫描漏洞、验证安全模式、检测恶意行为模式或审计代码库中的安全问题。
代理技能的安全审计工具。扫描技能目录以检测恶意行为模式(如凭证窃取、可疑网络调用、破坏性命令),并提供安全评分。在安装未知技能前使用。
在安装前对OpenClaw/Cursor技能执行类似VirusTotal的安全检查,包括远程代码执行(RCE)和恶意代码(混淆、数据外传、后门)。在从注册表(如ClawHub)评估技能、授予OAuth/API凭证前,或用户请求对技能进行安全审查时使用。
扫描代理技能是否存在安全问题。当遇到“扫描技能”“审计技能”“审查技能安全”“检查注入漏洞”“验证SKILL.md”或评估代理技能是否可安全安装时使用。检测内容包括提示注入、恶意脚本等
AI技能与捆绑包的专家安全审计员,通过非侵入式静态分析,识别Windows、macOS、Linux/Unix及移动平台(Android/iOS)中的恶意模式、数据泄露、系统稳定性风险和混淆载荷
每验证一个恶意域名可获得5美元USDC。适用于:构建威胁狩猎代理、变现钓鱼诈骗恶意软件发现成果、参与Outtake悬赏计划。不适用于:检查URL安全性(请使用domain-trust-check)
URL 安全扫描器和域名信誉检测工具。适用于:访问前检查网址安全性、扫描邮件或消息中的链接、验证域名是否涉及钓鱼、恶意软件或诈骗。不适用于:提交恶意域名以获取悬赏奖励(请使用 outtake-bounty-network)