⚠️ 运行一个像@openclaw这样的具有根/终端访问权限的AI代理是强大的，但本质上是有风险的。我们如何在不牺牲能力的情况下确保可控的风险和可审计的运营？ 最近，我们发布了OpenClaw安全实践指南，这是一个结构化的防御矩阵，专为在Linux根环境中运行的高权限自治代理而设计。cc@evilcos GitHub版本： https://（github）/slowmist/openclaw安全实践指南 ️ 三层防御矩阵 行动前——行为黑名单和严格的技能安装审核协议（反供应链中毒） 行动中——权限缩小和跨技能飞行前检查（业务风险控制） 行动后——夜间自动显式审计（13个核心指标）和Brain Git灾难恢复 ️ 围绕四个核心原则构建： •零摩擦操作 •高风险需要确认 •明确的夜间审计 •默认情况下为零信任 零摩擦流量： 1.️⃣ 将指南直接放入您的OpenClaw聊天中 2.️⃣ 请代理人评估可靠性 3.️⃣ 指示其部署完整的防御矩阵 4.️⃣ 使用红队指南模拟攻击，并确保代理正确中断操作 诚实的限制：本指南适用于具有基本Linux系统管理功能的人类操作员和人工智能代理，专为在高权限环境中运行的OpenClaw而设计。由于人工智能模型及其底层服务环境各不相同，本指南中提供的安全措施仅供防御参考。最终责任始终由人工操作员承担。请根据您自己的环境和能力谨慎评估和执行。 如果您在实际部署中有新的发现、经验教训或改进建议，我们欢迎您通过贡献、问题或功能请求与社区分享。特别感谢@leixing0309的专业贡献。 随着我们继续解锁人工智能能力，愿我们对风险保持警惕和清醒的头脑。