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LLM Trading Agent Sicherheit

Sicherheitsmuster für autonome Handelsagenten mit Wallet- oder Transaktionsberechtigung. Deckt Prompt-Injection, Ausgabenlimits, Pre-Send-Simulation, Schutzschalter, MEV-Schutz und Schlüsselverwaltung ab. Verwenden, wenn ein autonomer Agent eine Wallet- oder Transaktionsautorität besitzt und dessen Limits, Simulation oder Schlüsselverwaltung überprüft werden müssen.

Was ist LLM Trading Agent Sicherheit?

Diese Skill-Anleitung bietet eine umfassende Sicherheitsstrategie für autonome LLM-basierte Handelsagenten, die Wallet- oder Transaktionsberechtigung besitzen. Sie adressiert das erhöhte Bedrohungsmodell solcher Agenten, bei dem Prompt-Injection-Angriffe oder fehlerhafte Tool-Pfade direkt zu finanziellen Verlusten führen können. Die Anleitung beschreibt mehrere unabhängige Kontrollschichten wie Prompt-Hygiene, harte Ausgabenlimits, Transaktionssimulation vor dem Senden, Schutzschalter für Verlustbegrenzung, Wallet-Isolation und MEV-Schutz. Sie enthält konkrete Python-Codebeispiele für jede dieser Sicherheitsmaßnahmen und eine Pre-Deploy-Checkliste. Unterstützte Plattformen sind beliebige LLM-basierte Agenten, die On-Chain-Transaktionen signieren und ausführen, sowie Trading-Bots und On-Chain-Assistenten. Die Implementierung erfolgt durch stufenweise Verteidigung, bei der keine einzelne Prüfung ausreicht, sondern alle Sicherheitskontrollen unabhängig voneinander wirken müssen.

Funktioniert mit~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC/tree/main/skills/llm-trading-agent-security

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Dokumentation

Was macht LLM Trading Agent Sicherheit?

Autonome Handelsagenten haben ein strengeres Bedrohungsmodell als normale LLM-Apps: Eine Injection oder ein schlechter Tool-Pfad kann direkt zu Vermögensverlusten führen.

Wann verwenden

  • Bau eines KI-Agenten, der Transaktionen signiert und sendet
  • Audit eines Trading-Bots oder On-Chain-Ausführungsassistenten
  • Entwurf der Wallet-Schlüsselverwaltung für einen Agenten
  • Gewährung von LLM-Zugriff auf Orderaufgabe, Swaps oder Treasury-Operationen

Funktionsweise

Schichte die Verteidigung. Keine einzelne Prüfung ist ausreichend. Behandle Prompt-Hygiene, Ausgabenpolitik, Simulation, Ausführungslimits und Wallet-Isolation als unabhängige Kontrollen.

Beispiele

Prompt-Injection als finanziellen Angriff behandeln

import re

INJECTION_PATTERNS = [
    r'ignore (previous|all) instructions',
    r'new (task|directive|instruction)',
    r'system prompt',
    r'send .{0,50} to 0x[0-9a-fA-F]{40}',
    r'transfer .{0,50} to',
    r'approve .{0,50} for',
]

def sanitize_onchain_data(text: str) -> str:
    for pattern in INJECTION_PATTERNS:
        if re.search(pattern, text, re.IGNORECASE):
            raise ValueError(f"Potentielle Prompt-Injection: {text[:100]}")
    return text

Token-Namen, Paar-Labels, Webhooks oder soziale Feeds nicht blind in einen ausführungsfähigen Prompt einfügen.

Harte Ausgabenlimits

from decimal import Decimal

MAX_SINGLE_TX_USD = Decimal("500")
MAX_DAILY_SPEND_USD = Decimal("2000")

class SpendLimitError(Exception):
    pass

class SpendLimitGuard:
    def check_and_record(self, usd_amount: Decimal) -> None:
        if usd_amount > MAX_SINGLE_TX_USD:
            raise SpendLimitError(f"Einzel-Tx ${usd_amount} überschreitet Maximum ${MAX_SINGLE_TX_USD}")

        daily = self._get_24h_spend()
        if daily + usd_amount > MAX_DAILY_SPEND_USD:
            raise SpendLimitError(f"Tageslimit: ${daily} + ${usd_amount} > ${MAX_DAILY_SPEND_USD}")

        self._record_spend(usd_amount)

Vor dem Senden simulieren

class SlippageError(Exception):
    pass

async def safe_execute(self, tx: dict, expected_min_out: int | None = None) -> str:
    sim_result = await self.w3.eth.call(tx)

    if expected_min_out is None:
        raise ValueError("min_amount_out ist vor dem Senden erforderlich")

    actual_out = decode_uint256(sim_result)
    if actual_out < expected_min_out:
        raise SlippageError(f"Simulation: {actual_out} < {expected_min_out}")

    signed = self.account.sign_transaction(tx)
    return await self.w3.eth.send_raw_transaction(signed.raw_transaction)

Schutzschalter

class TradingCircuitBreaker:
    MAX_CONSECUTIVE_LOSSES = 3
    MAX_HOURLY_LOSS_PCT = 0.05

    def check(self, portfolio_value: float) -> None:
        if self.consecutive_losses >= self.MAX_CONSECUTIVE_LOSSES:
            self.halt("Zu viele aufeinanderfolgende Verluste")

        if self.hour_start_value <= 0:
            self.halt("Ungültiger hour_start_value")
            return

        hourly_pnl = (portfolio_value - self.hour_start_value) / self.hour_start_value
        if hourly_pnl < -self.MAX_HOURLY_LOSS_PCT:
            self.halt(f"Stündlicher PnL {hourly_pnl:.1%} unter Schwellwert")

Wallet-Isolation

import os
from eth_account import Account

private_key = os.environ.get("TRADING_WALLET_PRIVATE_KEY")
if not private_key:
    raise EnvironmentError("TRADING_WALLET_PRIVATE_KEY nicht gesetzt")

account = Account.from_key(private_key)

Verwenden Sie ein dediziertes Hot-Wallet mit nur den erforderlichen Sitzungsgeldern. Richten Sie den Agenten niemals auf ein primäres Treasury-Wallet.

MEV- und Fristenschutz

import time

PRIVATE_RPC = "https://rpc.flashbots.net"
MAX_SLIPPAGE_BPS = {"stable": 10, "volatile": 50}
deadline = int(time.time()) + 60

Pre-Deploy-Checkliste

  • Externe Daten werden bereinigt, bevor sie in den LLM-Kontext gelangen
  • Ausgabenlimits werden unabhängig von der Modellausgabe durchgesetzt
  • Transaktionen werden vor dem Senden simuliert
  • min_amount_out ist obligatorisch
  • Schutzschalter stoppen bei Wertverlust oder ungültigem Zustand
  • Schlüssel stammen aus Umgebungsvariablen oder einem Secret Manager, niemals aus Code oder Logs
  • Private Mempool oder geschütztes Routing wird verwendet, wenn angemessen
  • Slippage und Fristen werden pro Strategie festgelegt
  • Alle Agentenentscheidungen werden geprüft protokolliert, nicht nur erfolgreiche Sendungen

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

accessibility

Design, implement, and audit inclusive digital products using WCAG 2.2 Level AA. Use when building or auditing UI that must meet WCAG 2.2 Level AA, or when reviewing a change for keyboard, contrast, or screen-reader support.

affaan-m/content-engine

Create platform-native content systems for X, LinkedIn, TikTok, YouTube, newsletters, and repurposed multi-platform campaigns. Use when the user wants social posts, threads, scripts, content calendars, or one source asset adapted cleanly across platforms.

affaan-m/ECC

Multi-platform content distribution across X, LinkedIn, Threads, and Bluesky. Adapts content per platform using content-engine patterns. Never posts identical content cross-platform. Use when the user wants to distribute content across social platforms.

affaan-m/fal-ai-media

Unified media generation via fal.ai MCP — image, video, and audio. Covers text-to-image (Nano Banana), text/image-to-video (Seedance, Kling, Veo 3), text-to-speech (CSM-1B), and video-to-audio (ThinkSound). Use when the user wants to generate images, videos, or audio with AI.

affaan-m/manim-video

日本語翻訳:このファイルは manim-video 用の日本語翻訳が必要です

affaan-m/remotion-video-creation

Remotion のベストプラクティス - React で動画を作成する。3D、アニメーション、音声、字幕、チャート、トランジションなどをカバーするドメイン固有の29のルール。

affaan-m/video-editing

AI-assisted video editing workflows for cutting, structuring, and augmenting real footage. Covers the full pipeline from raw capture through FFmpeg, Remotion, ElevenLabs, fal.ai, and final polish in Descript or CapCut. Use when the user wants to edit video, cut footage, create vlogs, or build video content.

agent-architecture-audit

Full-stack diagnostic for agent and LLM applications. Audits the 12-layer agent stack for wrapper regression, memory pollution, tool discipline failures, hidden repair loops, and rendering corruption. Produces severity-ranked findings with code-first fixes. Essential for developers building agent applications, autonomous loops, or any LLM-powered feature. Use when an agent or LLM feature misbehaves and the failing layer is unknown, or before shipping an agent stack.

agent-eval

Head-to-head comparison of coding agents (Claude Code, Aider, Codex, etc.) on custom tasks with pass rate, cost, time, and consistency metrics. Use when choosing between coding agents, or when a change to an agent setup needs measured pass rate, cost, and time rather than an impression.

agent-harness-construction

Design and optimize AI agent action spaces, tool definitions, and observation formatting for higher completion rates. Use when defining or revising an agent

agentic-engineering

Operate as an agentic engineer using eval-first execution, decomposition, and cost-aware model routing. Use when planning or executing engineering work that agents will carry out end to end.

agentic-os

Build persistent multi-agent operating systems on Claude Code. Covers kernel architecture, specialist agents, slash commands, file-based memory, scheduled automation, and state management without external databases. Use when building a persistent multi-agent system on Claude Code with its own memory, commands, and scheduling.

agent-introspection-debugging

Structured self-debugging workflow for AI agent failures using capture, diagnosis, contained recovery, and introspection reports. Use when an agent run fails and you need a reproducible diagnosis instead of a retry.

agent-payment-x402

Add x402 payment execution to AI agents with per-task budgets, spending controls, and non-custodial wallets. Supports Base through agentwallet-sdk and X Layer through OKX Payments / OKX Agent Payments Protocol. Use when an agent must pay for something itself and needs per-task budgets, spending controls, and a non-custodial wallet.

agent-self-evaluation

Use after completing any non-trivial task. The agent self-rates its output on 5 axes — accuracy, completeness, clarity, actionability, conciseness — with concrete evidence per criterion. Produces a structured 1-5 scorecard with specific improvement suggestions.

agent-sort

Build an evidence-backed ECC install plan for a specific repo by sorting skills, commands, rules, hooks, and extras into DAILY vs LIBRARY buckets using parallel repo-aware review passes. Use when ECC should be trimmed to what a project actually needs instead of loading the full bundle.

ai-first-engineering

Engineering operating model for teams where AI agents generate a large share of implementation output. Use when setting team process, review gates, or ownership rules for a codebase largely written by agents.

ai-regression-testing

Regression testing strategies for AI-assisted development. Sandbox-mode API testing without database dependencies, automated bug-check workflows, and patterns to catch AI blind spots where the same model writes and reviews code. Use when adding regression coverage to AI-assisted code, or when the same model both wrote and reviewed a change.

android-clean-architecture

Clean Architecture patterns for Android and Kotlin Multiplatform projects — module structure, dependency rules, UseCases, Repositories, and data layer patterns. Use when structuring modules, layers, or data flow in an Android or KMP project.

angular-developer

Generates Angular code and provides architectural guidance. Trigger when creating projects, components, or services, or for best practices on reactivity (signals, linkedSignal, resource), forms, dependency injection, routing, SSR, accessibility (ARIA), animations, styling (component styles, Tailwind CSS), testing, or CLI tooling.

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