Consequential-stateswoman97/OpenClaw-PwnKit

OpenClaw-PwnKit は何をしますか？

CMA-ES最適化を用いてLLMのツール呼び出しに対するブラックボックス敵対的攻撃を実演し、セーフティを迂回してリモートコードを実行します。

概要

このスキルは、LLM（大規模言語モデル）のツール呼び出し機能に対するブラックボックス敵対的攻撃を研究・実演するためのフレームワークです。CMA-ES（共分散行列適応進化戦略）最適化アルゴリズムを使用して、攻撃プロンプトを自動生成し、セーフティメカニズムを迂回してリモートコード実行（RCE）を試みます。

仕組み

1. ユーザーがターゲットLLMエンドポイントを指定します。
2. CMA-ESが初期の攻撃プロンプト候補を生成します。
3. 各プロンプトがLLMに送信され、応答が評価されます。
4. 攻撃の成功度（例：コマンド実行の証拠）に基づいてスコアリングされます。
5. CMA-ESが高いスコアを示すプロンプトを進化的に選択・変異させ、最適な攻撃ベクトルを絞り込みます。

要件

• Python 3.8+
• numpy、requests、cma ライブラリ
• ターゲットLLMへのHTTP APIアクセス

使用方法

python3 openclaw_pwnkit.py --target <LLM_API_ENDPOINT> --api-key <YOUR_API_KEY>

注意

このスキルは教育およびセキュリティ研究目的でのみ使用してください。許可なく本番システムに対して使用することは違法となる可能性があります。

ライセンス

MIT