引言：没有审计的 AI，是黑客的提款机

在 Stage 1 中，我们揭示了 OpenClaw 架构上的系统性缺陷。今天，我们将直击三个真实的“血色现场”。这些案例证明了一个残酷的事实：在 AI 代理领域，最基础的疏忽，往往会导致最灾难性的资产崩盘。

案例一：150 万凭据泄露，起底“情绪编程”的致命代价

事件背景： OpenClaw 核心 AI Agent 社交平台 Moltbook 发生大规模数据泄露。

事故核心： 超过 150 万个 Agent 凭据（Credentials）流出。

致命原因： 并非由于复杂的 0 Day 漏洞，而是最基础的访问控制机制形同虚设。

深度复盘： Moltbook 创始人坦言，系统全栈代码均由 AI 自动生成（Vibe Coding），他本人甚至没有写过一行代码。

WEEX Labs 观察： “情绪编程”让开发门槛降到了零，但也让安全门槛降到了负数。AI 可以生成功能，但目前还无法生成“防御直觉”。缺乏人工安全审计的 AI 代码，本质上是在沙滩上盖摩天大楼。

案例二：明文存储的“藏宝图”，Infostealer 木马的精准狩猎

事件背景： 2026 年 2 月，安全公司检测到窃密木马 Vidar 的新变种正专门针对 OpenClaw 用户进行攻击。

攻击路径： 黑客不需要挖掘代码漏洞，只需更新木马的“文件抓取”规则，扫描默认目录 ~/.openclaw。

损失规模： 超过 百万终端 的 AI 身份面临接管风险。

技术槽点： OpenClaw 将 token、private key 等核心敏感信息以明文形式存储在本地配置文件中。

WEEX Labs 观察： “开源”不代表可以“开门”交出机密数据。在 Web3 环境下，本地配置文件的安全级别应等同于私钥。OpenClaw 的这一设计失误，直接让 AI 助手变成了黑客的“带路党”。

案例三：CVE-2026-25253，点击即沦陷的 RCE 高危漏洞

事件背景： 2026 年 1 月，OpenClaw 紧急修复了一个 CVSS 评分高达 8.8 的高危漏洞。

攻击手法： 跨站 WebSocket 劫持（CSWSH）。

恐怖之处： 未经身份验证的远程攻击者，只需诱导受害者点击一个恶意链接，就能利用浏览器作为跳板，绕过沙箱，在宿主机上执行任意系统底层命令。

教训： “本地访问”并不意味着安全。

WEEX Labs 观察： 这一漏洞再次证明了“零信任架构”的重要性。在 AI 代理频繁调用系统权限的今天，任何一次外部链接的点击都可能演变成整机沦陷。

WEEX Labs 总结

这三个案例向我们展示了 AI 安全的三重威胁：代码不可控（案例一）、数据不加密（案例二）、边界不安全（案例三）。 在追求 AI 带来的生产力爆发时，如果我们不守住安全的底线，那么我们构建的每一个 AI 助手，都可能成为埋在自己系统里的定时炸弹。