⚠️ В каждом пятом навыке для AI-агентов обнаружен вредоносный код Исследователи из Unit42 просканировали реестр OpenClaw и проверили 49 943 навыка для LLM-агентов с помощью метода Behavioral Integrity Verification (BIV). Они сравнили заявленное поведение (метаданные) с реальным — кодом и инструкциями. 80% пакетов содержат расхождения с документацией, но 18,9% скрывают злой умысел, маскируя многошаговые цепочки для кражи учётных данных или удалённого выполнения кода. Одиночные шаги вроде чтения файла и отправки сетевого запроса выглядят легитимно, но вместе образуют конвейер вида «прочитать секрет → закодировать в base64 → передать наружу». По данным unit42, 81% отклонений — невнимательность разработчиков, а в категории «инструкции» подозрительны 96% расхождений, что открывает отдельный вектор атаки на цикл принятия решений агента. Пока все обсуждают prompt injection, реальная уязвимость в production уже зияет в цепочке поставок навыков. BIV — статический анализ, обфускацию и динамический eval он не увидит, но это первая попытка закрыть слепую зону, аналогичную отсутствию аудита npm-пакетов десять лет назад. Главный риск: 88% всех многоступенчатых атак в реестре укладываются всего в два шаблона — тихая утечка данных и перехват инструкций. Значит, защиту можно сфокусировать, если кто-то вообще начнёт проверять навыки перед установкой. #AIAgent #SupplyChain #LLM #BIV #Unit42