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针对Claude Code与Moltbot用户的恶意攻击手段 -- Malicious skills targeting Claude Code and Moltbot users

原文链接 | HN讨论 | 2026-01-31 04:13:09

文章摘要

文章披露了2026年1月底出现的14个针对Claude Code和Moltbot用户的恶意技能程序，这些伪装成加密货币交易工具的程序通过ClawHub和GitHub传播，窃取用户加密资产和敏感信息。作者指出ClawdBot这类新兴AI助手的安全隐患尚未引起足够重视，用户容易忽视其安全风险。

文章总结

标题：ClawdBot恶意技能窃取用户加密货币资产

核心内容概述： 1. 事件背景 - 2026年1月27-29日期间，14个针对Claude Code和Moltbot用户的恶意技能被发布到ClawHub和GitHub平台 - 这些技能伪装成加密货币交易自动化工具，向macOS和Windows系统投放信息窃取恶意软件 - 所有恶意技能使用相同的C2基础设施（91.92.242.30），通过社会工程手段诱使用户执行恶意命令

  1. 攻击手法
  • 利用ClawdBot开源AI助手的技能注册机制漏洞
  • 恶意技能文档中包含明显的base64编码恶意载荷
  • 采用"认证工具"等诱导话术要求用户下载执行恶意文件
  1. 技术分析
  • macOS攻击链：通过base64编码命令下载执行恶意脚本
  • Windows攻击链：诱导下载带密码的压缩包（密码1234/poly）并执行AuthTool.exe
  • 第二阶段载荷被识别为新型NovaStealer变种，针对加密货币资产和敏感信息
  1. 影响范围
  • 涉及5个开发者账户发布的14个技能（其中12个确认恶意）
  • 主要伪装成Polymarket、Bybit等加密货币交易工具
  • 截至报告发布，多数恶意技能仍可访问
  1. 安全建议
  • 检查系统是否存在相关IoC指标
  • 警惕要求下载可执行文件的技能
  • 注意文档中的base64编码内容和原始IP地址
  • 防范技能名称拼写错误等钓鱼特征

（注：已删除冗余的技术细节和重复的URL信息，保留关键事件要素和防护建议。调整原文结构为更符合中文阅读习惯的层次划分，合并相似内容项，突出核心威胁情报。）

评论总结

总结评论内容如下：

  1. 对用户行为的批评：多数评论认为用户轻率地使用未经验证的AI工具是问题根源，特别是涉及加密货币操作时。

    • "Anyone dumb enough to run this on their computer deserves it."
    • "Letting a glorified lorem ipsum generator have control over anything personal or sensitive is just … what’s wrong with you?"

  2. 安全风险警示：指出AI工具（如ClawdBot）存在供应链攻击、权限滥用等安全隐患，且缺乏有效监管。

    • "This thing is really just a giant supply chain attack waiting to happen."
    • "Many of the payloads we found were visible in plain text in the first paragraph of the SKILL.md file."

  3. 行业操作模式的质疑：部分评论认为AI行业本身存在推动高风险产品的倾向。

    • "Consistent with how the AI industry itself operates."
    • "Platforms need to safeguard against that... Remember the early days of Windows?"

  4. 对受害者的讽刺：部分用户以“愚蠢游戏，愚蠢奖励”形容受害者，认为其缺乏基本安全意识。

    • "Play stupid games, earn stupid prices."
    • "It's like if everyone who is into buying physical gold started... leave their front doors unlocked."

  5. 技术解决方案建议：少数评论提出需为AI代理开发独立的安全防护机制。

    • "MCPs and agents need their own antivirus and observation."

  6. 对未读内容的指责：有评论指出部分讨论仅基于标题，未深入阅读内容。

    • "You can tell immediately which commenters here didn't read past the clickbait headline."

不同观点平衡呈现，既有严厉批评（如用户行为、行业问题），也有技术性反思（如安全架构缺陷）。原始引用保留中英文对照，确保关键论据可追溯。