开源智能体平台因其生态开放性，面临数据被未授权操作、凭证泄露、社区插件恶意行为等安全威胁。本文概述 JVS Claw 在数据隔离、传输加密、零知识原则和恶意 Skill 排查方面的安全保障能力及其覆盖边界。
本文档为安全能力概览。具体安全配置和排查步骤，参考 JVS Claw 控制台操作指南。
概述
本章节概述 JVS Claw 的安全保障能力、覆盖范围及需要自行管控的安全事项。JVS Claw 针对开源智能体平台面临的数据安全、账号安全和插件安全三类威胁，提供以下六项安全保障能力：
数据隔离：为每个用户分配独立的容器化云端运行环境，防止跨用户数据访问。
传输加密：对平台内所有通信采用端到端加密，防止数据在传输中被窃取或篡改。
落盘加密：云端存储卷默认启用加密存储，保护静态数据不被直接读取。
权限最小化：默认禁止访问本地局域网或个人电脑文件，仅在用户主动授权时开放相应权限。
零知识原则：用户聊天记录和操作日志仅存储于用户私有实例，平台官方无法访问。
恶意 Skill 排查：通过排查已知恶意插件、校验文件哈希、检测异常数据上传，帮助管理员识别和防范社区中的恶意 Skill。
各项能力均有其覆盖边界，超出边界的场景需用户自行管理。详细说明参见"安全保障能力"章节，安全边界及用户责任参见"使用限制与注意事项"章节。
安全背景
OpenClaw 安全风险
随着 OpenClaw 生态的快速普及，越来越多的企业和开发者在智能体平台上构建 AI 应用。开源智能体平台的默认安全配置通常不满足企业级安全要求，用户需要关注以下潜在威胁：
"数据安全"：数据被未授权操作，如恶意删除邮件和存储信息。
"账号安全"：API 密钥或电子钱包密码被窃取。
"插件安全"：社区中藏匿的恶意 Skill。
2026 年 3 月 11 日，工业和信息化部网络安全威胁和漏洞信息共享平台发布关于防范 OpenClaw 开源智能体安全风险的"六要六不要"建议。其中"六要"包括"使用官方最新版本、严格控制互联网暴露面、坚持最小权限原则"等。"六不要"包括"不使用第三方镜像版本或历史版本、不将智能体实例暴露到互联网、部署时不使用管理员权限账号"等。完整内容参阅新华网报道防范 OpenClaw 开源智能体安全风险。
JVS Claw 安全保障
JVS Claw 针对上述三类风险分别提供了以下保障：
"数据安全"：数据安全措施 + 零知识原则
"账号安全"：传输加密 + 权限最小化
"插件安全"：恶意 Skill 排查
安全保障能力
数据隔离
JVS Claw 为每个用户分配独立的容器化云端运行环境，实现与其他用户的逻辑隔离。平台基于容器隔离技术，确保不同用户之间的数据、进程和资源互不干扰。每个用户的运行环境拥有独立的文件系统、网络命名空间和计算资源，有效防止跨用户数据访问。
传输加密
平台内所有通信均采用端到端加密传输。无论是用户与平台之间的交互数据，还是平台内部各组件之间的通信链路，均通过加密协议保护，大幅降低数据传输时被窃取或篡改的风险。
落盘加密
JVS Claw 的云端存储卷默认启用加密存储。所有持久化到磁盘的数据在写入时自动加密，有效防止物理存储介质被盗取后数据内容被直接读取，为静态数据提供额外的安全防护。
权限最小化
平台默认禁止用户实例访问其本地局域网或个人电脑文件，仅在用户主动上传文件或明确授权挂载目录时才开放相应权限。这种默认拒绝、按需授权的模式有效缩小了潜在的权限暴露面，降低了因权限滥用导致的安全风险。
零知识原则
JVS Claw 严格遵循"零知识"原则：用户的 JVS IM 聊天记录与云电脑操作日志均存储于用户自己的私有实例内，平台官方无法查看或访问这些数据。这意味着即使平台运营方也无法获知用户的聊天内容和操作行为，从架构层面保障了用户数据的隐私性。
恶意 Skill 排查
针对社区恶意 Skill 乱象，平台采取以下安全排查措施，帮助管理员识别和防范潜在威胁：
排查已知恶意插件：平台持续收集和分析社区中发现的恶意插件特征，建立已知恶意插件清单并及时更新。
校验文件哈希：通过校验 Skill 文件的哈希值，确认文件是否被感染或篡改，确保插件完整性。
检测异常数据上传行为：平台监控用户实例的数据上传模式，识别异常的大规模数据外传行为，及时发现潜在的数据泄露风险。
使用限制与注意事项
安全能力边界
上述安全保障能力的覆盖边界如下：
数据隔离：仅覆盖平台提供的容器化运行环境。
传输加密：仅覆盖平台内的通信链路。
落盘加密：仅覆盖平台托管的云端存储卷。
权限最小化：默认禁止访问本地局域网或个人电脑文件，用户主动授权后的操作由用户自行管控。
用户责任
以下场景不在平台安全保障覆盖范围内，需用户自行管理：
用户主动上传的文件内容安全性由用户自行负责。
用户授权挂载目录内的数据操作由用户自行管理。