文章总结： 文档针对AIAgent组件OpenClaw扩散带来的属地监管挑战，分析了资产底数不清、归属难定、风险难测等痛点。文中介绍QIDIAN网络空间资产治理系统，具备资产测绘、风险识别与隐患排查功能，展示了全国资产分布态势，协助监管部门掌握辖区风险并落实安全责任。 综合评分： 50 文章分类： 产品介绍,安全建设,AI安全

区域监管新视角，一手掌握辖区OpenClaw风险态势

SOC SOC

赛欧思安全研究实验室

2026年3月17日 09:31 河南

面向 AI Agent 服务组件的属地网络空间治理能力建设

随着人工智能和大模型技术的快速发展，基于 AI Agent 的自动化服务平台正在互联网环境中迅速普及。在众多 AI Agent 平台中，开源项目 OpenClaw（又称“小龙虾”）因部署简单、功能灵活，受到开发者和企业技术团队广泛关注，并在互联网服务器环境中快速扩散。

然而，由于此类组件具有部署分散、传播速度快、资产隐蔽性强等特点，也给属地网络空间治理带来了新的挑战。对于省、市、区三级网络安全监管部门而言，如何识别辖区内 AI 服务资产、掌握其安全状况并给出处置建议，已成为当前网络空间治理的重要课题。

一、属地网络空间管理的现实痛点

01

资产底数不清：辖区资产数量不明

属地监管部门需要掌握辖区内的重要互联网资产，例如：

• 党政机关网站；
• 企事业单位系统；
• 数据中心服务器；
• 互联网服务平台；
• AI应用系统；
• 新兴技术平台（如 AI Agent）。

然而现实情况是：很多互联网系统并未备案或主动报备。例如：

• 企业私自部署服务器；
• 开发者搭建测试系统；
• 运维人员开放调试端口；
• AI平台直接公网部署。

这些资产往往：

• 不在备案系统中；
• 不在单位资产清单中；
• 不在监管视野中。

导致监管部门难以回答一个基础问题：辖区内到底有多少互联网资产？

02

资产归属不清：责任主体识别困难

在网络空间治理中，落实网络安全责任制是重要要求。监管部门需要明确：

• 哪些互联网服务属于本辖区；
• 哪些单位是服务的运营主体；
• 哪些单位需要承担网络安全责任。

但在实际环境中，OpenClaw 等开源组件的部署方式具有较高灵活性，可能出现以下情况：

• 服务部署在云服务器，IP归属复杂；
• 域名备案主体与实际使用单位不一致；
• 个人开发者搭建服务并对外开放。

在缺乏技术支撑的情况下，监管部门难以快速识别相关服务的归属单位，进而影响网络安全责任落实。

03

风险数量不清：辖区风险难掌握

属地管理最核心的问题之一：辖区内到底有多少风险目标？例如：某市监管部门需要掌握：

• 本市暴露多少 OpenClaw 服务；
• 哪些属于企业；
• 哪些属于高校；
• 哪些属于个人开发者；
• 哪些资产存在安全漏洞。

如果没有资产测绘能力，这些问题几乎无法回答。

04

安全态势不清：系统隐患难以识别

对于已经发现的互联网资产，还需要进一步判断：

• 是否存在未授权访问；
• 是否存在弱口令；
• 是否存在漏洞；
• 是否存在敏感数据暴露。

以 OpenClaw 为例，其常见风险包括：

• 未授权控制面板；
• API 未授权访问；
• Shell 执行能力暴露；
• 插件安全风险；
• 本地文件读取。

一旦被攻击者利用，可能直接获取服务器权限。

05

处置机制不畅：风险整改落实困难

在发现风险资产后，监管部门还需要开展一系列治理工作，包括：

• 确认资产归属单位；
• 向相关单位通报安全风险；
• 督促责任单位开展整改；
• 跟踪整改进度并进行复核。

如果缺乏统一的平台进行管理，这些工作通常依赖人工统计与线下沟通，不仅效率较低，也难以形成持续化的监管机制。

因此，如何建立面向新型互联网服务的资产发现与风险治理体系，成为当前属地网络空间治理的重要方向。

二、QIDIAN：面向监管的互联网资产治理平台

针对当前 AI Agent 服务快速扩散带来的监管挑战，我司 QIDIAN 网络空间资产治理系统提供了面向监管部门的专题能力，可对 OpenClaw（小龙虾）等 AI Agent 服务组件开展网络空间测绘与资产识别。

QIDIAN 平台推出 OpenClaw 风险治理专题能力，帮助监管部门快速掌握辖区 OpenClaw 的资产暴露面与安全风险态势。通过专题能力，可以实现：“一手掌握辖区 OpenClaw 资产与风险情况”。

系统通过对互联网开放服务进行持续扫描和特征识别，可以发现辖区内相关服务节点，并建立 AI 服务资产清单。

通过该能力，监管部门可以实现：

• 识别辖区内部署的 AI Agent 服务节点；
• 统计辖区 AI 服务资产规模；
• 分析不同区域和行业的资产分布情况。

从而帮助监管部门构建辖区 AI 服务资产全景视图。

三、QIDIAN 系统的 AI 服务风险治理能力

在资产发现的基础上，QIDIAN 系统还能够对相关服务进行安全检测与风险分析。

系统可以识别包括以下类型的风险：

• 未授权访问风险：部分服务接口缺乏有效身份认证或访问控制机制，可能导致外部用户无需授权即可访问系统功能；
• 弱口令风险：服务后台或管理账户使用默认账号或简单口令，存在被暴力破解或自动化扫描工具利用的风险；
• 管理接口暴露风险：调试接口或后台管理界面直接暴露在公网环境中，如果缺乏访问限制，可能被攻击者利用进行系统控制或配置修改；
• 已知组件漏洞风险：部分服务组件版本较旧，存在已公开披露的安全漏洞，可能被利用进行攻击；
• 敏感信息泄露风险：系统配置文件、日志信息或接口返回数据中可能包含密钥、路径或其他敏感信息，一旦被获取可能造成进一步安全隐患。

通过风险隐患清单，监管部门可以快速掌握辖区 AI Agent 服务的整体安全态势，识别重点风险单位和重点风险资产。

四、支撑 AI 服务风险隐患排查与防范

针对发现的风险资产，QIDIAN 系统可为监管部门提供风险态势支撑能力，包括：

• 生成辖区 OpenClaw 风险资产隐患清单，帮助快速掌握风险资产分布情况；
• 识别潜在安全隐患类型，辅助分析辖区 AI 服务暴露面风险态势；
• 提供针对性的安全防范建议，指导相关单位加强安全防护措施；
• 支撑开展风险排查工作，推动辖区内各类安全隐患的有效防范。

五、全国 OpenClaw 资产暴露态势

从全国互联网测绘数据来看，OpenClaw 部署数量正在快速增长，主要呈现以下特点：

1. 一线城市部署集中 主要集中在北京、上海、深圳、杭州，这些地区拥有大量 AI 企业和技术社区，部署数量相对较多；
2. 高校科研机构部署活跃 高校实验室用于 AI Agent 研究、大模型实验和自动化系统开发，部分环境直接暴露在公网；
3. 企业应用逐步增长 部分科技企业尝试将 OpenClaw 用于自动化运维、数据分析和 AI 办公助手，但部署规范性参差不齐，存在安全隐患；
4. 个人开发者部署比例高 开源、易部署的特点使大量个人开发者在云服务器上使用，但环境安全配置通常较弱。

全国范围资产分布情况从两个层面进行分析：

一是统计全国各省份的资产分布情况，整体呈现 OpenClaw 在不同地区的部署态势；

二是以北京市为例，进一步分析其下辖各区的资产分布情况。

同时，从IP 归属地与机构归属地两个维度进行统计分析，以更全面地反映资产的地域与主体分布特征。

结语

随着 AI Agent 技术的快速发展，像 OpenClaw 这样的系统正在成为互联网新的技术节点。

但与此同时，其带来的安全风险也逐渐显现。

对于网络空间管理部门来说，需要从区域监管视角掌握辖区 OpenClaw 风险态势。

通过 QIDIAN 平台提供的 OpenClaw 风险治理专题，可以实现：

• 全面掌握辖区 OpenClaw 资产分布；
• 快速识别责任单位；
• 精准发现安全风险；
• 高效提供风险隐患排查与防范。

最终实现：

让网络空间管理有的放矢，改变互联网综合治理格局。

免责声明：

本文所载程序、技术方法仅面向合法合规的安全研究与教学场景，旨在提升网络安全防护能力，具有明确的技术研究属性。

任何单位或个人未经授权，将本文内容用于攻击、破坏等非法用途的，由此引发的全部法律责任、民事赔偿及连带责任，均由行为人独立承担，本站不承担任何连带责任。

本站内容均为技术交流与知识分享目的发布，若存在版权侵权或其他异议，请通过邮件联系处理，具体联系方式可点击页面上方的联系我。

本文转载自：赛欧思安全研究实验室 SOC SOC《区域监管新视角，一手掌握辖区OpenClaw风险态势》