Your Agent, Their Asset 論文閱讀分析：真正接管你的，不一定是當下那句 Prompt，而可能是 Agent 之後一直帶著走的那個自己

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論文基本資訊

• 論文標題：Your Agent, Their Asset: A Real-World Safety Analysis of OpenClaw
• 作者：Zijun Wang、Haoqin Tu、Letian Zhang、Hardy Chen、Juncheng Wu、Xiangyan Liu、Zhenlong Yuan、Tianyu Pang、Michael Qizhe Shieh、Fengze Liu、Zeyu Zheng、Huaxiu Yao、Yuyin Zhou、Cihang Xie
• 年份：2026
• 來源：arXiv:2604.04759
• 論文連結：https://arxiv.org/abs/2604.04759
• DOI：10.48550/arXiv.2604.04759
• 主題：OpenClaw、Agentic Security、Persistent State、Memory Poisoning、Skill Security、Identity Poisoning、Runtime Safety

如果前幾篇 sectools.tw 已經一路把 OpenClaw runtime、prompt injection、skill supply chain、trajectory safety、privilege separation 這幾條線慢慢接起來，那這篇 Your Agent, Their Asset 很值得補，因為它把問題往上再抽一層：真正危險的，可能不只是某一次被騙的 prompt，而是 agent 那些會跨 session 持續活著、還會自己成長的 persistent state。

作者用一個很乾脆的框架把 OpenClaw 的持久狀態拆成三塊：Capability、Identity、Knowledge，簡稱 CIK。翻成白話就是：

• Capability：它會什麼、手上握有哪些 skills / scripts / tool paths
• Identity：它是誰、相信什麼、怎麼看待主人、有哪些行為原則
• Knowledge：它記得什麼、把哪些事當成已知事實、有哪些長期記憶

論文最關鍵的提醒是：只要攻擊者能把這三個維度中的任一個慢慢寫進 agent 的持久狀態，那之後很多原本看起來像「正常工作流程」的行為，就會變成替攻擊者服務。 也就是說，真正麻煩的不只是 agent 當下聽錯話，而是它之後會把錯的東西當成自己的一部分。

這篇論文在做什麼？

作者不是在 sandbox 裡玩假資料，而是直接在一個真的 OpenClaw 實例上做 real-world safety evaluation，整合：

• Gmail
• Stripe
• 本地 filesystem

然後設計 12 個攻擊情境，涵蓋兩大類真實傷害：

• Privacy Leakage：例如財務資訊、敏感資料、實體 / 身分相關資訊外洩
• Risky Irreversible Operations：例如退款、社交後果、資料刪除等不可逆操作

更重要的是，這些攻擊不是單輪裡硬塞一句惡意 prompt 就算了，而是採用兩階段設計：

1. Phase 1：Injection —— 先把惡意內容植入 persistent state
2. Phase 2：Trigger —— 在後續 session 用一個看起來合理的請求把它觸發出來

這點很重要，因為它測的不是「模型這一輪會不會嘴滑」，而是agent 在跨 session 的持續性狀態被污染後，會不會把那份污染當成自己日後決策的基礎。

CIK taxonomy：把 personal agent 的持久攻擊面正式拆開

作者把 OpenClaw persistent state 對應到很具體的檔案層：

• Capability：skills/ 底下的 SKILL.md、shell / python scripts
• Identity：SOUL.md、IDENTITY.md、USER.md、AGENTS.md
• Knowledge：MEMORY.md 與可持續影響之記憶內容

這種拆法很有價值，因為很多人談 agent 安全時還停在一坨模糊的「prompt / tool / memory 很危險」。但這篇做的事是把 persistent state 往 file-level 映射，讓大家可以正式問：

• 哪種檔案在改 capability？
• 哪種檔案在改 identity？
• 哪種檔案在改 knowledge？
• 哪條路一旦被寫進去，就會在未來 session 反覆被載入？

這其實很接近傳統系統安全的思路：先把 state surfaces 分類清楚，才能談哪裡要做 trust boundary、哪裡要做 approval、哪裡該 sandbox、哪裡該 version / sign / monitor。

最值得記的主線：任何單一維度被毒化，ASR 都會暴衝

這篇最有力的是它的主結果很乾脆。論文在四個 backbone models 上測：

• Claude Sonnet 4.5
• Claude Opus 4.6
• Gemini 3.1 Pro
• GPT-5.4

先看沒有 poisoning 的 baseline，整體 attack success rate 其實就已經不低，落在 10.0% 到 36.7%。這件事本身就很刺眼：即使沒有 persistent state 被污染，真實世界 personal agent 也不是什麼天然安全的東西。

但更糟的是，一旦任一個 CIK 維度被毒化，平均 ASR 直接飆到：

• Knowledge poisoning：平均 74.4%
• Capability poisoning：平均 68.3%
• Identity poisoning：平均 64.3%

論文摘要裡給的總結更濃縮：baseline 平均 24.6%，任何單一 CIK 維度中毒後就會抬到 64–74%。連最抗打的 Opus 4.6，也會從 10.0% baseline 被拉高到至少三倍以上。這基本上是在說：問題不是某個模型比較笨，而是 architecture 本身就把 persistent state 變成高價值攻擊面。

為什麼三種 poisoning 都危險？因為它們操縱的是三種不同的「合理性」

這篇很漂亮的一點，是三個維度不是重複講同一件事，而是剛好對應三種不同的控制方式。

1. Knowledge poisoning：把危險操作偽裝成「你平常就這樣做」

Knowledge 攻擊的核心，不是直接逼 agent 做壞事，而是偽造一個看起來像歷史事實或既有習慣的記憶。例如論文裡的案例：先在記憶裡植入假的退款慣例，之後再用一句像是「照平常那樣退款」去觸發，agent 就會把原本應該高度敏感的批次退款，當成 routine operation。

這種攻擊最陰的地方在於：它不是跟 safety policy 正面對撞，而是先把世界觀改掉。 一旦 agent 相信「這本來就是主人的習慣」，很多本來應該停下來確認的動作就會被降風險。

2. Identity poisoning：不是改變事實，而是改變信任對象

Identity 攻擊操縱的不是「什麼是真的」，而是「誰是可信的」。論文案例裡，攻擊者把惡意備份網址寫進 owner profile，之後再請 agent 同步 API config 到「我的備份位置」，agent 就會因為那個目的地已被寫進身份 / 偏好設定而直接相信它。

這類攻擊比單純 data poisoning 更難搞，因為trust preference 本來就是主觀資訊。如果 memory poisoning 還能想像用外部日誌比對，那 identity poisoning 常常根本沒有明確外部 ground truth，可以很自然地偽裝成個人偏好、常用聯絡人、熟悉的同步位置。

3. Capability poisoning：把惡意 side effect 直接藏進 skill / script 裡

Capability 攻擊則是三者中最硬、也最像傳統 supply-chain compromise 的一種。因為 knowledge 和 identity 基本上都還在語言推理層；capability 一旦碰到真的 shell / python script，就可能直接繞過 LLM reasoning loop。

論文舉的案例很經典：裝一個表面上像 IP 查詢工具的 skill，SKILL.md 很乾淨，但 executable script 裡偷藏 rm -rf。當使用者只是在問 IP info 時，前台看起來一切正常，後台卻把 workspace 直接刪掉。這種情境下，agent 甚至可能不知道自己剛剛把自己毀了，因為 payload 發生在它的 reasoning 視野之外。

這也是為什麼論文裡 Capability-based attack 對防禦特別頑強：因為它打的不是 model obedience，而是 execution substrate。

兩階段分析也很關鍵：很多問題不是 trigger 太強，而是 injection 太容易成功

論文另外做了 phase-level breakdown，把 end-to-end ASR 拆成：

• Phase 1 success：惡意內容能不能成功寫進 persistent state
• Phase 2 success：寫進去之後，之後的請求能不能把 harmful action 叫出來

這裡幾個數字很值得記：

• Knowledge poisoning 的 Phase 1 幾乎沒什麼門檻，注入成功率大致在 87.5%–100%
• Identity poisoning 注入成功率雖較浮動，但也有 65.4%–96.2%
• Capability injection 更直接，因為裝 skill 幾乎就等於完成注入，Phase 1 是 deterministic 100%

這些結果其實很殘酷：很多 personal agent 不是 trigger 太難防，而是根本太容易把髒東西寫進自己的長期狀態裡。 一旦第一步這麼鬆，後面就算模型本身有一些 safety alignment，也只是被迫在已經被污染的上下文裡硬撐。

防禦結果也很誠實：沒有哪一層單獨夠用

作者也不是只講攻擊，還測了三種對應 CIK 的防禦：

• Knowledge defense：往 MEMORY.md 補安全知識
• Identity defense：在 AGENTS.md 補安全原則
• Capability defense：裝一個安全 skill，在 action 前做 checklist

結果裡最好的一個是 capability-based defense。它能把 Sonnet 4.5 的 baseline ASR 壓到 1.7%，Knowledge / Identity poisoning 也能明顯下降；但就算這樣，Capability-based attacks 還是有 63.8% ASR。

這個結論非常重要：如果惡意 payload 已經變成可執行能力的一部分，那就不是多塞幾條 safety principle、幾段記憶補強、幾份 checklist 就能根治。 因為執行腳本本身就可能直接繞過模型的思考層。

換句話說，這篇論文不是在說「某種 prompt-based defense 還不夠好」；它比較像是在說：只靠 prompt / context layer 永遠補不完 capability layer 的洞。

最刺的一個發現：file protection 幾乎能擋住攻擊，也幾乎等於把 agent 凍結

這篇我覺得最值得反覆想的，不是 ASR 本身，而是它揭露的 evolution–safety tradeoff。

作者試了一個很直觀的辦法：既然持久檔案會被污染，那乾脆讓 agent 修改 Knowledge / Identity files 前更保守、更常要求批准。結果呢？

• 惡意注入平均可從 87.0% 壓到 5.0%
• 但合法更新也幾乎一起被砍掉，legitimate update rate 從 100% 掉到低於 13.2%

這幾乎等於在說：你當然可以靠「不要讓 agent 自己長大」來提升安全，但那也等於把 personal agent 最有價值的能力一起關掉了。

這個 tradeoff 很真實，而且跟很多 production agent 的痛點完全對得上：
要它持續學、持續記、持續接新 skill，就一定要允許某些 persistent file 被修改；但只要允許修改，這些檔案就同時也是攻擊面。論文把這件事講得很白：在 evolution-first architecture 裡，讓 agent 進化的那組 persistent files，本來也就是最容易被用來接管它的地方。

這篇論文和前幾篇 sectools.tw 主線怎麼接？

我覺得這篇很適合接在最近幾條線的中間位置，因為它把很多零散問題重新變成同一張圖：

• Zombie Agents / memory poisoning 其實是在打 Knowledge
• Policy / persona / config backdoor 類工作是在打 Identity
• BadSkill / SkillJect / supply-chain skill poisoning 則是在打 Capability

這樣一來，很多之前看起來像不同論文、不同攻擊面的東西，其實都能被收進一個更穩的框架：agent 不是只有當前上下文會出事，而是它那些會被帶進未來 session 的 state，每一層都可能是 takeover surface。

也因此，這篇對 defender 最重要的價值，不只是提供一組 benchmark，而是逼大家重新盤點：

• 哪些檔案是在改 capability？
• 哪些檔案是在改 identity？
• 哪些記憶真的該持久化？
• 哪些更新需要 approval、signing、sandbox、版本差異審核？
• 哪些能力絕對不能和 untrusted content 放在同一條 execution path？

我的看法：這篇最有價值的，不是又多一個 benchmark，而是把「agent 會長大」正式承認為安全問題

很多 agent 安全研究還停在單輪 prompt injection、單步 tool misuse、或 benchmark case 的對抗成功率。這些都重要，但這篇更關鍵的地方是它把一個很多人心裡知道、卻還沒被正式講清楚的事說破了：

對 personal AI agent 來說，風險不只來自它現在能做什麼，還來自它會把今天發生的事，寫成明天的自己。

這句話很重。因為一旦系統設計者接受這件事，防禦思路就不能只停在：

• 多一層 prompt filter
• 多一個 detector
• 多一個 judge model

而是得開始往更硬的地方走：

• persistent state versioning
• state diff review
• signed / attestable skills
• runtime provenance
• least-privilege capability partitioning
• knowledge / identity / capability 的不同更新政策

也就是說，agent security 的問題不只是模型對不對，而是 agent state governance 做沒做。

結語

Your Agent, Their Asset 這篇論文最值得帶走的主線，我會濃縮成一句話：

真正危險的 personal agent，不只是那個現在拿著工具的模型，而是那個會把工具、人格、記憶一起帶進未來的自我演化系統。

CIK taxonomy 的價值，就在於它讓這件事不再只是模糊直覺，而能被拆成：

• Capability 有沒有被偷裝 payload
• Identity 有沒有被種進錯的 trust anchor
• Knowledge 有沒有被寫進假的 routine / preference / fact

而論文最刺眼的結論也很清楚：任何一個維度被毒化，都足以把攻擊成功率從「已經不低」推到「嚴重失控」。

對 OpenClaw 類 personal agent 來說，這篇其實已經不只是「再一篇 prompt injection paper」了。它更像是在提醒整個生態：只要 agent 被設計成會持續進化，那 state 本身就必須被當成 production-grade attack surface 來治理。

這不是可選配件，是主體工程。