Een nieuwe aanvalstechniek rond het snelgroeiende OpenClaw-ecosysteem legt tekortkomingen bloot in bestaande beveiligingsmaatregelen.
Dit legt VentureBeat uit. Analyses tonen aan dat aanvallers misbruik kunnen maken van de manier waarop deze AI-gedreven agents werken, zonder dat traditionele oplossingen zoals EDR, DLP of IAM iets verdachts signaleren. Daarmee verschuift het dreigingsmodel van herkenbare malware naar ogenschijnlijk legitieme acties die inhoudelijk gemanipuleerd zijn.
De kern van het probleem ligt in hoe OpenClaw-agents instructies verwerken. In een scenario wordt een kwaadaardige opdracht verborgen in een ogenschijnlijk onschuldige e-mail. Een agent verwerkt de inhoud, maar voert ongemerkt een extra instructie uit, zoals het doorsturen van gevoelige gegevens. Omdat dit via reguliere API-aanroepen met geldige rechten gebeurt, blijft het onzichtbaar voor de securitystack.
De adoptie van OpenClaw gaat bovendien sneller dan veel organisaties doorhebben. Onderzoek wijst uit dat een aanzienlijk deel van de medewerkers dergelijke tools gebruikt zonder goedkeuring van IT. Tegelijk groeit het aantal publiek bereikbare installaties snel en bevatten veel uitbreidingen kwetsbaarheden, wat het risico verder vergroot.
Ontwerpkeuzes zorgen voor structurele kwetsbaarheden
Beveiligingsexperts geven aan dat het platform niet vanaf de basis is ontworpen met sterke beveiliging. Er wordt gewerkt aan verbeteringen, maar fundamentele problemen blijven bestaan. Vooral drie kwetsbaarheden springen eruit.
De eerste is semantische datadiefstal. Daarbij wordt niet de code, maar de betekenis van instructies gemanipuleerd. De agent handelt technisch correct, maar voert feitelijk een schadelijke actie uit. Omdat beveiligingssystemen vooral naar gedragspatronen kijken en niet naar intentie, blijft dit onder de radar.
Een tweede probleem ontstaat wanneer meerdere agents of uitbreidingen dezelfde context delen. Een gemanipuleerde instructie kan zich door een keten verspreiden en later effect hebben. Onderzoek laat zien dat dergelijke instructies zich kunnen nestelen in werkbestanden en pas actief worden bij een specifieke taak, wat detectie bemoeilijkt.
Het derde risico zit in het onderlinge vertrouwen tussen agents. Wanneer taken worden gedelegeerd, ontbreekt vaak stevige identiteitscontrole. Als één agent wordt gecompromitteerd, kan deze zich voordoen als een betrouwbare partij en zo verdere toegang krijgen.
Nieuwe tools moeten risico’s beperken
De afgelopen weken zijn verschillende beveiligingsoplossingen ontwikkeld. Sommige tools richten zich op monitoring en integriteitscontrole, andere op sandboxing en strengere scheiding van rechten. Ook zijn er oplossingen die uitbreidingen scannen en auditmogelijkheden verbeteren.
Toch blijft een belangrijk gat bestaan. Geen van de huidige tools kan de intentie achter acties van een agent volledig analyseren of contextstromen tussen agents effectief isoleren. Daarmee blijven de meest geavanceerde aanvallen mogelijk.
Binnen de securitygemeenschap wordt gewerkt aan een nieuwe standaard voor het definiëren van rechten van uitbreidingen. Elke functionaliteit moet vooraf expliciet aangeven welke acties zijn toegestaan, vergelijkbaar met permissies in mobiele apps. Dit moet zorgen voor meer controle en transparantie, al zijn ingrijpende architectuuraanpassingen nodig om de diepere problemen aan te pakken.
Voor organisaties betekent dit dat bestaande beveiligingslagen niet volstaan. Het is aannemelijk dat OpenClaw of vergelijkbare platformen al in gebruik zijn, soms buiten zicht van IT. Inzicht in gebruik en aanvullende maatregelen zoals isolatie en strengere controle op acties van agents zijn noodzakelijk.
De opkomst van agentgebaseerde AI markeert daarmee een nieuw hoofdstuk in cybersecurity. Waar beveiliging zich richtte op het detecteren van kwaadaardige code, verschuift de focus naar het begrijpen van gedrag en intentie. Juist daar blijken bestaande oplossingen nog onvoldoende op voorbereid.