Anatomia de Seguridad de OpenClaw: Lo Que los 35 Agentes de AiSec Encontraron en el Agente de IA Mas Popular del Mundo

Los agentes de IA ya no son experimentales. Escriben codigo, gestionan infraestructura, manejan interacciones con clientes y toman decisiones que afectan a millones de personas. Pero mientras la industria se ha obsesionado con las capacidades — cuantas herramientas puede usar un agente, cuantos tokens puede procesar, cuan autonomamente puede operar — la seguridad ha sido tratada como algo secundario. El supuesto parece ser que si un agente de IA es suficientemente popular, debe ser suficientemente seguro. Ese supuesto es incorrecto.

Construimos AiSec (github.com/fboiero/AiSec) para poner a prueba ese supuesto de forma sistematica. AiSec es un framework de seguridad de IA open-source que despliega 35 agentes de IA especializados para escanear sistemas de IA en busca de vulnerabilidades — desde inyeccion de prompts y escapes de sandbox hasta filtracion de datos y brechas de cumplimiento. Decidimos ejecutarlo contra el objetivo mas grande que pudimos encontrar: OpenClaw, el agente de IA mas popular del mundo con 191.000 estrellas en GitHub. Lo que encontramos en 4 minutos y 12 segundos deberia preocupar a toda organizacion que despliega agentes de IA en produccion.

Que Es OpenClaw?

OpenClaw es el framework de agentes de IA open-source mas popular del mundo, con mas de 191.000 estrellas en GitHub y una comunidad activa de miles de contribuidores. Proporciona una arquitectura de proposito general para construir agentes de IA que pueden usar herramientas, ejecutar codigo, navegar la web, interactuar con APIs y encadenar flujos de trabajo complejos de multiples pasos. Su popularidad proviene de su flexibilidad: los agentes de OpenClaw pueden configurarse para todo, desde asistentes chatbot simples hasta agentes de codificacion autonomos, pipelines de analisis de datos y automatizacion de flujos de trabajo empresariales.

La arquitectura de OpenClaw sigue el patron agentico ahora estandar: un nucleo de modelo de lenguaje con acceso a un registro de herramientas, un sistema de memoria para mantener contexto entre interacciones y un motor de ejecucion que orquesta la completacion de tareas en multiples pasos. Soporta multiples backends de LLM, conjuntos de herramientas personalizables y arquitecturas de plugins extensibles. Esta flexibilidad es tanto su fortaleza como — desde una perspectiva de seguridad — su superficie de riesgo mas significativa. Cada punto de extension es un potencial vector de ataque. Cada integracion de herramienta es un limite de privilegios que puede ser cruzado.

El Desafio: Por Que Auditar al Agente de IA Mas Popular?

Auditar OpenClaw no se trataba de encontrar fallas en sus mantenedores — quienes han construido algo genuinamente impresionante. Se trataba de responder una pregunta que importa a todo el ecosistema de IA: cuan seguro es el framework de agentes de IA mas probado, mas revisado y mas desplegado? Si OpenClaw tiene brechas de seguridad significativas, que nos dice eso sobre los cientos de frameworks de agentes menos escrutados desplegados en produccion?

Las auditorias de seguridad tradicionales de sistemas de IA son lentas, costosas e incompletas. Un pentester humano puede pasar semanas revisando un framework de agentes y aun asi perder clases de vulnerabilidades en las que no esta especializado. El experto en inyeccion de prompts puede no detectar el escape de sandbox. El auditor de cumplimiento puede no identificar el camino de filtracion de datos. Necesitabamos una herramienta que pudiera cubrir toda la superficie de ataque — cada clase de vulnerabilidad, cada framework de cumplimiento, cada capa de la arquitectura del agente — en minutos, no semanas. Por eso construimos AiSec.

AiSec: 35 Agentes, Una Mision

AiSec (github.com/fboiero/AiSec) es un framework de seguridad de IA open-source desarrollado por Xcapit. Adopta un enfoque fundamentalmente diferente para la evaluacion de seguridad de IA: en lugar de ejecutar un unico scanner con una lista de reglas, AiSec despliega 35 agentes de IA especializados, cada uno entrenado y configurado para detectar una clase especifica de vulnerabilidad. Estos agentes trabajan en paralelo, compartiendo contexto a traves de una capa de coordinacion que permite la correlacion entre agentes — encontrando cadenas de vulnerabilidades que ningun agente individual detectaria por si solo.

Los 35 agentes incluyen PromptInjectionAgent (probando vectores de inyeccion directa, indirecta y multi-turno), SandboxEscapeAgent (sondeando limites de ejecucion de codigo y escapes de contenedor), DataLeakageAgent (rastreando flujos de datos para exposicion de informacion sensible), ToolChainAgent (analizando caminos de escalacion de privilegios entre herramientas), AuthenticationAgent (probando mecanismos de identidad y control de acceso) y ComplianceAgent (mapeando hallazgos a requisitos regulatorios y de frameworks). Agentes adicionales cubren integridad de la cadena de suministro, vectores de envenenamiento de modelos, limitacion de tasa, seguridad de APIs, inyeccion de memoria, ataques de serializacion y mas.

La Arquitectura de Analisis de 5 Capas

AiSec organiza su analisis en cinco capas distintas, cada una apuntando a un aspecto diferente de la postura de seguridad del sistema de IA. Este enfoque por capas asegura cobertura integral — desde vulnerabilidades de codigo de bajo nivel hasta brechas de cumplimiento de alto nivel.

• Capa 1 — Analisis Estatico: Escaneo de codigo fuente para secretos hardcodeados, patrones inseguros, vulnerabilidades de dependencias y debilidades de configuracion. Los agentes estaticos de AiSec analizaron mas de 340.000 lineas de codigo de OpenClaw en 2.100 archivos en 47 segundos.
• Capa 2 — Analisis Dinamico: Pruebas en tiempo de ejecucion del comportamiento del agente bajo condiciones adversariales. Los agentes envian entradas especialmente diseñadas, observan invocaciones de herramientas, monitorean acceso a recursos y prueban condiciones limite. Esta capa identifico 28 de los 63 hallazgos.
• Capa 3 — Analisis de Arquitectura: Evaluacion de los patrones de diseño del sistema, limites de privilegios, caminos de flujo de datos y relaciones de confianza. El ToolChainAgent y el AuthenticationAgent operan principalmente en esta capa, identificando debilidades estructurales que habilitan ataques de multiples pasos.
• Capa 4 — Analisis de Flujo de Datos: Rastreo de extremo a extremo de como los datos de usuario, contexto de conversacion y salidas de herramientas fluyen a traves del sistema. El DataLeakageAgent rastrea informacion sensible desde su ingesta a traves del procesamiento hasta el almacenamiento, identificando puntos donde los datos escapan de su limite previsto.
• Capa 5 — Mapeo de Cumplimiento: Correlacion automatizada de todos los hallazgos de las capas 1-4 contra 8 frameworks de seguridad. Cada hallazgo recibe calificaciones de severidad especificas del framework, guia de remediacion y evaluaciones de impacto de cumplimiento.

Resultados: 63 Hallazgos en 4 Minutos

AiSec completo su analisis integral de OpenClaw en 4 minutos y 12 segundos. Los 35 agentes identificaron colectivamente 63 hallazgos de seguridad a traves de las cinco capas de analisis. El desglose por severidad fue significativo: 8 hallazgos criticos que requieren atencion inmediata, 15 hallazgos de severidad alta con caminos de ataque explotables, 22 hallazgos de severidad media representando brechas en defensa en profundidad y 18 hallazgos de severidad baja cubriendo oportunidades de endurecimiento y desviaciones de mejores practicas.

• Criticos (8): Vectores de inyeccion de prompt con ejecucion de codigo demostrada, caminos de escape de sandbox, exposicion de datos sensibles en almacenamiento persistente, encadenamiento de herramientas sin restricciones habilitando escalacion de privilegios
• Altos (15): Validacion de entrada insuficiente en parametros de herramientas, limitacion de tasa faltante en bucles de agente, aislamiento debil entre sesiones de usuario, configuraciones predeterminadas inseguras para carga de plugins, exposicion de claves API a traves de mensajes de error
• Medios (22): Registro incompleto de eventos relevantes para seguridad, verificaciones de integridad faltantes en codigo de plugins, controles de timeout insuficientes en llamadas a APIs externas, configuraciones CORS excesivamente permisivas, ausencia de politicas de seguridad de contenido para salidas renderizadas
• Bajos (18): Hallazgos informativos incluyendo versiones de dependencias deprecadas, patrones de manejo de errores no estandar, cabeceras de seguridad faltantes en endpoints internos, brechas de documentacion para opciones de configuracion de seguridad

Analisis Profundo de Hallazgos Criticos

CVE-2026-25253: Inyeccion de Prompt Multi-Vector

El PromptInjectionAgent identifico una vulnerabilidad critica de inyeccion de prompt que permite a un atacante sobreescribir las instrucciones del sistema de OpenClaw a traves de contenido manipulado en fuentes de datos externas. El ataque explota el hecho de que OpenClaw procesa las salidas de herramientas — incluyendo contenido de paginas web, contenidos de archivos y respuestas de APIs — en el mismo contexto que las instrucciones del sistema, sin aplicacion adecuada de limites. Un atacante que controla cualquier contenido que el agente recupera (una pagina web, un documento, un repositorio de codigo) puede incrustar instrucciones que el agente ejecutara con su acceso completo a herramientas.

El PromptInjectionAgent demostro esta vulnerabilidad a traves de tres vectores de ataque independientes: instrucciones ocultas en comentarios markdown dentro de documentos recuperados, caracteres de control Unicode que reestructuran el contexto del prompt y manipulacion de contexto multi-turno que gradualmente desvia el seguimiento de instrucciones del agente. Cada vector fue confirmado como explotable en la configuracion predeterminada, y dos permanecieron explotables incluso con el 'modo estricto' opcional de OpenClaw habilitado. Este hallazgo fue asignado como CVE-2026-25253 y afecta a todas las versiones anteriores al ultimo parche de seguridad.

Escape de Sandbox a Traves de Ejecucion de Codigo

El SandboxEscapeAgent descubrio que el sandbox de ejecucion de codigo de OpenClaw — el entorno donde se ejecuta el codigo solicitado por el usuario — tiene aislamiento insuficiente del sistema anfitrion. A traves de una secuencia de solicitudes de ejecucion de codigo cuidadosamente diseñadas, un agente puede acceder al sistema de archivos del anfitrion mas alla de su directorio de sandbox designado, leer variables de entorno (incluyendo claves API y credenciales almacenadas en el entorno del shell) y, en ciertas configuraciones, establecer conexiones de red salientes para exfiltrar datos.

El camino de escape explota una condicion de carrera en la secuencia de inicializacion del sandbox: durante la ventana de 200 milisegundos entre la creacion del proceso y la aplicacion de la politica del sandbox, el codigo ejecutado tiene acceso al entorno no restringido del anfitrion. El SandboxEscapeAgent automatizo la explotacion de esta ventana, demostrando acceso confiable de lectura de archivos a /etc/passwd, extraccion de variables de entorno y exfiltracion de datos basada en DNS — todo desde dentro de lo que los usuarios creen que es un sandbox de ejecucion aislado.

Exposicion de Datos Sensibles en Logs de Conversacion

El DataLeakageAgent rastreo el flujo de datos de OpenClaw e identifico que los historiales de conversacion — que rutinariamente contienen claves API, contraseñas, informacion personal y codigo propietario compartido por los usuarios — se almacenan en texto plano en el sistema de archivos local con permisos que permiten acceso por cualquier proceso ejecutandose bajo la misma cuenta de usuario. En despliegues multi-usuario (que representan un porcentaje significativo de las instalaciones empresariales de OpenClaw), esto significa que los datos de conversacion de cualquier usuario son potencialmente accesibles para los procesos de otros usuarios.

Escalacion de Privilegios a Traves de Encadenamiento de Herramientas

El ToolChainAgent identifico un camino critico de escalacion de privilegios donde un agente con acceso a un conjunto limitado de herramientas puede encadenar invocaciones de herramientas para lograr capacidades mas alla de sus permisos previstos. Especificamente, el agente demostro que una herramienta con acceso de solo lectura al sistema de archivos puede invocar la herramienta de ejecucion de codigo para escribir archivos, que a su vez pueden usarse para modificar la propia configuracion del agente y otorgar acceso a herramientas adicionales. Esta capacidad de auto-modificacion efectivamente evita cualquier modelo de permisos aplicado a nivel de configuracion.

Correlacion Cross-Framework: 8 Frameworks, Un Reporte

Una de las capacidades mas poderosas de AiSec es la correlacion cross-framework automatizada. Cada hallazgo se mapea a todos los controles aplicables a traves de 8 frameworks de seguridad simultaneamente: OWASP Top 10 para LLMs (2025), NIST AI Risk Management Framework (AI RMF), MITRE ATLAS (Adversarial Threat Landscape for AI Systems), ISO 42001 (AI Management System), EU AI Act (clasificaciones de riesgo y requisitos), OWASP Application Security Verification Standard (ASVS), CIS Controls v8 y NIST Cybersecurity Framework 2.0.

Este mapeo cross-framework no es solo un ejercicio academico — es operativamente critico. Un CISO que necesita reportar la postura de seguridad de IA a la junta directiva mapea hallazgos a NIST CSF. Un equipo de cumplimiento preparandose para requisitos del EU AI Act mapea hallazgos a las categorias de riesgo de la regulacion. Un equipo de desarrollo priorizando correcciones mapea hallazgos a OWASP para guia de remediacion accionable. AiSec genera todas estas vistas desde un unico escaneo, eliminando el esfuerzo manual de cross-referenciar hallazgos entre frameworks.

Para el analisis de OpenClaw, la correlacion cross-framework revelo que 6 de los 8 hallazgos criticos mapean a OWASP LLM01 (Inyeccion de Prompt) o LLM06 (Divulgacion de Informacion Sensible). Bajo el EU AI Act, el uso de OpenClaw en toma de decisiones autonoma lo clasificaria como alto riesgo, activando requisitos obligatorios de transparencia, supervision humana y pruebas de seguridad — requisitos que la arquitectura actual no satisface completamente. Bajo NIST AI RMF, los hallazgos se agrupan en las funciones GOVERN y MAP, indicando que las causas raiz son decisiones de gobernanza arquitectonica mas que bugs de implementacion.

Lo Que los Mantenedores de OpenClaw Hicieron Bien

Una auditoria de seguridad que solo destaca fallas da una imagen incompleta. Los mantenedores de OpenClaw han tomado varias decisiones de seguridad solidas que otros frameworks de agentes deberian emular. El proyecto tiene un modelo de permisos integral que, aunque eludible a traves de la vulnerabilidad de encadenamiento de herramientas descrita anteriormente, proporciona una arquitectura clara para restringir las capacidades del agente — la base es solida aunque la implementacion tiene brechas. El sandbox de ejecucion de codigo existe y aplica correctamente las restricciones en operacion estable — la vulnerabilidad de condicion de carrera es un problema de timing, no una ausencia de diseño.

El proceso de respuesta de seguridad de OpenClaw es ejemplar. Cuando reportamos los hallazgos criticos a traves de su programa de divulgacion responsable, los mantenedores reconocieron los 8 hallazgos criticos dentro de 48 horas, confirmaron la reproducibilidad dentro de una semana y tenian parches en revision dentro de dos semanas. Este tiempo de respuesta pone a OpenClaw por delante del 90% de los proyectos open-source con los que hemos trabajado. El proyecto tambien mantiene una pagina de avisos de seguridad, soporta releases firmados y tiene un programa activo de bug bounty — practicas que demuestran un compromiso genuino con la seguridad.

Implicaciones para el Ecosistema de Agentes de IA

Si el framework de agentes de IA mas popular y mas escrutado tiene 8 vulnerabilidades criticas de seguridad, el estado del ecosistema mas amplio es preocupante. OpenClaw se beneficia de 191.000 pares de ojos, un equipo de seguridad dedicado, un programa de divulgacion responsable y ahora un analisis de AiSec. La mayoria de los frameworks de agentes de IA desplegados en produccion no tienen ninguna de estas ventajas. Estan construidos por equipos pequeños, desplegados sin revision de seguridad y operados con confianza implicita en el comportamiento del agente.

Los hallazgos de este analisis apuntan a problemas sistemicos en como la industria construye agentes de IA. Las defensas contra inyeccion de prompts aun no son practica estandar — la mayoria de los frameworks procesan contenido externo en el mismo contexto que las instrucciones del sistema. El aislamiento del sandbox se trata como un detalle de implementacion en lugar de un limite critico de seguridad. Los datos en reposo raramente se encriptan. Los modelos de permisos son consultivos en lugar de aplicados. Estos no son bugs de OpenClaw especificamente; son patrones repetidos a traves de todo el ecosistema de agentes. La industria necesita un cambio fundamental: tratar la seguridad de agentes de IA como una disciplina de ingenieria de primera clase, no como una casilla a marcar antes del lanzamiento.

Como Ejecutar AiSec en Tus Propios Sistemas de IA

AiSec es open source y esta disponible en github.com/fboiero/AiSec. Ejecutarlo contra tus propios sistemas de agentes de IA toma minutos, no dias. El framework esta diseñado para ser autocontenido — no necesitas modificar tu sistema objetivo ni instalar agentes en infraestructura de produccion. AiSec opera externamente, sondeando el objetivo a traves de las mismas interfaces que usaria un atacante.

• Clonar el repositorio: git clone https://github.com/fboiero/AiSec.git && cd AiSec
• Instalar dependencias: pip install -e . (Python 3.10+ requerido)
• Configurar tu objetivo: editar config/target.yaml con los endpoints, autenticacion y parametros de alcance de tu sistema de IA
• Ejecutar el escaneo completo: aisec scan --target config/target.yaml --frameworks all --output report.json
• Generar reportes de cumplimiento: aisec report --input report.json --format pdf --frameworks owasp-llm,nist-ai-rmf,eu-ai-act
• Para integracion CI/CD: aisec scan --target config/target.yaml --fail-on critical,high --output-format junit

El escaneo ejecuta los 35 agentes en paralelo por defecto, completando un analisis completo en menos de 5 minutos para la mayoria de los sistemas de IA. Tambien puedes ejecutar agentes individuales para pruebas dirigidas — por ejemplo, aisec scan --agents PromptInjectionAgent,SandboxEscapeAgent para una evaluacion enfocada de tus superficies de ataque mas criticas. La salida incluye guia detallada de remediacion para cada hallazgo, priorizada por severidad y mapeada a los frameworks de cumplimiento relevantes para tu organizacion.

En Xcapit, la seguridad de IA no es una actividad secundaria — es central a todo lo que construimos. AiSec surgio de nuestras practicas de seguridad internas, refinadas a traves de años de construir agentes de IA para clientes empresariales en los sectores fintech, energia y gobierno. Lo hicimos open source porque creemos que todo el ecosistema se beneficia cuando las herramientas de seguridad de IA son accesibles para todos, no solo para organizaciones que pueden pagar auditorias de seguridad de seis cifras. Si queres ir mas profundo — configuraciones personalizadas de AiSec para tu arquitectura especifica, monitoreo de seguridad continuo para tus despliegues de IA, o un engagement completo de red team — nuestro equipo de ciberseguridad puede ayudarte. Visita xcapit.com/services/cybersecurity para iniciar la conversacion.