Um scanner de segurança em tempo real que monitora blockchains EVM para detectar vulnerabilidades perigosas de injeção de chamada arbitrária em contratos inteligentes.
Instalar e Baixar
1. ClawHub CLI
A maneira mais rápida de instalar uma habilidade diretamente do registro.
npx clawhub@latest install arbinjectionskill
2. Instalação Manual
Copie a pasta da habilidade para um desses locais
~/.openclaw/skills/ <project>/skills/ Prioridade: Espaço de Trabalho > Local > Integrado
3. Instalação do Prompt
Copie este prompt para o OpenClaw para instalá-lo automaticamente.
Ajude-me a instalar o arbinjectionskill usando o Clawhub. Se o Clawhub não estiver instalado, instale-o primeiro (npm i -g clawhub).
Prefere baixar?
Obtenha os arquivos originais da habilidade em um arquivo ZIP.
O que é ArbInjection?
O ArbInjection é uma ferramenta de segurança técnica projetada para a coleção Openclaw Skills, focada na identificação de padrões CALL e DELEGATECALL que permitem injeções de chamadas arbitrárias. Ele serve como um auditor automatizado para pesquisadores de blockchain, fornecendo um mecanismo robusto para escanear bytecode em várias cadeias compatíveis com EVM.
Ao operar dentro da estrutura Openclaw Skills, ele permite que desenvolvedores e auditores mantenham uma vigilância contínua sobre novas implantações, garantindo que as vulnerabilidades sejam identificadas no momento em que atingem a rede. A ferramenta equilibra a detecção automatizada com requisitos de verificação manual para garantir relatórios de segurança de alta fidelidade.
Casos de uso do ArbInjection
- Monitoramento em segundo plano de novas implantações de contratos em redes como Ethereum, BSC e Polygon para encontrar vulnerabilidades.
- Realização de varreduras de segurança sob demanda de endereços de contratos inteligentes específicos durante o processo de auditoria.
- Automatização de alertas de segurança para plataformas de mensagens quando riscos críticos de injeção são detectados em tempo real.
- Aprimoramento da pesquisa de segurança educacional através da análise de padrões de bytecode por meio da interface Openclaw Skills.
Como o ArbInjection funciona
- A habilidade se conecta às redes EVM especificadas e assina eventos de novos blocos para monitorar as implantações de contratos.
- Ao detectar um novo contrato, o sistema recupera e analisa o bytecode do contrato em busca de assinaturas de vulnerabilidade específicas.
- Um veredito de gravidade é atribuído com base no nível de controle do usuário sobre os alvos de chamada e calldata.
- Relatórios detalhados são gerados nos formatos JSON e Markdown e armazenados em um diretório de resultados estruturado.
- Se um risco alto ou crítico for identificado, a habilidade aciona uma notificação por meio de ferramentas de mensagens integradas para alertar o usuário.
Configuração do ArbInjection
Para instalar este componente da sua biblioteca Openclaw Skills, siga estas etapas:
git clone https://github.com/BringYourOwnBot/arb-injection.git
cd arb-injection
npm install
Para iniciar uma sessão de monitoramento para uma rede específica:
node index.js eth
Esquema de Dados e Taxonomia de ArbInjection
A habilidade organiza os dados da varredura em uma pasta de resultados local, garantindo que as descobertas sejam facilmente acessíveis para análises posteriores. Os dados são estruturados da seguinte forma:
| Formato | Descrição |
|---|---|
| .json | Metadados técnicos legíveis por máquina, incluindo endereço do contrato e marcadores de vulnerabilidade. |
| .md | Relatórios legíveis por humanos contendo o veredito, avaliação de risco e links do explorador. |
| .env | Arquivo de configuração para gerenciar chaves de API e caminhos de saída personalizados. |
Recursos avançados do ArbInjection
- Suporte LLM integrado usando Anthropic para análise contextual profunda de vulnerabilidades sinalizadas.
- Compatibilidade multi-chain suportando Ethereum, Base, Arbitrum, Optimism, Polygon e Hyper.
- Fluxos de trabalho de manutenção automatizados que utilizam tarefas cron para atualizações diárias no ambiente Openclaw Skills.
- Filtragem sofisticada de falsos positivos para ignorar padrões seguros como proxies EIP-1167 e alvos de delegados codificados rigidamente.
SKILL.md
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