DeepTrap

DeepTrap 영어 | 中文 적대적 실행 컨텍스트에서 OpenClaw 에이전트를 위한 오픈월드 보안 평가. DeepTrap 은 OpenClaw 에이전트가 정상적인 사용자 작업을 완료하면서도 악의적인 실행 컨텍스트 압력오염된 작업공간 파일, 주입된 스킬, 오해를 유발하는 도구 메타데이터, 안전하지 않은 명령 경로, 심어진 비밀값, 인코딩된 페이로드에 저항할 수 있는지 평가하는 보안 벤치마크입니다. 공개 릴리스에는 6가지 컨텍스트 취약점 클래스 x 7가지 운영 시나리오 패밀리 로 구성된 42개의 재연 태스크 와 벤치마크 러너 및...

ActBench v0.1.0

ActBench ActBench is a self-evolving benchmark of behavioral safety in cowork agents. It defines behavioral safety as whether an agent's execution remains within the permissions and state changes required by a benign task, and evaluates realized behavioral risk from execution trajectories rather...

Red-Teaming Agent Execution Contexts: Open-World Security Evaluation on OpenClaw

Agentic language-model systems increasingly rely on mutable execution contexts, including files, memory, tools, skills, and auxiliary artifacts, creating security risks beyond explicit user prompts. This paper presents DeepTrap, an automated framework for discovering contextual vulnerabilities in...