safeclaw

文章 3
構建一個處理真實 Binance 賬戶的公共 AI 機器人並不是一個簡單的安全挑戰。本文解釋了 SafeClaw 中的每一個安全層及其存在的原因。
━━━ 威脅模型 ━━━
在設計 SafeClaw 的安全性時，我們考慮了這些攻擊向量：
1. 提示注入 — 用戶構造消息使 AI 繞過其規則
2. 跨用戶數據泄露 — 用戶 A 的密鑰或數據對用戶 B 可見
3. 密鑰外泄 — 從存儲或日誌中提取 API 密鑰

文章 8
SafeClaw v1 涵蓋了核心用例：P2P 安全、交易心理、自動 DCA、教育、收益跟蹤和內容創作。接下來平臺將走向何方。
━━━ 第二階段：智能層 ━━━
鯨魚錢包跟蹤器
利用 Binance 的地址洞察技能和鏈上數據，SafeClaw 可以監控一份經過篩選的已知智能資金錢包列表。當被跟蹤的錢包積累了在 Binance 交易信號中也出現的代幣時，SafeClaw 會發出警報——包括錢包的歷史表現、來自審計技能的代幣安全評分，以及基於用戶風險概況的建議入場規模。