Configuration d'OpenClaw pour l'Inférence LLM Chiffrée à l'Aide d'Enclaves TEE

Configuration d'OpenClaw pour l'inférence privée de LLM

Un développeur sur r/openclaw a détaillé sa configuration pour exécuter OpenClaw avec une inférence de LLM chiffrée en utilisant des environnements d'exécution de confiance (TEE). Il est passé d'une inférence standard basée sur des clés API à un backend chiffré basé sur des enclaves utilisant le fournisseur Onera, qui exécute l'inférence à l'intérieur des environnements d'exécution de confiance AMD SEV-SNP.

Implémentation technique

La principale différence avec cette approche est que les invites sont chiffrées de bout en bout et envoyées directement dans les environnements d'exécution de confiance matériels. Le client effectue d'abord une attestation à distance pour vérifier l'identité de l'enclave avant d'envoyer des données. Cela signifie :

• Les invites ne sont pas visibles par le système d'exploitation hôte
• Le fournisseur d'infrastructure ne peut pas lire le texte en clair
• L'inférence s'exécute dans une mémoire isolée matériellement

OpenClaw a rendu cette intégration simple puisqu'il prend en charge les fournisseurs compatibles OpenAI. Le développeur a ajouté le fournisseur dans ~/.openclaw/openclaw.json et l'a défini comme principal.

Exemple de configuration

Configuration du fournisseur :

{
  models: {
    mode: "merge",
    providers: {
      onera: {
        baseUrl: "https://api.onera.chat/v1",
        apiKey: "onr_YOUR_API_KEY_HERE",
        auth: "api-key",
        api: "openai-completions",
        models: [
          {
            id: "openai/gpt-oss-120b",
            name: "GPT OSS 120B (via Onera)",
            reasoning: false,
            input: ["text"],
            cost: {
              input: 0,
              output: 0,
              cacheRead: 0,
              cacheWrite: 0
            },
            contextWindow: 200000,
            maxTokens: 8192
          }
        ]
      }
    }
  }
}

Définition comme modèle principal :

{
  agents: {
    defaults: {
      model: {
        primary: "onera/openai/gpt-oss-120b"
      },
      models: {
        "onera/openai/gpt-oss-120b": {
          alias: "Onera GPT OSS 120B"
        }
      }
    }
  }
}

Comment cela fonctionne

En coulisses :

• Le client vérifie l'enclave via l'attestation
• Un canal sécurisé est établi (protocole Noise)
• L'invite est traitée à l'intérieur de l'enclave
• La réponse est renvoyée via le même canal chiffré

Compromis constatés

• Latence légèrement plus élevée due à l'attestation et à la configuration de session sécurisée
• Plus de composants mobiles par rapport aux points de terminaison API standard
• Garanties plus fortes concernant la confidentialité des invites

Pour travailler avec des référentiels privés, cette approche offre un modèle de confiance plus propre que l'envoi de texte en clair aux API cloud typiques. Le développeur mentionne d'autres fournisseurs explorant des approches TEE similaires, notamment Phala et tinfoil AI.