Настройка OpenClaw для зашифрованного вывода LLM с использованием TEE анклавов

Конфигурация OpenClaw для приватного вывода LLM

Разработчик на r/openclaw подробно описал свою настройку для запуска OpenClaw с зашифрованным выводом LLM с использованием доверенных сред выполнения (TEE). Он перешёл от стандартного вывода на основе API-ключей к зашифрованному бэкенду на основе анклавов с использованием провайдера Onera, который выполняет вывод внутри доверенных сред выполнения AMD SEV-SNP.

Техническая реализация

Ключевое отличие этого подхода в том, что промпты шифруются сквозным образом и отправляются непосредственно в аппаратные доверенные среды выполнения. Клиент сначала выполняет удалённую аттестацию для проверки идентичности анклава перед отправкой любых данных. Это означает:

• Промпты не видны основной ОС
• Провайдер инфраструктуры не может читать открытый текст
• Вывод выполняется внутри аппаратно изолированной памяти

OpenClaw упростил эту интеграцию, поскольку поддерживает провайдеров, совместимых с OpenAI. Разработчик добавил провайдера в ~/.openclaw/openclaw.json и установил его в качестве основного.

Пример конфигурации

Конфигурация провайдера:

{
  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 (через Onera)",
            reasoning: false,
            input: ["text"],
            cost: {
              input: 0,
              output: 0,
              cacheRead: 0,
              cacheWrite: 0
            },
            contextWindow: 200000,
            maxTokens: 8192
          }
        ]
      }
    }
  }
}

Установка в качестве основной модели:

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

Как это работает

Под капотом:

• Клиент проверяет анклав через аттестацию
• Устанавливается защищённый канал (протокол Noise)
• Промпт обрабатывается внутри анклава
• Ответ возвращается по тому же зашифрованному каналу

Замеченные компромиссы

• Небольшая дополнительная задержка из-за аттестации и настройки защищённой сессии
• Больше компонентов по сравнению со стандартными API-эндпоинтами
• Более строгие гарантии конфиденциальности промптов

Для работы с приватными репозиториями этот подход обеспечивает более чистую модель доверия по сравнению с отправкой открытого текста в обычные облачные API. Разработчик упоминает других провайдеров, исследующих аналогичные подходы с TEE, включая Phala и tinfoil AI.