Подход к безопасности OpenClaw с использованием LLM-маршрутизатора и приватного обмена zrok

✍️ OpenClawRadar📅 Опубликовано: 3 апреля 2026 г.🔗 Source
Подход к безопасности OpenClaw с использованием LLM-маршрутизатора и приватного обмена zrok
Ad

Разработчик подробно описал свой подход к запуску OpenClaw и маршрутизатора LLM внутри среды VM+Kubernetes одной командой, уделяя особое внимание решению проблем безопасности вокруг агентских систем типа "маленький лобстер".

Проблема безопасности и первоначальный подход

Проект начался с опасений по поводу безопасности агентских систем, подобных OpenClaw. Разработчик отмечает, что одной только изоляции (sandboxing) недостаточно для решения фундаментальной проблемы безопасности: пока у агента есть права на выполнение, простая инъекция навыка может вызвать что-то вроде printenv и раскрыть все внедрённые API-ключи. Удаление прав на выполнение лишило бы около 90% функциональности, а без внедрения ключа API для LLM агент вообще не сможет обращаться к модели.

Решение с маршрутизатором LLM

Изначально разработчик рассматривал использование сервисной сетки (service mesh) с сайдкаром для обработки инъекции заголовков аутентификации, но принудительное использование HTTPS в OpenClaw сделало это непрактичным. Вместо этого он перешёл на использование маршрутизатора LLM, который позволяет внедрять API-ключи на уровне маршрутизатора. Этот подход даёт дополнительное преимущество, позволяя пользователям проверять журналы разговоров и создавать собственные плагины мониторинга, например, используя Claude Code для наблюдения за агентом.

Ad

Удалённый доступ через zrok

Ещё одной задачей была интеграция с коммуникационными приложениями, такими как Slack или Telegram, что требует внедрения токенов для удалённого доступа. Решение использует приватный обмен zrok, позволяя удалённому хосту получить доступ к админ-чату агента через приватный обмен без использования каких-либо мессенджеров. Разработчик признаёт, что это ограничивает некоторые возможности — это компромисс. Полная поддержка коммуникационных приложений в этой модели потребовала бы запуска шлюза и агента в отдельных контейнерах, что ещё не реализовано.

Детали проекта

Проекту дано китайское название "Xiao Long Xia" (小笼虾), где иероглиф "笼" взят из "xiaolongbao" (пельмени с супом). Реализация запускает OpenClaw и маршрутизатор LLM внутри среды VM+Kubernetes одной командой.

📖 Read the full source: r/openclaw

Ad

👀 Смотрите также

MCP Sandbox: Запускайте MCP-серверы в изолированных контейнерах без необходимости им доверять
Безопасность

MCP Sandbox: Запускайте MCP-серверы в изолированных контейнерах без необходимости им доверять

Разработчик создал MCP Sandbox, который запускает MCP-серверы в изолированных контейнерах gVisor с политикой запрета сетевого доступа по умолчанию и безопасным внедрением секретов, а также предварительным сканированием на уязвимости CVE и проверкой паттернов.

OpenClawRadar
Плагин безопасности Claude Code: Внедрение AppSec в рабочий процесс разработчика
Безопасность

Плагин безопасности Claude Code: Внедрение AppSec в рабочий процесс разработчика

Anthropic выпустил плагин безопасности для Claude Code, который находит и исправляет уязвимости во время написания кода. Он доступен всем пользователям через маркетплейс, а не только Enterprise. Обсуждается, станет ли он легковесным помощником, серьезным слоем AppSec или мостом к Claude Security.

OpenClawRadar
Анализ безопасности ИИ-агентов выявляет нарушенную модель доверия и высокий уровень уязвимостей.
Безопасность

Анализ безопасности ИИ-агентов выявляет нарушенную модель доверия и высокий уровень уязвимостей.

Анализ безопасности ИИ-агентов показывает, что фундаментальная модель доверительных отношений нарушена: 49% пакетов MCP имеют проблемы с безопасностью, а косвенное внедрение достигает 36-98% успешности атак на передовые модели.

OpenClawRadar
Отчет OpenAI об угрозах за июнь 2026 года: ИИ-агенты используются для вредоносной деятельности
Безопасность

Отчет OpenAI об угрозах за июнь 2026 года: ИИ-агенты используются для вредоносной деятельности

Последний отчет OpenAI об угрозах показывает, как AI-агенты используются для дезинформации, фишинга и мошенничества, с конкретными данными об инцидентах и стратегиями смягчения последствий.

OpenClawRadar