
风险OpenClaw作为一个自主决策的AI智能体,需要调用系统资源来完成各种任务。但是,如果没有严格的权限控制和数据隔离,风险就会随之而来:1. 越权操作智能体可能会被引导去访问一些不被授权的资源。2. 信息泄露敏感数据可能会被错误地存储在不安全的区域,甚至外泄。3. 系统控制权被夺攻击者有可能接管智能体的控制环境。针对这些问题,是石科技提出了一种更有效的解决方案,重点是为OpenClaw的敏感数据提供从静态存储到运行时访问的全链路可控保护。从结构上重塑安全边界这个方案专为OpenClaw的算力服务而设计,确保用户在开机即用和本地模型调用的体验不受影响,同时建立了四个安全支柱:

是石科技推出的预装OpenClaw的本地模型推理与DataVault数据保护一体化集群解决方案1. 本地部署,数据不出域该方案通过数十台高性能服务器搭建本地推理集群,确保OpenClaw与模型都在本地运行,整个推理过程不会离开本地模型服务区域,这样可以有效避免公网攻击的风险,完美符合工信部的“关闭不必要的公网访问”建议。2. DataVault数据保护架构:划定安全运行边界这是此次方案升级的核心亮点。在单台租赁的虚拟机内部,我们为OpenClaw设定了独立的安全域(.openclaw)。静态加密:这个目录挂载于独立的LUKS加密分区,即使云服务商或运维人员接触到底层磁盘,也无法直接读取敏感内容。运行时控制:通过内核级的LSM/FTrammel机制实施访问控制。任何读取了.openclaw中数据的普通进程,都会被禁止通过文件、网络、IPC等方式向非安全域写入数据。这从根本上限制了敏感数据在运行时的传播范围,防止被复制、导出或恶意带出。3. 可控的推理通道:白名单机制由于OpenClaw需要与本地大模型进行交互,方案引入了白名单机制。openclaw-gateway被定义为白名单进程,能够读取安全域数据并调用本地模型API,而普通进程则无此权限。这样既确保了数据不越界,又保障了必要的推理能力,实现了数据与模型的“可控联动”。4. 统一网关与持续加固openclaw-gateway作为统一的模型调用网关,在这里实施严格的身份认证、最小权限的访问控制以及全流程的操作审计,全面响应工信部关于完善身份认证和安全审计的建议。同时,是石科技的研发团队会持续关注OpenClaw的官方安全动态,确保方案始终运行在安全的版本上。面向智能体时代的安全合规需求,是石科技通过本地化部署筑牢数据主权防线,通过DataVault划定运行时安全边界,通过统一网关强化全域访问控制,积极响应工信部的安全指引,努力让AI智能体在效率提升和安全可控之间取得平衡。未来,是石科技将继续秉持“安全优先、专业部署”的理念,依托本地模型推理与数据保护一体化能力,为各行各业释放智能生产力提供坚实可靠的技术基础。(柯轩)











建议大家在使用OpenClaw时多关注权限控制,毕竟安全问题不容忽视。
安全域的设计很巧妙,感觉能有效防止数据泄露。
这种防止越权操作的机制很有必要,尤其在敏感数据处理上。
我觉得本地部署的方式非常适合那些对数据安全要求高的企业,使用起来会更安心。
这套集群方案真是为企业的安全考虑得很周到,尤其是本地部署的设计,让人有种踏实的感觉。
真希望这种集群方案能普及,让所有企业都能有更安全的选择,安全问题可不容小觑。
我觉得这种集群方案能帮助企业避免很多安全隐患,真是个不错的选择。