Transformer作者重造龍蝦，Rust搓出鋼鐵版，告別OpenClaw裸奔

夢晨 發自 凹非寺
量子位 | 公眾號 QbitAI

有多少龍蝦在互聯網上裸奔？

AI智能體帶著你的密碼和API密鑰暴露給全網。

Transformer作者Illia Polosukhin看不下去了。出手從零重構了安全版龍蝦：IronClaw。

IronClaw目前已在GitHub上開源，提供macOS、Linux和Windows的安裝包，支持本地部署，也支持通過云端托管。項目仍處于快速迭代階段，v0.15.0版本的二進制文件已可下載。

Polosukhin（以下簡稱菠蘿哥）還在Reddit論壇開貼回應一切，關注度頗高。

OpenClaw火了，但也“著火”了

菠蘿哥本人也是OpenClaw的早期使用者，并稱這是他等了20年的技術。

• 它已經改變了我與計算交互的方式。

然而OpenClaw的安全狀況堪稱災難，一鍵式遠程代碼執行、提示注入攻擊、惡意技能竊取密碼，這些漏洞在OpenClaw的生態系統中被逐一曝光。

超過25000個公開實例在沒有充分安全控制的情況下暴露在互聯網上，被安全專家直接稱為「安全垃圾火災（security dumpster fire）」。

問題的根源在于架構本身。

當用戶將自己的郵箱Bearer Token交給OpenClaw時，會被直接送入LLM提供商的服務器。

菠蘿哥在Reddit上指出這意味著什么：

• 你所有的信息，甚至包括你沒有明確授權的數據，都可能被該公司的任何員工訪問到。這同樣適用于你雇主的數據。不是說這些公司有惡意，但現實就是用戶沒有真正的隱私。

他表示，再多的便利也不值得拿自己和家人的安全與隱私去冒險。

用Rust從零重建一切

IronClaw是用Rust語言對OpenClaw的完全重寫。

Rust的內存安全特性能從根本上消除緩沖區溢出等傳統漏洞，這對于需要處理私鑰和用戶憑證的系統至關重要。

在安全架構上，IronClaw建立了四層縱深防御。

第一層是Rust本身提供的內存安全保證。

第二層是WASM沙箱隔離，所有第三方工具和AI生成的代碼都在獨立的WebAssembly容器中運行，即使某個工具是惡意的，其破壞范圍也被嚴格限制在沙箱之內。

第三層是加密憑證保險庫，所有API密鑰和密碼都使用AES-256-GCM加密存儲，每一條憑證都綁定了策略規則，規定它只能用于特定域名。

第四層是可信執行環境（TEE），利用硬件級別的隔離保護數據，即使是云服務提供商也無法訪問用戶的敏感信息。

這套設計中最關鍵的一點是：大模型本身永遠接觸不到原始憑證。

只有當智能體需要與外部服務通信時，憑證才會在網絡邊界被注入。

菠蘿哥舉了一個例子，即使大模型被提示注入攻擊，試圖將用戶的Google OAuth令牌發送給攻擊者，憑證存儲層也會直接拒絕這個請求，記錄日志，并向用戶發出警報。

然而開發者社區還是不放心，畢竟OpenClaw有2000多個公開實例被攻擊，以及存在大量惡意技能，IronClaw一旦走紅會不會重蹈覆轍？

菠蘿哥的回應是，IronClaw的架構設計已經從根本上堵住了OpenClaw的核心漏洞。憑證始終加密存儲且從不接觸LLM，第三方技能無法在主機上執行腳本，只能在容器內部運行。

即便通過CLI訪問，也需要用戶的系統鑰匙串來解密，拿到的加密密鑰本身沒有意義。

他同時表示，隨著核心版本趨于穩定，團隊計劃進行紅隊測試和專業安全審查。

關于提示注入這個業界公認的難題，菠蘿哥給出了更詳細的思路。

當前IronClaw使用啟發式規則進行模式檢測，未來目標是部署一個可持續更新的小型語言分類器來識別注入模式。

但他也承認，提示注入不僅可能竊取憑證，還可能直接篡改用戶的代碼庫或通過通訊工具發送惡意消息。

應對這類攻擊需要一套更智能的策略系統，能夠在不查看輸入內容的情況下審查智能體的行為意圖，“還需要更多工作，歡迎社區貢獻”。

有人問到本地部署和云端部署的取舍。

菠蘿哥認為純本地方案存在明顯局限，設備關機時智能體就停止工作，移動端的能耗難以承受，復雜的長時間任務也無法運行。

他認為機密云（confidential cloud）是目前的最優折中方案，既能提供接近本地設備的隱私保障，又能解決「永遠在線」的問題。

他還提到一個細節：用戶可以設置策略，例如在跨境旅行時自動添加額外的安全屏障，防止未經授權的訪問。

一個更大的野心

菠蘿哥并非普通的開源開發者。

2017年，他作為八位共同作者之一發表了「Attention Is All You Need」，其中提出的Transformer架構奠定了當今所有大語言模型的基礎。

雖然在署名中他排最后，但論文中有一條腳注寫著「Equal contribution. Listing order is random.」排名純屬隨機。

但同年他從谷歌離職，創立NEAR Protocol，致力于將AI與區塊鏈技術融合。

IronClaw背后是NEAR Protocol一個更大的戰略構想：用戶自有AI（User-Owned AI）。

在這個愿景中，用戶完全掌控自己的數據和資產，AI智能體在可信環境中代替用戶執行任務。

NEAR已經為此搭建了AI云平臺和去中心化GPU市場等基礎設施，IronClaw是這套體系的運行時層。

菠蘿哥甚至開發了一個智能體互相雇傭的市場。

在NEAR的market.near.ai上，用戶可以將自己專業化的智能體注冊上線，隨著智能體積累聲譽，它將獲得更多高價值的任務。

當被問到普通人未來五年如何適應AI時代時，菠蘿哥的建議是盡快采用AI智能體的工作方式，學會將完整的工作流程交給它自動化處理。

他的這種判斷并非近期才突然產生。

早在2017年創立NEAR AI時，菠蘿哥就在告訴所有人“未來你只需要和計算機對話，不再需要寫代碼”。

當時人們覺得他們瘋了，是在說胡話。

九年過去了，這件事正在變成現實。

“AI智能體是人類與線上一切交互的終極界面，”Polosukhin寫道，“但讓我們把它做得安全。”

GitHub地址：
https://github.com/nearai/ironclaw

參考鏈接：
[1]https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/1rlnwsk/d_ama_secure_version_of_openclaw/