必须启用openclaw内置安全层与底层模型协同过滤敏感内容：一、开启脱敏模块并配置正则规则；二、设置模型前置拦截策略；三、部署本地模型+过滤代理链；四、绑定文件系统白名单；五、启用审计日志掩码。
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如果您在使用 OpenClaw AI 过程中需要防止敏感内容（如身份证号、手机号、内部文档片段、医疗记录等）被模型处理或外泄，则必须依赖其内置安全层与底层模型的协同配合。以下是实现敏感内容过滤的具体方法：
一、启用 OpenClaw 内置敏感数据脱敏模块
OpenClaw 2026 版本在数据维度新增了实时敏感数据识别与脱敏能力，该模块在数据进入模型前自动扫描并替换高危字段，不依赖模型自身判断，确保原始输入不被完整传递。
1、编辑配置文件 openclaw.json，定位到 "security" 节点；
2、将 "enable_sanitize": false 修改为 true；
3、在 "sanitization_rules" 数组中添加正则规则，例如：
"\b\d{17}[\dXx]\b" 匹配中国大陆身份证号；
4、保存后执行 openclaw restart 使配置生效。
二、配置模型层前置内容拦截策略
当使用云模型（如 Anthropic、MiniMax、百炼）时，可在请求发送至远程 API 前插入内容审查中间件，依据预设关键词、语义分类器或规则引擎对 prompt 进行拦截或重写，避免敏感上下文被提交。
1、在 openclaw.json 的 "models.providers.[provider].preprocess" 字段下启用插件路径；
2、编写 Python 插件脚本，调用本地轻量级分类器（如 fasttext 训练的“敏感意图”模型）判断用户指令是否含高风险语义；
3、若判定为高风险，自动触发 "REDACTED_BY_POLICY" 占位符并终止转发；
4、重启服务后，所有经该 provider 发出的请求均强制经过此拦截流程。
三、部署本地模型 + 闭源过滤代理链
采用 Ollama 本地运行模型时，可叠加独立的过滤代理（如基于 Llama-Guard-2 微调的轻量 checkpoint），构建“用户输入 → 过滤代理 → 模型推理 → 过滤代理 → 输出”的双端校验链，实现输入与输出双向敏感内容阻断。
1、拉取已集成过滤能力的镜像：ollama run llama-guard:3b-filtered；
多链钱包与交易工具，为 AI 代理提供 27 项功能：钱包管理（创建、查余额、导出密钥），灵活额度代币兑换（100美元、50%、最大），跨链桥，DEX 市场数据（热门、成交量、涨跌榜），分层市值的代币发行，费用管理。支持 Solana 与 EVM 链。适用于代理需要操作钱包、执行交易、调研或发行代币的场景。
2、修改 openclaw.json 中 "models.providers.ollama.baseUrl" 指向该过滤代理监听地址（如 http://localhost:8081）；
3、确保过滤代理配置了拒绝响应模板，对含 PII、密钥、系统路径等字段的输出返回空响应或通用提示；
4、验证时向 OpenClaw 提问包含“我的身份证是11010119900307299X”，观察是否被静默截断而非回显。
四、绑定文件系统访问白名单与路径沙箱
OpenClaw 在读取本地文件作为上下文时，若未限制路径范围，可能意外加载敏感配置、日志或凭证文件。通过路径白名单机制，可强制限定仅允许访问指定目录下的内容，从源头规避敏感信息注入。
1、在 openclaw.json 的 "filesystem.sandbox" 节点下设置 "allowed_paths" 数组；
2、填入绝对路径，例如："/home/user/documents" 和 "/home/user/notes"；
3、禁用递归扫描：将 "recursive_scan" 设为 false；
4、重启服务后，任何尝试读取 /etc/shadow 或 ~/.aws/credentials 的操作将被直接拒绝并记录审计日志。
五、启用审计日志中的敏感内容掩码输出
即使敏感内容未被完全拦截，OpenClaw 的审计日志系统也支持对已记录字段进行运行时掩码，确保日志文件本身不成为泄露载体，满足 GDPR、等保2.0 等合规要求。
1、打开 openclaw.json 中的 "audit.log_masking" 配置块；
2、将 "enabled" 设为 true；
3、在 "fields" 列表中添加需掩码的键名，例如："user_input"、"file_content"、"api_response"；
4、确认 "mask_char" 为 *，"mask_length" 为 4，以实现最小必要遮蔽。
