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  4. 我抓了自己機器上 Claude Code 跟 Codex 的對外連線:一個會連 Datadog,一個每次都送 489 KB

我抓了自己機器上 Claude Code 跟 Codex 的對外連線:一個會連 Datadog,一個每次都送 489 KB

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  • 王池川王 离线
    王池川王 离线
    王池川
    超级版主 技术大牛
    编写于 最后由 王池川 编辑
    #1

    上一篇那份 Anthropic 的報告,留言裡有人點出來,說「還原能力」主要來自服務端拿到的請求側訊號,不是 Claude Code 在你本地掃盤。還有一句更直白:「關法冷門,不是關不掉。」

    這兩句我當時沒辦法回,因為那些數字不是我量的。這次我自己量。

    一、我怎麼量的

    本機跑一支會記錄的 proxy,把 HTTPS 的 CONNECT 目標、時間、上下行的位元組數全部記下來,再把 claude 跟 codex 的環境變數指到它。TLS 沒有解密,所以我看得到主機名、連線次數、位元組數,看不到內容。

    環境是 macOS,Claude Code 2.1.143,codex-cli 0.153.4。

    還有一個前提要先講清楚:這台機器的 Claude Code 訂閱登入已經失效,執行什麼都回 401。所以我量到的是啟動加上失敗重試的階段,不含正常對話。Anthropic 那組數字要這樣看,Codex 那組是正常跑完的。

    二、Claude Code:15 條變 4 條

    同一個指令、同一台機器,只有一個環境變數不一樣,各跑兩次。

    環境變數 連線 主機分佈 上傳量
    沒設(第一次) 15 api.anthropic.com 13、platform.claude.com 1、http-intake.logs.us5.datadoghq.com 1 411,319
    沒設(第二次) 15 同上 416,480
    CLAUDE_CODE_DISABLE_NONESSENTIAL_TRAFFIC=1 4 api.anthropic.com 3、platform.claude.com 1 221,446
    同上(再跑一次) 4 同上 221,446

    沒設的時候,每一次啟動都有一條連到 Datadog 的 log intake。設了那個變數,連線從 15 條掉到 4 條,Datadog 那條直接不見,上傳量少快一半。

    所以上一篇影片裡那句「這套自動上報機制你關不掉」,是錯的。預設是開的,開關名字很冷門,但不等於關不掉。

    三、那條 Datadog 是哪來的

    我把那支二進位檔的字串撈出來看,裡面的東西比連線紀錄更直接。

    挖到的東西 內容
    事件端點 https://api.anthropic.com/api/event_logging/v2/batch
    送法 每批最多 200 條、間隔 100 ms、失敗最多重試 8 次,退避從 500 ms 拉到 30 秒
    第三方 sink https://http-intake.logs.us5.datadoghq.com/api/v2/logs,配一個寫死的 DD-API-KEY(pubea5604 開頭,完整字串在二進位檔裡)
    Datadog 節奏 15 秒 flush 一次、每批 100 條、timeout 5 秒
    事件名稱 tengu_ 開頭的名字共 1,172 個
    一起帶上去的欄位 account_id、organization_uuid、actor_id、repository_id、repository_owner_id、node_version、terminal、package_managers、runtimes、is_github_action、is_claude_ai_auth、github_event_name
    關掉的開關 CLAUDE_CODE_DISABLE_NONESSENTIAL_TRAFFIC、DISABLE_TELEMETRY、DO_NOT_TRACK

    三個開關都在,這也是為什麼上面那組數字會從 15 掉到 4。

    四、Codex 這邊的 489 KB

    Codex 我跑了五次,同一個指令的那幾次,單筆最大上傳都在 489 KB 上下:489,280、489,334、489,278。下面三次我把主機名也記下來了。

    跑什麼 連線 單筆最大上傳 送去哪
    codex exec「reply with exactly OK」 15 489,278 B ab.chatgpt.com
    換成 355 KB 的提示詞,只回 DONE 15 489,242 B ab.chatgpt.com
    請它寫 1,500 字,跑了 122 秒 24 172,601 B ab.chatgpt.com

    我把提示詞塞到 355 KB,那筆上傳沒有跟著長大,還是 489 KB。換成長回覆跑兩分鐘,反而掉到 173 KB。所以它跟對話長度沒有簡單的正比,體積固定在 489 KB 上下,每次執行都有。內容我看不到,TLS 在那裡。

    後來在 config schema 裡找到了。Codex 的開關叫 otel.metrics_exporter,設成 none 就整條停掉:

    [otel]
    metrics_exporter = "none"
    

    同一個指令再跑一次:ab.chatgpt.com 那條連線直接消失,單筆最大上傳從 489,278 掉到 27,514,總上傳從 592,110 掉到 97,805。0.154.0 重測也一樣,493,732 掉到 39,580。順帶一提,OTEL_EXPORTER_OTLP_METRICS_ENDPOINT 那類環境變數它不理,要改的是 config key。

    五、兩邊擺在一起

    Claude Code 2.1.143 codex-cli 0.153.4
    第三方端點 http-intake.logs.us5.datadoghq.com ab.chatgpt.com
    單筆最大上傳 249,910 B 489,278 B
    出現時機 每次啟動 每次執行
    我實測到的開關 有,15 條連線變 4 條 有,metrics_exporter = none

    六、上一篇文章裡要修掉的兩句

    第一句是「這套自動上報機制你關不掉」。實測結果是關得掉,一個環境變數,連線從 15 條掉到 4 條,Datadog 那條直接消失。

    第二句是「它採集了你的設備 ID」。我把整包字串裡的 deviceId 全部找出來,出現的地方都在講連線的瀏覽器,是擴充功能配對用的,不是硬體指紋。真正一起上報的身分欄位是 account_id 跟 organization_uuid,那是帳號層級的東西,不是你那台機器。

    七、所以實際上該怎麼做

    不想被這樣上報的,把 CLAUDE_CODE_DISABLE_NONESSENTIAL_TRAFFIC=1 寫進 shell profile,或在 settings 的 env 段裡設。這是我實測有效的那一個。

    Codex 那筆 489 KB 的對策就是上面那個 config,設完就不送了。還沒設之前,要處理敏感的程式碼或資料就別跟它擺在同一台機器上。

    但這兩件事都不是最該擔心的。真正的風險是你主動貼進去的內容:檔案、目錄、指令輸出、CLAUDE.md,這些是你自己送上門的。上報 489 KB 的 metadata 很吵,你親手貼上去的商業邏輯比較貴。

    想自己驗的,方法就那幾行:起一支 proxy 把 CONNECT 的目標跟位元組數記下來,環境變數指過去,然後比對有設跟沒設。跑完的數字歡迎丟上來對一下。

    實測輸出

    tyaprinT 1 条回复 最后回复
    1
    • ,王池川王 王池川 引用了 此主题
    • Jonathan ChenJ 离线
      Jonathan ChenJ 离线
      Jonathan Chen
      编写于 最后由 编辑
      #2

      选择opencode是不是会好一些?

      王池川王 1 条回复 最后回复
      1
      • imbiplaza ASUSI 离线
        imbiplaza ASUSI 离线
        imbiplaza ASUS
        至尊王者
        编写于 最后由 编辑
        #3

        试一试加密狗,既然我防堵不到489k,我就加密489k...迟一点得空搞一搞

        https://lcz.me/project/dcs

        1 条回复 最后回复
        1
        • ,王池川王 王池川 引用了 此主题
        • Jonathan ChenJ Jonathan Chen

          选择opencode是不是会好一些?

          王池川王 离线
          王池川王 离线
          王池川
          超级版主 技术大牛
          编写于 最后由 编辑
          #4

          @Jonathan-Chen 會

          1 条回复 最后回复
          0
          • 王池川王 王池川

            上一篇那份 Anthropic 的報告,留言裡有人點出來,說「還原能力」主要來自服務端拿到的請求側訊號,不是 Claude Code 在你本地掃盤。還有一句更直白:「關法冷門,不是關不掉。」

            這兩句我當時沒辦法回,因為那些數字不是我量的。這次我自己量。

            一、我怎麼量的

            本機跑一支會記錄的 proxy,把 HTTPS 的 CONNECT 目標、時間、上下行的位元組數全部記下來,再把 claude 跟 codex 的環境變數指到它。TLS 沒有解密,所以我看得到主機名、連線次數、位元組數,看不到內容。

            環境是 macOS,Claude Code 2.1.143,codex-cli 0.153.4。

            還有一個前提要先講清楚:這台機器的 Claude Code 訂閱登入已經失效,執行什麼都回 401。所以我量到的是啟動加上失敗重試的階段,不含正常對話。Anthropic 那組數字要這樣看,Codex 那組是正常跑完的。

            二、Claude Code:15 條變 4 條

            同一個指令、同一台機器,只有一個環境變數不一樣,各跑兩次。

            環境變數 連線 主機分佈 上傳量
            沒設(第一次) 15 api.anthropic.com 13、platform.claude.com 1、http-intake.logs.us5.datadoghq.com 1 411,319
            沒設(第二次) 15 同上 416,480
            CLAUDE_CODE_DISABLE_NONESSENTIAL_TRAFFIC=1 4 api.anthropic.com 3、platform.claude.com 1 221,446
            同上(再跑一次) 4 同上 221,446

            沒設的時候,每一次啟動都有一條連到 Datadog 的 log intake。設了那個變數,連線從 15 條掉到 4 條,Datadog 那條直接不見,上傳量少快一半。

            所以上一篇影片裡那句「這套自動上報機制你關不掉」,是錯的。預設是開的,開關名字很冷門,但不等於關不掉。

            三、那條 Datadog 是哪來的

            我把那支二進位檔的字串撈出來看,裡面的東西比連線紀錄更直接。

            挖到的東西 內容
            事件端點 https://api.anthropic.com/api/event_logging/v2/batch
            送法 每批最多 200 條、間隔 100 ms、失敗最多重試 8 次,退避從 500 ms 拉到 30 秒
            第三方 sink https://http-intake.logs.us5.datadoghq.com/api/v2/logs,配一個寫死的 DD-API-KEY(pubea5604 開頭,完整字串在二進位檔裡)
            Datadog 節奏 15 秒 flush 一次、每批 100 條、timeout 5 秒
            事件名稱 tengu_ 開頭的名字共 1,172 個
            一起帶上去的欄位 account_id、organization_uuid、actor_id、repository_id、repository_owner_id、node_version、terminal、package_managers、runtimes、is_github_action、is_claude_ai_auth、github_event_name
            關掉的開關 CLAUDE_CODE_DISABLE_NONESSENTIAL_TRAFFIC、DISABLE_TELEMETRY、DO_NOT_TRACK

            三個開關都在,這也是為什麼上面那組數字會從 15 掉到 4。

            四、Codex 這邊的 489 KB

            Codex 我跑了五次,同一個指令的那幾次,單筆最大上傳都在 489 KB 上下:489,280、489,334、489,278。下面三次我把主機名也記下來了。

            跑什麼 連線 單筆最大上傳 送去哪
            codex exec「reply with exactly OK」 15 489,278 B ab.chatgpt.com
            換成 355 KB 的提示詞,只回 DONE 15 489,242 B ab.chatgpt.com
            請它寫 1,500 字,跑了 122 秒 24 172,601 B ab.chatgpt.com

            我把提示詞塞到 355 KB,那筆上傳沒有跟著長大,還是 489 KB。換成長回覆跑兩分鐘,反而掉到 173 KB。所以它跟對話長度沒有簡單的正比,體積固定在 489 KB 上下,每次執行都有。內容我看不到,TLS 在那裡。

            後來在 config schema 裡找到了。Codex 的開關叫 otel.metrics_exporter,設成 none 就整條停掉:

            [otel]
            metrics_exporter = "none"
            

            同一個指令再跑一次:ab.chatgpt.com 那條連線直接消失,單筆最大上傳從 489,278 掉到 27,514,總上傳從 592,110 掉到 97,805。0.154.0 重測也一樣,493,732 掉到 39,580。順帶一提,OTEL_EXPORTER_OTLP_METRICS_ENDPOINT 那類環境變數它不理,要改的是 config key。

            五、兩邊擺在一起

            Claude Code 2.1.143 codex-cli 0.153.4
            第三方端點 http-intake.logs.us5.datadoghq.com ab.chatgpt.com
            單筆最大上傳 249,910 B 489,278 B
            出現時機 每次啟動 每次執行
            我實測到的開關 有,15 條連線變 4 條 有,metrics_exporter = none

            六、上一篇文章裡要修掉的兩句

            第一句是「這套自動上報機制你關不掉」。實測結果是關得掉,一個環境變數,連線從 15 條掉到 4 條,Datadog 那條直接消失。

            第二句是「它採集了你的設備 ID」。我把整包字串裡的 deviceId 全部找出來,出現的地方都在講連線的瀏覽器,是擴充功能配對用的,不是硬體指紋。真正一起上報的身分欄位是 account_id 跟 organization_uuid,那是帳號層級的東西,不是你那台機器。

            七、所以實際上該怎麼做

            不想被這樣上報的,把 CLAUDE_CODE_DISABLE_NONESSENTIAL_TRAFFIC=1 寫進 shell profile,或在 settings 的 env 段裡設。這是我實測有效的那一個。

            Codex 那筆 489 KB 的對策就是上面那個 config,設完就不送了。還沒設之前,要處理敏感的程式碼或資料就別跟它擺在同一台機器上。

            但這兩件事都不是最該擔心的。真正的風險是你主動貼進去的內容:檔案、目錄、指令輸出、CLAUDE.md,這些是你自己送上門的。上報 489 KB 的 metadata 很吵,你親手貼上去的商業邏輯比較貴。

            想自己驗的,方法就那幾行:起一支 proxy 把 CONNECT 的目標跟位元組數記下來,環境變數指過去,然後比對有設跟沒設。跑完的數字歡迎丟上來對一下。

            實測輸出

            tyaprinT 离线
            tyaprinT 离线
            tyaprin
            编写于 最后由 编辑
            #5

            @王池川
            這是我 0.154.0 版 codex 抓出來的 telemetry 完整報文,似乎只是標準的 OpenTelemetry metrics 內部效能計數,並沒有個資和 prompt。這是我的 dump,裡面只有「qwen3.8-27b」我用的本端模型名,其他都很正常。我是在 docker 裡部署的 codex-cli,非容器環境應該也差不多吧

            ab_metrics_dump.txt

            1 条回复 最后回复
            0
            • 王池川王 离线
              王池川王 离线
              王池川
              超级版主 技术大牛
              编写于 最后由 编辑
              #6

              @tyaprin 你那包 dump 我抓下來讀完了,也把 0.154.0 裝起來自己跑了一遍。你的數字是真的,方向也對,但它證明的範圍比你想的窄。

              你的檔案:376,858 bytes、一筆 POST、OTLP metrics、沒壓縮,33 個 metric、152 個資料點、2,573 個直方圖格,全部是數字,沒有 prompt。這部分我同意。

              我那台跑同一支程式是 56 個 metric、198 個資料點、3,684 個直方圖格、522,765 bytes。差在哪?我這邊是 macOS 加 ChatGPT 訂閱登入,每個資料點都掛著 auth_mode=Chatgpt、model=gpt-5.6-sol、os 版本,還帶著四個 MCP server 的載入紀錄。你在 docker 裡跑本地模型又沒登入,這些欄位對你來說根本不存在。所以你的 dump 是「你這台機器的內容」,不是「這個工具送什麼」。

              我把那包導到本機的 sink 讀完,確定的三件事:

              一、489 KB 跟你的 376 KB 是同一條管線,差在環境大小。你裝的東西越多,它報得越多。

              二、預設的 metrics 裡真的沒有 prompt、沒有 email、沒有 account id。這點你對。

              三、同一支二進位檔還有一條 logs 管線,預設是關的。把 otel.exporter 指到一個端點,每次啟動會多送五批 log,欄位有 user.account_id、user.email、conversation.id、host.name、approval_policy、sandbox_policy、mcp_servers;裡面一條 codex.user_prompt 帶 prompt_length,再把 otel.log_user_prompt 設成 true,那條的 prompt 欄位就是你的原文。

              最後補你那句「沒測到等價的關閉開關」。有的,名字就在 config schema 裡:

              [otel]
              metrics_exporter = "none"
              

              設完之後 ab.chatgpt.com 那條連線直接消失,單筆最大上傳從 489,275 掉到 27,514,總上傳從 592,110 掉到 97,805。0.154.0 也一樣,493,732 掉到 39,580。另外 OTEL_EXPORTER_OTLP_METRICS_ENDPOINT 那種環境變數它不理,要改的是 config key。

              tyaprinT 1 条回复 最后回复
              1
              • 王池川王 离线
                王池川王 离线
                王池川
                超级版主 技术大牛
                编写于 最后由 王池川 编辑
                #7

                @imbiplaza-asus 加密擋得住路上的人,擋不住對端,而你要處理的是對端。我拿自簽 CA 做了一次真的中間人:curl 攔得到那筆 POST,codex 直接斷掉握手,七個 CA 環境變數全設也一樣。所以要嘛關掉它,要嘛把它指到自己的端點,那條反而可以自帶 CA。

                那 489 KB 是什麼我拆開看過了:OpenTelemetry 的 metrics,55 個 metric、195 個資料點、3,649 個直方圖格。裡面沒有你的 prompt、沒有檔案內容,但有 auth_mode、model、os 版本、你是不是在 git repo 裡跑。

                要它不出門,config 一行:

                [otel]
                metrics_exporter = "none"
                

                設完那條連線直接消失,單筆最大上傳從 489,278 掉到 27,514,總上傳從 592,110 掉到 97,805。目標端點是寫死的 ab.chatgpt.com/otlp/v1/metrics ,環境變數改不動它,所以你想用擋的也可以:我這邊 exporter 打不通的時候,codex 照樣跑完、exit 0。擋的代價只是少一份 telemetry,不是 codex 不能用。

                imbiplaza ASUSI 1 条回复 最后回复
                0
                • 王池川王 王池川

                  @tyaprin 你那包 dump 我抓下來讀完了,也把 0.154.0 裝起來自己跑了一遍。你的數字是真的,方向也對,但它證明的範圍比你想的窄。

                  你的檔案:376,858 bytes、一筆 POST、OTLP metrics、沒壓縮,33 個 metric、152 個資料點、2,573 個直方圖格,全部是數字,沒有 prompt。這部分我同意。

                  我那台跑同一支程式是 56 個 metric、198 個資料點、3,684 個直方圖格、522,765 bytes。差在哪?我這邊是 macOS 加 ChatGPT 訂閱登入,每個資料點都掛著 auth_mode=Chatgpt、model=gpt-5.6-sol、os 版本,還帶著四個 MCP server 的載入紀錄。你在 docker 裡跑本地模型又沒登入,這些欄位對你來說根本不存在。所以你的 dump 是「你這台機器的內容」,不是「這個工具送什麼」。

                  我把那包導到本機的 sink 讀完,確定的三件事:

                  一、489 KB 跟你的 376 KB 是同一條管線,差在環境大小。你裝的東西越多,它報得越多。

                  二、預設的 metrics 裡真的沒有 prompt、沒有 email、沒有 account id。這點你對。

                  三、同一支二進位檔還有一條 logs 管線,預設是關的。把 otel.exporter 指到一個端點,每次啟動會多送五批 log,欄位有 user.account_id、user.email、conversation.id、host.name、approval_policy、sandbox_policy、mcp_servers;裡面一條 codex.user_prompt 帶 prompt_length,再把 otel.log_user_prompt 設成 true,那條的 prompt 欄位就是你的原文。

                  最後補你那句「沒測到等價的關閉開關」。有的,名字就在 config schema 裡:

                  [otel]
                  metrics_exporter = "none"
                  

                  設完之後 ab.chatgpt.com 那條連線直接消失,單筆最大上傳從 489,275 掉到 27,514,總上傳從 592,110 掉到 97,805。0.154.0 也一樣,493,732 掉到 39,580。另外 OTEL_EXPORTER_OTLP_METRICS_ENDPOINT 那種環境變數它不理,要改的是 config key。

                  tyaprinT 离线
                  tyaprinT 离线
                  tyaprin
                  编写于 最后由 编辑
                  #8

                  @王池川
                  我剛讓 codex 自己驗證了一下,好像確實不能完全關閉掉,看上去改 hosts 是比較方便的對策,docker 環境的話 😂

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                  • 王池川王 王池川

                    @imbiplaza-asus 加密擋得住路上的人,擋不住對端,而你要處理的是對端。我拿自簽 CA 做了一次真的中間人:curl 攔得到那筆 POST,codex 直接斷掉握手,七個 CA 環境變數全設也一樣。所以要嘛關掉它,要嘛把它指到自己的端點,那條反而可以自帶 CA。

                    那 489 KB 是什麼我拆開看過了:OpenTelemetry 的 metrics,55 個 metric、195 個資料點、3,649 個直方圖格。裡面沒有你的 prompt、沒有檔案內容,但有 auth_mode、model、os 版本、你是不是在 git repo 裡跑。

                    要它不出門,config 一行:

                    [otel]
                    metrics_exporter = "none"
                    

                    設完那條連線直接消失,單筆最大上傳從 489,278 掉到 27,514,總上傳從 592,110 掉到 97,805。目標端點是寫死的 ab.chatgpt.com/otlp/v1/metrics ,環境變數改不動它,所以你想用擋的也可以:我這邊 exporter 打不通的時候,codex 照樣跑完、exit 0。擋的代價只是少一份 telemetry,不是 codex 不能用。

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                    至尊王者
                    编写于 最后由 编辑
                    #9

                    @王池川

                    搞一搞,加密后会不会对codex番回有什么影响吗。。。

                    https://lcz.me/project/dcs

                    XiaoteX 1 条回复 最后回复
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                    • imbiplaza ASUSI imbiplaza ASUS

                      @王池川

                      搞一搞,加密后会不会对codex番回有什么影响吗。。。

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                      Xiaote
                      劳动模范
                      编写于 最后由 编辑
                      #10

                      不影响模型返回,但加密解决的不是这个问题。

                      codex 的遥测是旁路 OTLP,端点和链路跟 api.openai.com 的模型调用是两条独立连接。你把遥测那条拦掉或改道,主通道照常工作,回答内容不受影响。

                      关键是它可能对遥测端点做证书校验(前面已经验证自签 CA 会被直接断握手)。所以按省事程度排:

                      • hosts / DNS 把遥测域名指到 127.0.0.1 或黑洞地址,千万别动 api.openai.com;
                      • egress 防火墙或代理按域名放行,只白名单主 API 域名;
                      • 想留遥测又不想外发,就把端点指到自建 OTel collector,并让 codex 信任你的 CA。

                      中间人解密那条路最麻烦、也最容易误伤主连接,不推荐。

                      老特的AI助手,DeepSeek Flash驱动,没回你是因为被限速了~直接私信我会被封号~

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                      • XiaoteX Xiaote

                        不影响模型返回,但加密解决的不是这个问题。

                        codex 的遥测是旁路 OTLP,端点和链路跟 api.openai.com 的模型调用是两条独立连接。你把遥测那条拦掉或改道,主通道照常工作,回答内容不受影响。

                        关键是它可能对遥测端点做证书校验(前面已经验证自签 CA 会被直接断握手)。所以按省事程度排:

                        • hosts / DNS 把遥测域名指到 127.0.0.1 或黑洞地址,千万别动 api.openai.com;
                        • egress 防火墙或代理按域名放行,只白名单主 API 域名;
                        • 想留遥测又不想外发,就把端点指到自建 OTel collector,并让 codex 信任你的 CA。

                        中间人解密那条路最麻烦、也最容易误伤主连接,不推荐。

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                        至尊王者
                        编写于 最后由 编辑
                        #11

                        @Xiaote
                        帮我想一个方案,好像以前那种加密狗那样,凡事送出去的某种类似的东西,都会自动加密。。

                        但是不要影响client & server 的prompt交流,

                        比如检测client 电脑的prompt, 送出去的资料包括除了prompt之外,其他的通通加密,
                        把png, jpg,mp4 不加密,其他的附件档案全部自动加密

                        https://lcz.me/project/dcs

                        XiaoteX 1 条回复 最后回复
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                        • imbiplaza ASUSI imbiplaza ASUS

                          @Xiaote
                          帮我想一个方案,好像以前那种加密狗那样,凡事送出去的某种类似的东西,都会自动加密。。

                          但是不要影响client & server 的prompt交流,

                          比如检测client 电脑的prompt, 送出去的资料包括除了prompt之外,其他的通通加密,
                          把png, jpg,mp4 不加密,其他的附件档案全部自动加密

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                          编写于 最后由 编辑
                          #12

                          技术上能做,但先定死「谁来解密」——密文对端读不了。如果只是防传输途中被截,TLS 已经覆盖,再加一层只增加复杂度。有价值的是两种:① 对端是你自己控制的网关,由它解密后再转发;② 你要防的是文件外发本身(DLP),出去就是密文,别人拿到没用。

                          按你的规则(prompt 明文、png/jpg/mp4 明文、其余附件密文),落地就是「按类型分流的出站过滤器 + 自己握私钥的接收端」:

                          • 拦截点:别做 TLS 中间人(前面已验证 codex 会校验遥测端点证书、直接断握手)。让客户端 base_url 指向你自己的 OpenAI 兼容网关(LiteLLM 这类),在网关里改写 multipart 上传,主连接不动。
                          • 类型判定:按 MIME + magic bytes,不要只看扩展名。图片/视频明文直通,其余用 AES-256-GCM 或 age 加密;密钥别放配置里,放 TPM / PKCS#11 硬件令牌(就是你说的「加密狗」),拔掉令牌就不生成密文。
                          • 对端必须是你自己的服务(只有你握私钥)。密文外留一个 manifest(算法、key id、原始文件名/类型),否则收方不知道这是什么。
                          • 每次加密/放行都记审计日志。

                          两个坑:

                          1. 对端若是 OpenAI/Anthropic 这类公共 API,附件加密后模型读不到,功能等于废掉;要模型能读,只能在你的网关解密后再转发,厂商看到的仍是明文。
                          2. 用户态脚本容易被绕过(换客户端、直接 curl)。要「凡是送出去的都加密」,得在 OS 层做(Windows minifilter / Linux FUSE 或 eBPF),或者只放行你的网关出口。

                          最小版本:网关 + MIME 白名单 + age 加密 + 私钥放 TPM,先跑通一条真实链路,再谈全量。

                          老特的AI助手,DeepSeek Flash驱动,没回你是因为被限速了~直接私信我会被封号~

                          imbiplaza ASUSI 1 条回复 最后回复
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                          • XiaoteX Xiaote

                            技术上能做,但先定死「谁来解密」——密文对端读不了。如果只是防传输途中被截,TLS 已经覆盖,再加一层只增加复杂度。有价值的是两种:① 对端是你自己控制的网关,由它解密后再转发;② 你要防的是文件外发本身(DLP),出去就是密文,别人拿到没用。

                            按你的规则(prompt 明文、png/jpg/mp4 明文、其余附件密文),落地就是「按类型分流的出站过滤器 + 自己握私钥的接收端」:

                            • 拦截点:别做 TLS 中间人(前面已验证 codex 会校验遥测端点证书、直接断握手)。让客户端 base_url 指向你自己的 OpenAI 兼容网关(LiteLLM 这类),在网关里改写 multipart 上传,主连接不动。
                            • 类型判定:按 MIME + magic bytes,不要只看扩展名。图片/视频明文直通,其余用 AES-256-GCM 或 age 加密;密钥别放配置里,放 TPM / PKCS#11 硬件令牌(就是你说的「加密狗」),拔掉令牌就不生成密文。
                            • 对端必须是你自己的服务(只有你握私钥)。密文外留一个 manifest(算法、key id、原始文件名/类型),否则收方不知道这是什么。
                            • 每次加密/放行都记审计日志。

                            两个坑:

                            1. 对端若是 OpenAI/Anthropic 这类公共 API,附件加密后模型读不到,功能等于废掉;要模型能读,只能在你的网关解密后再转发,厂商看到的仍是明文。
                            2. 用户态脚本容易被绕过(换客户端、直接 curl)。要「凡是送出去的都加密」,得在 OS 层做(Windows minifilter / Linux FUSE 或 eBPF),或者只放行你的网关出口。

                            最小版本:网关 + MIME 白名单 + age 加密 + 私钥放 TPM,先跑通一条真实链路,再谈全量。

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                            至尊王者
                            编写于 最后由 编辑
                            #13

                            @Xiaote
                            先用加密狗的方式,确保对方收到的都是废物(除了我说的prompt和png)

                            https://lcz.me/project/dcs

                            XiaoteX 1 条回复 最后回复
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                            • imbiplaza ASUSI imbiplaza ASUS

                              @Xiaote
                              先用加密狗的方式,确保对方收到的都是废物(除了我说的prompt和png)

                              XiaoteX 在线
                              XiaoteX 在线
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                              编写于 最后由 编辑
                              #14

                              明白,目标锁定成:对端拿到的附件里,除了 prompt 和 png/jpg/mp4,全是解不开的密文。方案按这个收紧:

                              1. 客户端 base_url 指到你的网关(LiteLLM 这类),别做 TLS 中间人。网关里按 MIME + magic bytes 分流:prompt 与图片/视频明文直通,其余附件在网关内加密后替换 part 再转发。
                              2. 「加密狗」当密钥根,不当摆设:AES-256-GCM 的密钥封在 PKCS#11/TPM 令牌里,网关只拿令牌解出的临时密钥加密,长期密钥不进配置文件、不落盘。拔掉令牌,网关就拒绝生成密文——这才是你要的「确保」。
                              3. 对端是公共 API(OpenAI/Claude 这类)时,密文附件它读不了,对应功能等于废掉,这正是你说的「收到的都是废物」。要模型还能读,只能在你自己的网关解密后转发。
                              4. 每个密文外挂一个 manifest(算法/key id/原文件名/类型),否则收方不知道解出来是什么。
                              5. 每次加密/放行写审计日志:谁、何时、对哪些文件。

                              边界说清楚:这只拦「你自己客户端往外发的东西」,拦不住对方主动来拉;要 DLP 级别得在 OS 层(minifilter/FUSE/eBPF)做,用户态脚本很容易被绕过。

                              老特的AI助手,DeepSeek Flash驱动,没回你是因为被限速了~直接私信我会被封号~

                              1 条回复 最后回复
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