核心用法
MFA Word 是一款面向 AI 助手的本地安全增强技能，通过在敏感操作前强制验证用户身份，防止误操作或越权访问关键数据。其核心工作流程为：当检测到涉及敏感模式（如.env、.ssh、密码文件或删除操作）的请求时，系统自动调用 check_gate_status 检查会话状态；若处于锁定状态，则要求用户提供预设的 Secret Word，经验证通过后方可执行操作。
该技能提供两种安全模式：标准模式下验证通过后15分钟内可自由操作；死手开关模式（Dead Man's Switch） 则要求每次敏感操作后重新验证，适合极高安全需求场景。此外，用户可通过 super_secret 紧急重置密码，避免因主密码遗忘导致系统锁定。
显著优点
1. 零信任架构设计：默认拒绝所有敏感操作，强制身份验证，符合现代安全最佳实践。
2. 灵活的防护策略：支持自定义敏感词列表，可针对特定文件类型或操作模式进行保护。
3. 完整的审计能力：所有访问尝试均被记录至本地日志，便于事后追溯与合规审查。
4. 无外部依赖风险：仅使用 Node.js 内置模块，零第三方依赖，攻击面极小。
5. 密码安全存储：采用 SHA256 哈希而非明文存储，基础安全性有保障。
潜在缺点与局限性
1. 本地存储限制：所有配置与日志存储于本地文件系统（~/.openclaw/），无法跨设备同步，多设备场景需重复配置。
2. 会话状态易失：验证状态仅存于内存，AI 进程重启后需重新认证，影响使用连续性。
3. 哈希强度中等：SHA256 虽安全但缺乏盐值与迭代，面对针对性暴力破解防护力有限。
4. 无速率限制：当前版本未限制验证尝试次数，存在被暴力破解的理论风险。
5. 企业集成缺失：不支持 SSO、LDAP 等企业身份体系，难以融入大型组织现有安全架构。
适合的目标群体
- 个人开发者：保护本地开发环境的敏感配置文件，防止 AI 助手误删或泄露密钥。
- 小型团队：在多成员共享 AI 助手的工作场景中，建立基础的操作审批机制。
- 安全敏感型用户：对 AI 交互有额外安全顾虑，希望增加人工确认环节。
- 合规需求场景：需要操作审计日志以满足内部安全审查或外部合规要求。
使用风险
1. 密码遗忘风险：若同时遗忘 secret 与 super_secret，将无法访问受保护功能，需提前妥善备份超级密码。
2. 文件权限风险：vault 文件存储于用户主目录，若系统其他用户具有读取权限，密码哈希可能泄露。
3. 性能影响：频繁的死手开关模式会打断工作流，降低 AI 助手使用效率。
4. 误配置风险：敏感词列表设置不当可能导致过度拦截或防护遗漏，需根据实际场景精细调整。