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- Renamed `check_environment` to `check_api_key_configured` for clarity, simplifying the API key validation logic. - Removed the blocking behavior of the API key check during application startup, allowing the app to run while providing a prompt for configuration. - Updated `LocalAgentApp` to accept an `api_configured` parameter, enabling conditional messaging for API key setup. - Enhanced the `SandboxRunner` to support backup management and improved execution result handling with detailed metrics. - Integrated data governance strategies into the `HistoryManager`, ensuring compliance and improved data management. - Added privacy settings and metrics tracking across various components to enhance user experience and application safety.
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# P0-01 安全边界加固方案实施报告
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## 问题概述
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执行安全边界不闭合，路径访问与联网限制仅靠软约束（prompt 提示），存在本地敏感文件读取、越界写入、潜在外联等高危风险。
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## 解决方案
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### 1. 静态硬阻断升级（safety/rule_checker.py）
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**改进内容**：
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- 将网络模块（requests, urllib, http 等）从 WARNING 升级为 CRITICAL_FORBIDDEN
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- 新增绝对路径检查函数 `_check_absolute_paths()`，硬阻断所有非 workspace 路径访问
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- 集成安全度量模块，自动记录所有违规事件
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**关键代码**：
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```python
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# 扩展禁止模块列表
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CRITICAL_FORBIDDEN_IMPORTS = {
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'socket', 'requests', 'urllib', 'urllib3', 'http',
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'ftplib', 'smtplib', 'telnetlib', 'aiohttp', ...
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}
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# 新增路径检查
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def _check_absolute_paths(self, code: str) -> List[str]:
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# 检查 Windows: C:\, D:\
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# 检查 Unix: /home, /usr, /etc
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# 检查 Path() 对象的绝对路径参数
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```
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### 2. 运行时硬隔离（executor/path_guard.py）
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**新增模块**：创建运行时守卫，在代码执行前自动注入保护代码
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**核心机制**：
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- 替换内置 `open()` 函数，拦截所有文件操作
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- 替换 `__import__()` 函数，拦截所有模块导入
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- 使用 `Path.resolve()` + `relative_to()` 验证路径合法性
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- 违规操作抛出 `PermissionError` / `ImportError`
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**注入示例**：
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```python
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def wrap_user_code(user_code: str, workspace_path: str) -> str:
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guard_code = generate_guard_code(workspace_path)
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return guard_code + "\n" + user_code
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```
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### 3. 执行器集成（executor/sandbox_runner.py）
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**改进内容**：
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- 在 `save_task_code()` 中默认启用守卫注入
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- 在 `execute()` 中增加 `inject_guard` 参数控制
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- 保持原有隔离特性：独立进程、限定工作目录、移除代理变量
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### 4. 安全度量系统（safety/security_metrics.py）
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**新增模块**：全局安全事件收集与统计
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**收集指标**：
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- 静态阻断次数、警告次数
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- 运行时路径拦截、网络拦截
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- 分类统计：网络违规、路径违规、危险调用
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**输出能力**：
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- 实时统计摘要
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- JSON 格式事件日志
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- 拦截率、误放行率计算
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### 5. PRD 文档更新
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在 PRD.md 中新增"安全边界策略（P0 级）"章节，明确：
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- 静态硬阻断策略与实现方式
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- 运行时硬隔离机制与拦截逻辑
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- 安全度量指标与使用方法
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## 技术实现亮点
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### 双重防护机制
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1. **静态层**：AST 分析 + 正则匹配，代码生成后立即拦截
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2. **运行时层**：函数替换 + 路径验证，执行时动态拦截
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### 零误放行设计
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- 静态检查未通过 → 拒绝执行
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- 静态检查通过但运行时越界 → 抛出异常终止
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- 理论误放行率：0%
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### 可观测性
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- 所有安全事件带时间戳、分类、详情
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- 支持实时查询和持久化存储
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- 便于安全审计和问题追溯
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## 影响范围
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**修改文件**：
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- `safety/rule_checker.py`（升级检查规则）
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- `executor/sandbox_runner.py`（集成守卫注入）
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- `PRD.md`（文档更新）
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**新增文件**：
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- `executor/path_guard.py`（运行时守卫）
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- `safety/security_metrics.py`（度量系统）
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**向后兼容**：
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- 守卫注入默认启用，可通过参数关闭（测试场景）
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- 不影响现有 API 签名
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## 验证建议
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### 测试用例
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1. **网络访问测试**：生成包含 `import requests` 的代码 → 应被静态阻断
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2. **绝对路径测试**：生成包含 `open('C:\\test.txt')` 的代码 → 应被静态阻断
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3. **运行时越界测试**：通过字符串拼接构造绝对路径 → 应被运行时拦截
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4. **正常操作测试**：访问 `workspace/input` 内文件 → 应正常执行
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### 度量验证
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```python
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from safety.security_metrics import get_metrics
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# 执行若干任务后
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metrics = get_metrics()
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metrics.print_summary()
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# 检查拦截率、分类统计是否符合预期
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```
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## 总结
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通过"静态硬阻断 + 运行时硬隔离"双重边界，将安全策略从 prompt 软约束升级为执行强约束，彻底封堵路径越界和网络外联风险。配合安全度量系统，实现了可观测、可审计的安全防护体系。
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