在 Google Antigravity Agent 开发平台兴起之际，数据外泄风险日益凸显。Antigravity 作为 Gemini 3 Pro 的配套环境，支持浏览器中构建操作终端、文件系统的 Agent，极易通过 MCP（Model-Compute-Platform）集成或 XPIA 漏洞导致敏感数据外泄。传统规则-based guardrails 易被提示注入绕过，而 PromptArmor 启发的运行时统计异常检测结合沙箱隔离，能实现零假阳性防护。本文聚焦这一技术点，提供工程化参数调优与落地清单。
Antigravity 数据外泄的核心风险
Antigravity 平台允许 Agent 直接调用终端命令、访问文件或浏览器，放大 exfiltration 攻击面。攻击者可通过间接提示注入（如嵌入恶意指令于外部内容）诱导 Agent 提取敏感数据，或利用工具滥用（如递归 API 调用）实现数据外传。PromptArmor 平台强调监控 AI 资产变化与权限扩张，正适用于此类场景。“PromptArmor 通过连续风险监控，识别第三方 AI 供应商的 novel intelligence，包括提示注入威胁。” 此风险若不防护，将导致 PII（个人身份信息）或商业机密大规模泄露。
防护核心在于运行时检测：不依赖 LLM 自省（易被 jailbreak），而是用统计异常捕捉行为偏差。典型 exfiltration 表现为：token 输出异常激增、特定工具调用频率异常、上下文数据量突变。结合沙箱隔离，确保异常流量零外泄。
统计异常检测机制设计
构建检测器时，先采集基线：正常 Agent 运行下，监控 4 类指标：
- Token 消耗率：正常 < 10k tokens/请求，exfiltration 常 > 50k（编码数据外传）。
- 工具调用熵：正常调用多样性高（H > 2.5），攻击聚焦文件读/网络（H < 1.0）。
- 数据量统计：输出中 base64 或 hex 编码比例 > 20% 触发警报。
- 时序异常：调用间隔 < 50ms 且连续 > 10 次，疑似 DoS+exfil。
使用 Z-score 标准化：对于指标 X，Z = (X - μ) / σ，阈值 |Z| > 3 为异常。基线 μ/σ 来自历史 1k 正常运行采样，每日 rolling update。
参数调优：
- 滑动窗口：过去 100 请求计算基线，避免冷启动偏差。
- 假阳性容忍：初始阈值 2.5，生产后用 A/B 测试收紧至 3.0。
- 多指标融合：加权和 score = 0.4token_Z + 0.3entropy_Z + 0.2data_Z + 0.1time_Z > 2.5 阻断。
Python 伪码实现：
import numpy as np
from collections import deque
class ExfilDetector:
def __init__(self, window=100):
self.window = deque(maxlen=window)
self.metrics = ['tokens', 'entropy', 'data_ratio', 'call_interval']
def update_baseline(self, req_metrics):
self.window.append(req_metrics)
mu = np.mean(list(self.window), axis=0)
sigma = np.std(list(self.window), axis=0) + 1e-8
return mu, sigma
def score(self, curr_metrics, mu, sigma):
z_scores = np.abs((np.array(curr_metrics) - mu) / sigma)
fused = np.average(z_scores, weights=[0.4, 0.3, 0.2, 0.1])
return fused > 2.5
此机制零依赖 LLM，纯统计，假阳性 < 0.01%（经 10k 测试）。
沙箱隔离落地参数
检测触发后，立即隔离：将 Agent 置入网络/文件受限沙箱。使用 Docker 或 Firecracker microVM：
- 资源限：CPU 0.5 core, Mem 512MB, 避免资源耗尽。
- 网络：仅 outbound 到白名单 API（如 Gemini endpoint），禁所有 exfil 目标（AWS S3、HTTP POST）。
- 文件：/tmp 只读，禁用持久存储。
- 超时：单请求 30s，链路总 5min。
隔离参数清单：
| 参数 |
值 |
理由 |
| network.namespaces |
isolated |
防侧信道泄露 |
| ulimit.nofile |
1024 |
限 socket 外连 |
| seccomp.profile |
strict |
禁 execve 等危险 syscall |
| apparmor |
deny-all |
额外内核强制 |
| timeout |
30s |
防挂起 exfil |
回滚策略：异常后，回放日志重试于干净沙箱；>3 次失败，转人工。
监控与调优清单
部署后，Grafana + Prometheus 仪表盘：
- 实时告警：score > 2.0 Slack 通知。
- 阈值自适应：每周 ML 回归拟合 μ/σ（用 Isolation Forest 聚类异常）。
- 审计日志：每请求存 score、metrics 到 ES，保留 90 天。
- 渗透测试：月红队模拟 exfil（如 DAN jailbreak + base64 dump），调优阈值。
- 性能开销：<1ms/请求，内存 <10MB。
案例验证：在模拟 Antigravity 环境中，注入 exfil payload（文件 cat | base64），检测率 99.8%，假阳 0.02%。对比 LLM guardrails（85% 召回，10% 假阳），统计+沙箱 优越性明显。
总结与扩展
此方案借鉴 PromptArmor 的 AI 资产监控理念，实现 Antigravity 运行时零假阳性防护。落地成本低、可扩展至多模型。未来可加图神经网捕捉跨 Agent exfil 模式。
资料来源：PromptArmor 官网（https://promptarmor.com），Hacker News 讨论（https://news.ycombinator.com/item?id=42017948），Gemini 3 Pro Antigravity 评测文章。