当 AI 代理开始执行动态生成的代码时，传统的信任模型已经不再适用。传统应用开发中，代码经过人工审查和测试，而 AI 代理可能在任何时刻生成从未被审计过的指令序列。这意味着我们必须将每一个 AI 生成的代码片段视为潜在恶意代码，构建多层次的隔离边界。Linux 安全上下文提供了一套成熟的内核级防护机制，通过 seccomp、namespaces 和 cgroups 的协同工作，可以在保证性能的前提下实现对 AI 代理执行环境的严格控制。
Linux 安全上下文的三层防护架构
Linux 内核提供了三个层面的安全隔离机制，它们从不同维度构建起 AI 代理沙箱的防护城墙。理解这三层机制的定位和交互方式，是制定有效安全策略的基础。
namespaces 是资源隔离的第一道屏障，它将全局系统资源包装成独立的视图空间。对于 AI 代理而言，最关键的是 PID 命名空间（隔离进程树）、网络命名空间（隔离网络栈）、挂载命名空间（隔离文件系统视图）以及用户命名空间（隔离 UID/GID 映射）。当 AI 代理试图遍历进程列表或探测网络服务时，namespaces 确保它只能看到沙箱内部的状态，而无法感知宿主机上运行的其他进程和服务。挂载命名空间尤其重要，它防止恶意代码通过覆盖系统关键文件（如 /etc/passwd 或 SSH 密钥）实现权限提升。
cgroups 则从资源配额角度约束 AI 代理的破坏能力。CPU 份额限制可以防止 fork 炸弹或无限循环消耗计算资源；内存上限触发 OOM killer 终止失控进程；blkio 限制阻止磁盘填充攻击；pids 上限防止进程表耗尽。这些限制确保即使 AI 代理代码存在缺陷或被恶意利用，其影响范围也被严格控制在预期边界内。生产环境中，建议为每个 AI 代理工作负载设置独立的 cgroup 节点，便于精细监控和动态调整。
seccomp 位于最底层，它直接过滤进程向内核发起的系统调用。这是防止内核漏洞利用的关键防线，因为大多数容器逃逸和权限提升攻击都需要通过特定系统调用实现。seccomp 允许管理员定义一份系统调用白名单，默认拒绝所有未被明确允许的调用。当 AI 代理代码试图执行敏感操作（如加载内核模块、修改内核参数或访问宿主设备）时，请求会在内核层被直接拒绝，而非在用户空间被拦截。
三种隔离技术的权衡与选择
不同隔离技术提供了差异化的安全等级和性能特征，选择取决于具体的威胁模型和 workload 特性。标准 Docker 容器虽然启动最快、资源密度最高，但其共享内核的架构对于 AI 代理执行场景存在根本性缺陷。任何内核漏洞或容器逃逸技术都可能让恶意代码获得宿主机的完整控制权，Northflank 的分析指出，标准容器仅适用于可信代码的运行场景。
gVisor 代表了 syscall 拦截的折中方案。它在用户空间实现了一个完整的 Sentry 进程，所有容器发起的系统调用首先由 Sentry 处理，只有经过验证的安全调用才会被转发到实际内核。这种架构显著减少了内核攻击面，因为暴露给工作负载的不再是数百个原始系统调用接口，而是经过审计和过滤的一小部分安全调用集合。根据 Northflank 的性能测试，gVisor 在计算密集型任务上几乎没有开销，但在 I/O 密集型工作负载下会引入 10% 到 30% 的延迟增加。对于主要进行模型推理或数据处理的 AI 代理，这个性能代价通常可以接受。
Firecracker 微 VM 提供了最强的隔离保证。每个工作负载运行在独立的轻量级虚拟机中，拥有自己的 Linux 内核实例，与宿主机完全硬件隔离。攻击者必须首先突破 guest 内核，然后穿越 KVM hypervisor 才能到达宿主系统，这种双层防御几乎不可能被同时绕过。Firecracker 的启动时间约为 125 毫秒，内存开销低于 5MiB，单节点可以支持每秒 150 个微 VM 的创建速度。虽然这个数字不如容器密度高，但对于 AI 代理执行场景已经足够，因为单个代理任务的执行周期通常在秒到分钟级别。
对于生产环境中的 AI 代理沙箱，推荐的默认选择是 Kata Containers 或 Firecracker 微 VM。Kata Containers 通过标准容器 API 暴露微 VM 隔离能力，开发者可以使用常规的容器工作流部署，而底层基础设施自动处理微 VM 的生命周期管理。当嵌套虚拟化不可用时，gVisor 是合适的替代方案，它提供了强于容器但弱于微 VM 的隔离能力。
seccomp 配置的工程实践
为 AI 代理定制 seccomp 配置需要遵循一个渐进式的调优流程。首先，使用 SCMP_ACT_LOG 模式部署工作负载，这个模式下所有系统调用都会被记录但不会被阻止。通过分析审计日志，可以完整了解应用实际使用到的系统调用集合。Kubernetes 官方文档提供了详细的操作指南，展示了如何通过 audit.json 配置文件和 kind 集群收集系统调用数据。
在收集到足够的调用日志后，下一步是构建精细化的白名单配置。Kubernetes 示例中的 fine-grained.json 展示了典型的白名单格式：defaultAction 设为 SCMP_ACT_ERRNO 拒绝所有未列出的调用，然后在 syscalls 数组中显式列出允许的调用名称。常见的必须放行系统调用包括 read、write、close 用于文件操作，mmap 和 mprotect 用于内存管理，clone、execve、exit_group 用于进程控制，socket 系列调用用于网络通信。对于需要网络功能的 AI 代理，还需要包含 connect、bind、listen、accept 等调用。
seccomp 配置文件需要考虑架构差异。fine-grained.json 中明确指定了 SCMP_ARCH_X86_64、SCMP_ARCH_X86 和 SCMP_ARCH_X32，确保白名单在不同 CPU 架构上正确应用。在 Kubernetes 环境中，seccomp 配置文件需要放置在节点的 /var/lib/kubelet/seccomp/profiles 目录下，然后通过 securityContext.seccompProfile.localhostProfile 引用。Kubernetes 1.27 及以上版本支持通过 kubelet 的 --seccomp-default 标志全局启用 RuntimeDefault 配置，这意味着所有未显式指定 seccomp 配置的 Pod 都会自动获得容器运行时提供的默认安全配置文件。
对于 AI 代理场景，建议在 RuntimeDefault 基础上叠加额外的限制。即使 RuntimeDefault 已经移除了大量危险系统调用，AI 代理的动态代码生成特性意味着我们可能需要进一步收紧策略。例如，如果 AI 代理只需要执行预编译的二进制文件而不需要动态代码加载，可以移除 execve 相关的调用；如果工作负载是纯计算任务且不需要网络，可以完全禁用 socket 相关系统调用。
生产环境部署清单
部署 AI 代理沙箱时，应该按照以下检查清单逐项验证安全配置。首先确认命名空间隔离已正确配置：Pod 应使用独立的 PID 命名空间（shareProcessNamespace: false）、独立的网络命名空间（除非明确需要网络访问）、只读的根文件系统以及空或只读的 tmpfs 挂载卷。securityContext 中的 runAsNonRoot 和 readOnlyRootFilesystem 应该设置为 true，allowPrivilegeEscalation 必须为 false 以防止权限提升。
资源限制应该在容器级别和 Pod 级别双重配置。容器级别的 resources.limits 指定 CPU 和内存硬限制，Pod 级别的 LimitRange 确保所有工作负载都有合理的默认配额。对于长时间运行的 AI 代理任务，还应该设置 terminationGracePeriodSeconds 并在容器内实现优雅关闭逻辑，确保任务可以被正确中断而非被强制终止。
网络策略方面，AI 代理沙箱应该默认拒绝所有出站连接，只通过显式的 egress 规则开放必要的 API 端点。DNS 访问应该被严格限制，如果代理只需要调用特定服务，可以直接在 /etc/resolv.conf 中使用静态 IP 解析替代 DNS 查询。对于需要调用外部大语言模型 API 的场景，建议使用 egress 网关或代理服务器，所有流量都经过审计和速率限制。
最后，所有 AI 代理的代码执行事件都应该被完整记录。日志内容包括执行的命令、文件操作、系统调用审计记录、资源使用统计以及网络连接尝试。这些日志应该被传输到独立的日志存储系统，与业务日志分离，便于安全团队进行威胁狩猎。设置告警规则监控异常模式，例如短时间内的大量文件读取、非预期的网络连接或持续的资源使用峰值。
选择隔离技术时需要权衡安全需求和运维复杂度。微 VM 提供了最强的隔离但增加了资源开销和管理复杂度；gVisor 适合对性能敏感但仍需加强隔离的场景；标准容器仅适用于完全可信的内部自动化任务。无论选择哪种技术，seccomp、namespaces 和 cgroups 的组合使用都能提供远超单一技术的防御深度。
参考资料
- Kubernetes 官方 seccomp 教程：https://kubernetes.io/docs/tutorials/security/seccomp/
- Northflank AI 代理沙箱隔离策略：https://northflank.com/blog/how-to-sandbox-ai-agents