随着 AI 代码生成工具如 Anthropic 的 Claude Code 和 OpenAI 的 Codex 日益普及，如何在赋予其自主执行能力的同时确保系统安全，成为工程团队面临的核心挑战。一个设计良好的执行沙箱需要在隔离性、可控性与可审计性之间找到平衡点，既要防止恶意代码逃逸，又要允许合法的开发工作流顺畅进行。本文将从实际工程角度，剖析 Claude Code 与 Codex 的现有安全机制，并给出构建企业级安全沙箱的具象参数与操作清单。
一、隔离模型：OS 级沙箱与容器化双轨制
Claude Code 与 Codex 采用了不同的隔离策略，但都遵循最小权限原则。Claude Code 主要依赖操作系统级别的沙箱技术：在 macOS 上使用 Seatbelt 策略，通过sandbox-exec命令强制执行文件系统访问限制；在 Linux 环境下则采用 bubblewrap（或 WSL2 中的对应实现）创建命名空间隔离。这种设计的优势在于轻量级、低开销，但依赖宿主操作系统的安全特性。默认情况下，Claude Code 只能写入启动目录及其子目录，无法修改父级目录或系统文件，从而建立了清晰的安
全边界。
OpenAI Codex 则采用双轨制：云端版本运行在 OpenAI 管理的隔离容器中，完全与用户主机系统分离；本地版本（CLI/IDE 扩展）同样使用 OS 级沙箱，macOS 上也是 Seatbelt，Linux 上则默认使用 Landlock 配合 seccomp 进行系统调用过滤。Codex 的显著特点是网络访问默认关闭，必须显式配置才能启用，这种「默认拒绝」的策略大幅降低了初始攻击面。
从工程角度看，两种方案都提供了基础隔离，但在企业部署中往往需要额外加固。例如，可以在 Docker 容器内部运行这些工具，再叠加一层容器隔离，形成「沙箱中的沙箱」架构。关键参数包括：容器 CPU 配额（如--cpus=2）、内存限制（--memory=4g）、进程数限制（--pids-limit=100）以及只读根文件系统（--read-only）。
二、网络控制：白名单代理与域审批流程
网络访问是 AI 代码执行中最危险的能力之一，可能被用于数据外泄、命令与控制通信或内部网络横向移动。Claude Code 采用代理白名单模型：所有出站网络请求都经过代理层，只有预先批准的域名才能通行。当代码尝试访问新域名时，系统会触发用户审批流程，管理员可以一次性允许、永久加入白名单或直接拒绝。这种设计既保持了灵活性，又避免了静默数据外泄。
Codex 的网络控制更为严格：默认完全禁用网络访问，必须在配置文件中显式开启。企业版支持域允许列表配置，可以将访问限制在内部 Git 仓库、包管理镜像站和 CI/CD 端点等必要服务。值得注意的是，Codex 的网页搜索工具默认使用缓存模式，返回的是 OpenAI 维护的预索引结果，而非实时抓取页面，这减少了从任意网页获取恶意指令的风险。
工程实施时，网络控制的关键参数包括：
- 代理配置：指定 HTTP/HTTPS 代理地址，确保所有流量经过检查点
- 域白名单：采用正则表达式或精确域名匹配，如
^.*\.internal\.company\.com$ - 协议限制：只允许 HTTPS，禁止纯 HTTP、FTP 或其他非标准协议
- 连接超时：设置短超时（如 5 秒）防止慢速攻击
- 带宽限制：限制单个会话的上下行带宽，防止数据大规模外泄
三、资源限制：从进程隔离到系统级配额
即使代码被限制在沙箱内，仍可能通过资源耗尽攻击影响系统稳定性。Claude Code 的高级部署支持 CPU、内存和执行时间限制，当进程超出配额时会被自动终止。这通常通过容器技术（如 Docker 的 cgroups）或云平台的资源管理功能实现。
Codex 在云端环境中天然具备容器级别的资源隔离，本地部署则可以结合操作系统工具进行限制。例如，在 Linux 上可以使用ulimit设置进程数、文件描述符数，使用cpulimit工具限制 CPU 使用率，或通过 systemd 单元文件配置内存限制。
可落地的资源监控参数应包括：
- CPU 使用率阈值：单进程不超过 80%，持续 30 秒触发告警
- 内存硬限制：根据任务类型设置（如代码分析 2GB，测试执行 4GB）
- 执行时间上限：交互式会话 30 分钟，批处理任务 2 小时
- 磁盘写入配额：限制临时文件大小，防止磁盘填充攻击
- 进程派生限制：防止 fork 炸弹，限制最大子进程数
四、审计与监控：从日志收集到异常检测
安全沙箱的可审计性同样重要，它不仅是事后追责的工具，更是实时威胁检测的基础。Claude Code 和 Codex 都支持 OpenTelemetry（OTel）集成，可以输出结构化的日志事件，涵盖对话开始、API 请求、工具审批决策和执行结果等关键活动。
企业部署时，应配置 OTel 导出到自有的日志收集系统（如 Elasticsearch、Splunk 或 Datadog），并设置适当的保留策略。关键监控指标包括：
- 命令执行频率：异常高的命令执行率可能提示自动化攻击
- 审批拒绝率：突然增加的拒绝可能表示攻击尝试
- 网络访问模式：访问非标准端口或非常用域名的行为
- 资源使用异常：CPU / 内存使用模式偏离历史基线
- 沙箱逃逸尝试：任何尝试突破文件系统或网络限制的行为
Claude Code 的安全文档强调，所有边界违规尝试都应触发即时通知，让管理员可以实时干预。Codex 则提供了管理员强制要求（requirements.toml）功能，可以全局禁用高风险模式（如--yolo标志），确保即使用户尝试放宽安全设置也会被系统拒绝。
五、企业级部署检查清单
基于上述分析，以下是构建安全可审计沙箱的 12 点检查清单：
环境配置
- 隔离层选择：至少使用操作系统级沙箱，高安全环境叠加容器隔离
- 网络默认策略：初始部署完全禁用网络，按需开启白名单
- 文件系统边界：限制写入权限到项目工作区，关键目录只读
- 资源配额设置：配置 CPU、内存、时间和磁盘限制
策略实施
- 审批工作流：敏感操作（文件修改、命令执行、网络访问）必须经过审批
- 命令规则集：定义禁止命令列表（如
rm -rf /、curl | bash） - 域白名单管理：维护最小化的可访问域名列表，定期审查
- 管理员强制策略：通过 requirements.toml 禁用高风险模式和标志
监控部署
- OTel 集成：启用 OpenTelemetry 导出到安全日志平台
- 实时告警：配置边界违规、资源超限和异常模式的即时通知
- 定期审计：每月审查日志，分析安全事件趋势
- 应急响应：制定沙箱逃逸、数据泄露等场景的处置流程
风险认知与缓解
必须清醒认识到，没有任何沙箱能提供 100% 的安全保证。沙箱逃逸漏洞在操作系统和容器运行时中时有发现，内部攻击面（如破坏工作区代码、消耗计算资源）始终存在。因此，防御策略应该是分层的：
- 纵深防御：结合网络分段、主机加固和应用层控制
- 最小权限：每个会话使用独立、临时的凭证和资源池
- 假设违规：设计时假设沙箱可能被突破，限制潜在影响范围
- 持续监控：不仅监控沙箱内部，也监控宿主系统的异常迹象
对于处理敏感代码或数据的团队，建议在独立虚拟机中运行 AI 编码助手，虚拟机本身不持久化任何敏感信息，每次会话后销毁重建。这种「一次性环境」模式虽然增加了操作复杂度，但将风险隔离到了可接受水平。
结语
Claude Code 和 OpenAI Codex 为代表的新一代 AI 编码工具正在改变软件开发流程，但它们自主执行代码的能力也带来了新的安全挑战。通过精心设计的沙箱环境 —— 结合 OS 级隔离、网络白名单、资源限制和全面审计 —— 企业可以在享受生产力提升的同时，将安全风险控制在可管理范围内。关键是将安全视为持续过程而非一次性配置，随着威胁态势和工具能力的演变，不断调整和强化防护措施。
资料来源
- Claude Code 安全文档：https://code.claude.com/docs/en/security
- OpenAI Codex 安全指南：https://developers.openai.com/codex/security/