安全部署 AI 智能体

关于使用隔离、凭证管理和网络控制来保护 Claude Code 和 Agent SDK 部署的指南

Claude Code 和 Agent SDK 是强大的工具，可以代表您执行代码、访问文件并与外部服务交互。与任何具有这些功能的工具一样，经过深思熟虑的部署可确保您获得好处，同时保持适当的控制。

与遵循预定代码路径的传统软件不同，这些工具根据上下文和目标动态生成其操作。这种灵活性使它们很有用，但这也意味着它们的行为可能受到它们处理的内容的影响：文件、网页或用户输入。这有时被称为提示注入。例如，如果存储库的 README 包含不寻常的指令，Claude Code 可能会以操作员未预料到的方式将这些指令纳入其操作中。本指南涵盖了减少这种风险的实用方法。

好消息是，保护智能体部署不需要异国情调的基础设施。适用于运行任何半可信代码的相同原则也适用于此：隔离、最小权限和纵深防御。Claude Code 包含多个安全功能来帮助解决常见问题，本指南将介绍这些功能以及为需要它们的人提供的额外加固选项。

并非每个部署都需要最大安全性。在笔记本电脑上运行 Claude Code 的开发人员的要求与在多租户环境中处理客户数据的公司不同。本指南提供了从 Claude Code 的内置安全功能到加固生产架构的各种选项，因此您可以选择适合您情况的选项。

威胁模型

智能体可能由于提示注入（嵌入在它们处理的内容中的指令）或模型错误而采取意外操作。Claude 模型旨在抵抗这种情况；有关评估详情，请参阅模型概览和您部署的模型的系统卡。

不过，纵深防御仍然是很好的做法。例如，如果智能体处理一个恶意文件，该文件指示它将客户数据发送到外部服务器，网络控制可以完全阻止该请求。

内置安全功能

Claude Code 包含多个安全功能来解决常见问题。有关完整详情，请参阅安全文档。

• 权限系统：每个工具和 bash 命令都可以配置为允许、阻止或提示用户批准。使用 glob 模式创建规则，如"允许所有 npm 命令"或"阻止任何带有 sudo 的命令"。组织可以设置适用于所有用户的策略。请参阅权限。
• 权限的命令解析：在执行 bash 命令之前，Claude Code 将其解析为 AST 并将结果与您的权限规则进行匹配。无法干净解析或不符合允许规则的命令需要明确批准。一小组构造（如 eval）无论允许规则如何都始终需要批准。这是一个权限门，而不是沙箱；它不会根据其目标路径或效果推断命令是否危险。
• Web 搜索摘要：搜索结果被摘要化，而不是将原始内容直接传递到上下文中，从而降低了来自恶意网络内容的提示注入风险。
• Sandbox 模式：Bash 命令可以在限制文件系统和网络访问的沙箱环境中运行。有关详情，请参阅沙箱文档。

安全原则

对于需要超越 Claude Code 默认值进行额外加固的部署，这些原则指导可用选项。

安全边界

安全边界将具有不同信任级别的组件分开。对于高安全部署，您可以将敏感资源（如凭证）放在包含智能体的边界之外。如果智能体环境中出现问题，该边界外的资源仍然受到保护。

例如，与其直接给予智能体对 API 密钥的访问权限，您可以在智能体环境外运行一个代理服务器，将密钥注入请求。智能体可以进行 API 调用，但永远看不到凭证本身。这种模式适用于多租户部署或处理不受信任内容的场景。

最小权限

在需要时，您可以将智能体限制为仅执行其特定任务所需的功能：

纵深防御

对于高安全环境，分层多个控制提供额外保护。选项包括：

• 容器隔离
• 网络限制
• 文件系统控制
• 在代理服务器处验证请求

正确的组合取决于您的威胁模型和操作要求。

隔离技术

不同的隔离技术在安全强度、性能和操作复杂性之间提供不同的权衡。

Sandbox 运行时

对于无需容器的轻量级隔离，sandbox-runtime 在操作系统级别强制执行文件系统和网络限制。

主要优势是简单：不需要 Docker 配置、容器镜像或网络设置。代理和文件系统限制均为内置功能。您只需提供一个设置文件，指定允许的域和路径。

工作原理：

• 文件系统：使用操作系统原语（Linux 上的 bubblewrap、macOS 上的 sandbox-exec）来限制对配置路径的读/写访问
• 网络：删除网络命名空间（Linux），或使用 Seatbelt 配置文件（macOS）通过内置代理路由网络流量
• 配置：域和文件系统路径的基于 JSON 的允许列表

设置：

npm install @anthropic-ai/sandbox-runtime

然后创建一个配置文件，指定允许的路径和域。

安全考虑：

1. 同主机内核：与 VM 不同，沙箱进程共享主机内核。理论上，内核漏洞可能导致逃逸。对于某些威胁模型，这是可以接受的，但如果您需要内核级隔离，请使用 gVisor 或单独的 VM。

2. 无 TLS 检查：代理根据客户端提供的主机名维护域名允许列表，不会终止或检查加密流量。在沙箱内运行的代码可能会使用域前置或类似技术访问允许列表外的主机。如果您的威胁模型需要更强的保证，请配置 TLS 终止代理。有关更多详情，请参阅沙箱安全限制。另外，如果智能体对允许的域具有宽松凭证，请确保它无法利用该域触发其他网络请求或泄露数据。

对于许多单开发人员和 CI/CD 用例，sandbox-runtime 以最少的设置显著提高了标准。下面的部分涵盖了需要更强隔离的部署的容器和 VM。

容器

容器通过 Linux 命名空间提供隔离。每个容器都有自己的文件系统、进程树和网络堆栈视图，同时共享主机内核。

安全加固的容器配置可能如下所示：

docker run \
  --cap-drop ALL \
  --security-opt no-new-privileges \
  --security-opt seccomp=/path/to/seccomp-profile.json \
  --read-only \
  --tmpfs /tmp:rw,noexec,nosuid,size=100m \
  --tmpfs /home/agent:rw,noexec,nosuid,size=500m \
  --network none \
  --memory 2g \
  --cpus 2 \
  --pids-limit 100 \
  --user 1000:1000 \
  -v /path/to/code:/workspace:ro \
  -v /var/run/proxy.sock:/var/run/proxy.sock:ro \
  agent-image

以下是每个选项的作用：

Unix 套接字架构：

使用 --network none 后，容器没有任何网络接口。智能体访问外部世界的唯一方式是通过挂载的 Unix 套接字，该套接字连接到主机上运行的代理服务器。此代理可以强制执行域名允许列表、注入凭证并记录所有流量。

这与 sandbox-runtime 使用的架构相同。即使智能体因提示注入而遭到入侵，也无法将数据泄露到任意服务器。它只能通过代理通信，由代理控制可访问的域。有关更多详情，请参阅 Claude Code 沙箱博客文章。

额外加固选项：

gVisor

标准容器共享主机内核：当容器内的代码进行系统调用时，它直接进入运行主机的同一内核。这意味着内核漏洞可能允许容器逃逸。gVisor 通过在用户空间中拦截系统调用来解决这个问题，然后才到达主机内核，实现自己的兼容性层来处理大多数系统调用，而无需涉及真实内核。

如果智能体运行恶意代码（可能由于提示注入），该代码在容器中运行，可能会尝试内核漏洞利用。使用 gVisor，攻击面要小得多：恶意代码首先需要利用 gVisor 的用户空间实现，并且对真实内核的访问有限。

要将 gVisor 与 Docker 一起使用，请安装 runsc 运行时并配置守护程序：

// /etc/docker/daemon.json
{
  "runtimes": {
    "runsc": {
      "path": "/usr/local/bin/runsc"
    }
  }
}

然后使用以下命令运行容器：

docker run --runtime=runsc agent-image

性能考虑：

对于多租户环境或处理不受信任的内容时，额外的隔离通常值得开销。

虚拟机

VM 通过 CPU 虚拟化扩展提供硬件级隔离。每个 VM 运行自己的内核，创建强大的边界。客户内核中的漏洞不会直接危害主机。但是，VM 不一定比 gVisor 等替代方案"更安全"。VM 安全在很大程度上取决于虚拟机管理程序和设备仿真代码。

Firecracker 专为轻量级 microVM 隔离而设计。它可以在 125 毫秒内启动 VM，内存开销不到 5 MiB，去除不必要的设备仿真以减少攻击面。

使用这种方法，智能体 VM 没有外部网络接口，而是通过 vsock（虚拟套接字）通信。所有流量经由 vsock 路由到主机上的代理，由代理强制执行允许列表并在转发请求前注入凭证。

云部署

对于云部署，您可以将上述任何隔离技术与云原生网络控制相结合：

1. 在没有互联网网关的私有子网中运行智能体容器
2. 配置云防火墙规则（AWS 安全组、GCP VPC 防火墙），阻止除代理服务器之外的所有出站流量
3. 运行代理服务器（如带有 credential_injector 过滤器的 Envoy），验证请求、强制执行域名允许列表、注入凭证并转发到外部 API
4. 为智能体的服务账户分配最小 IAM 权限，并尽可能通过代理路由敏感访问
5. 在代理服务器处记录所有流量以供审计

凭证管理

智能体通常需要凭证来调用 API、访问存储库或与云服务交互。挑战是提供此访问权限而不公开凭证本身。

代理模式

推荐做法是在智能体的安全边界外运行代理服务器，由它向传出请求注入凭证。智能体发送不含凭证的请求，代理添加凭证，再将请求转发到目标位置。

这种模式有几个好处：

1. 智能体永远看不到实际凭证
2. 代理可以强制执行端点允许列表
3. 代理可以记录所有请求以供审计
4. 凭证存储在一个安全位置，而不是分布到每个智能体

配置 Claude Code 使用代理

Claude Code 支持两种通过代理路由采样请求的方法：

选项 1：ANTHROPIC_BASE_URL（简单，但仅适用于采样 API 请求）

export ANTHROPIC_BASE_URL="http://localhost:8080"

这会让 Claude Code 和 Agent SDK 将采样请求发送到您的代理，而不是直接发送到 Claude API。代理接收明文 HTTP 请求，可以检查和修改请求（包括注入凭证），然后转发到真实 API。

选项 2：HTTP_PROXY / HTTPS_PROXY（系统范围）

export HTTP_PROXY="http://localhost:8080"
export HTTPS_PROXY="http://localhost:8080"

Claude Code 和 Agent SDK 遵循这些标准环境变量，通过代理路由所有 HTTP 流量。对于 HTTPS，代理会创建加密的 CONNECT 隧道；如果不拦截 TLS，就无法查看或修改请求内容。

实现代理

您可以构建自己的代理或使用现有方案：

• Envoy Proxy：生产级代理，带有用于添加身份验证标头的 credential_injector 过滤器
• mitmproxy：TLS 终止代理，用于检查和修改 HTTPS 流量
• Squid：带访问控制列表的缓存代理
• LiteLLM：具有凭证注入和速率限制的 LLM 网关

其他服务的凭证

除了从 Claude API 采样外，智能体通常需要对其他服务的身份验证访问，如 git 存储库、数据库和内部 API。有两种主要方法：

自定义工具

通过 MCP 服务器或自定义工具提供访问权限，由工具将请求路由到智能体安全边界之外的服务。智能体调用工具，但真正经过身份验证的请求发生在外部。工具调用代理，由代理注入凭证。

例如，git MCP 服务器可以接受来自智能体的命令，但将命令转发到主机上运行的 git 代理，由代理在连接远程仓库前添加身份验证。智能体永远看不到凭证。

优势：

• 无 TLS 拦截：外部服务直接进行身份验证请求
• 凭证保持在外：智能体只看到工具接口，而不是底层凭证

流量转发

对于 Claude API 调用，ANTHROPIC_BASE_URL 允许您将请求路由到能够检查和修改明文内容的代理。但对于其他 HTTPS 服务（GitHub、npm 注册表、内部 API），流量通常采用端到端加密。即使通过 HTTP_PROXY 将流量路由到代理，代理也只能看到不透明的 TLS 隧道，无法注入凭证。

要在不使用自定义工具的情况下修改任意服务的 HTTPS 流量，需要一个 TLS 终止代理，由它解密流量、检查或修改内容，然后在转发前重新加密。这需要：

1. 在智能体容器外运行代理
2. 在智能体的信任存储中安装代理的 CA 证书（使智能体信任代理证书）
3. 配置 HTTP_PROXY/HTTPS_PROXY，通过代理路由流量

这种方法处理任何基于 HTTP 的服务，而无需编写自定义工具，但增加了围绕证书管理的复杂性。

请注意，并非所有程序都遵循 HTTP_PROXY/HTTPS_PROXY。大多数工具（curl、pip、npm、git）会遵循，但有些可能绕过这些变量直接连接。例如，Node.js fetch() 默认忽略这些变量；在 Node 24+ 中，可以设置 NODE_USE_ENV_PROXY=1 启用支持。为了全面覆盖，可以使用 proxychains 拦截网络调用，或配置 iptables 将出站流量重定向到透明代理。

这两种方法仍需要 TLS 终止代理和受信任的 CA 证书；它们只是确保流量确实到达代理。

文件系统配置

文件系统控制确定智能体可以读取和写入的文件。

只读代码挂载

当智能体需要分析代码但不修改它时，以只读方式挂载目录：

docker run -v /path/to/code:/workspace:ro agent-image

可写位置

如果智能体需要写入文件，您有几个选项，具体取决于您是否希望更改持久化：

对于容器中的临时工作区，使用仅存在于内存中的 tmpfs 挂载，在容器停止时清除：

docker run \
  --read-only \
  --tmpfs /tmp:rw,noexec,nosuid,size=100m \
  --tmpfs /workspace:rw,noexec,size=500m \
  agent-image

如果您想在持久化更改之前查看更改，覆盖文件系统允许智能体写入而不修改底层文件。更改存储在单独的层中，您可以检查、应用或丢弃。对于完全持久的输出，挂载专用卷，但将其与敏感目录分开。

进一步阅读

• Claude Code 安全文档
• 托管 Agent SDK
• 处理权限
• Sandbox 运行时
• AI 智能体的致命三角
• OWASP 大型语言模型应用程序前 10 名
• Docker 安全最佳实践
• gVisor 文档
• Firecracker 文档