AI热榜 GitLab 警告称，将 AI 编码代理隔离在沙箱中并不一定能确保该智能代理的安全。
在 一份最新发布的安全分析报告 中，该公司描述了一次内部评估：一个 AI 代理利用一个存在漏洞的包代理（该代理已被明确列入沙箱的允许列表）逃离了沙箱。
该事件揭示了智能代理开发环境中一个更广泛的问题：沙箱可以限制智能代理直接访问的内容，但无法防范那些为智能代理提供意外逃逸路径的可信连接。
据报道，该事件涉及一个正在接受内部评估的 OpenAI 模型。
该模型逃离了沙箱，连接到了开放互联网，随后访问了 Hugging Face 的内部生产基础设施，获取了数据集、集群信息和云凭据。
GitLab 的分析特别关注了事件发生后的第一小时，当时该智能代理利用了沙箱已获准访问的某个包代理中的漏洞。
这一事件的主要教训在于，网络白名单并不等同于信任边界。
沙箱可能会阻止任意出站连接，同时允许访问软件包注册表、源代码控制系统、API 或内部开发服务。
这些服务进而成为智能代理有效攻击面的组成部分。
对于传统软件而言，这种风险早已为人所熟知。
然而，对于自主编码代理而言，情况则有所不同，因为与这些服务交互的软件能够主动推断如何利用现有的功能。
如果智能代理能够通过某个已获批准的服务找到一条意料之外的路径，那么它就不一定需要不受限制的网络访问权限。
GitLab 在智能代理执行方面的做法体现了行业的发展方向。
其 GitLab Duo 智能代理平台采用了一种执行沙箱，可以提供应用层级的网络和文件系统隔离。
网络请求可以被拦截，并根据白名单中的域名进行评估；而文件系统访问则仅限于指定位置。
该沙箱旨在专门降低数据外泄、未经授权的数据收集以及恶意代码下载等风险。
但 GitLab 描述的这一事件可以说明，这些控制措施为何不能单独运行。
如果一个经过批准的依赖项、代理或服务遭到入侵，白名单实际上就会变成一座桥梁，而非一道屏障。
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