安全模型

全面的安全架构，确保为 AI 代理提供零信任、策略驱动的保护。

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目录

1. 概述
   1. 安全原则
2. 多层沙箱
   1. 第一层：Docker 隔离
   2. 第二层：gVisor 隔离
   3. 风险评估算法
3. 策略引擎
   1. 策略架构
   2. 策略类型
      1. 访问控制策略
      2. 数据流策略
      3. 资源使用策略
   3. 策略评估引擎
   4. 性能优化
4. 密码学安全
   1. 数字签名
   2. 密钥管理
   3. 加密标准
5. 审计和合规
   1. 密码学审计轨迹
   2. 哈希链
   3. 合规功能
6. 使用 SchemaPin 的工具安全
   1. 工具验证过程
   2. 首次使用信任（TOFU）
   3. AI 驱动的工具审查
7. 网络安全
   1. 安全通信
   2. 网络隔离
8. 事件响应
   1. 安全事件检测
   2. 事件响应工作流
   3. 恢复程序
9. 安全最佳实践
   1. 开发指南
   2. 部署安全
   3. 运营安全
10. 安全配置
    1. 环境变量
    2. 安全配置文件
11. 安全指标
    1. 关键绩效指标
12. 未来增强
    1. 高级密码学
    2. AI 增强安全
13. 下一步

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概述

Symbiont 实现了专为受监管和高保障环境设计的安全优先架构。该安全模型建立在零信任原则之上，具有全面的策略执行、多层沙箱和密码学可审计性。

安全原则

• 零信任：所有组件和通信都经过验证
• 纵深防御：多个安全层，无单点故障
• 策略驱动：在运行时强制执行声明性安全策略
• 完整审计性：每个操作都记录并具有密码学完整性
• 最小权限：操作所需的最小权限

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多层沙箱

运行时基于风险评估实现两个隔离层级：

graph TB
    A[Risk Assessment Engine] --> B{Risk Level}
    
    B -->|Low Risk| C[Tier 1: Docker]
    B -->|Medium/High Risk| D[Tier 2: gVisor]
    
    subgraph "Tier 1: Container Isolation"
        C1[Container Runtime]
        C2[Resource Limits]
        C3[Network Isolation]
        C4[Read-only Filesystem]
    end
    
    subgraph "Tier 2: User-space Kernel"
        D1[System Call Interception]
        D2[Memory Protection]
        D3[I/O Virtualization]
        D4[Enhanced Isolation]
    end
    
    C --> C1
    D --> D1

注意：企业版中提供具有硬件虚拟化的附加隔离层级。

第一层：Docker 隔离

使用场景：

• 可信开发任务
• 低敏感度数据处理
• 内部工具操作

安全功能：

docker_security:
  memory_limit: "512MB"
  cpu_limit: "0.5"
  network_mode: "none"
  read_only_root: true
  security_opts:
    - "no-new-privileges:true"
    - "seccomp:default"
  capabilities:
    drop: ["ALL"]
    add: ["SETUID", "SETGID"]

威胁防护：

• 与主机的进程隔离
• 资源耗尽预防
• 网络访问控制
• 文件系统保护

第二层：gVisor 隔离

使用场景：

• 标准生产工作负载
• 敏感数据处理
• 外部工具集成

安全功能：

• 用户空间内核实现
• 系统调用过滤和转换
• 内存保护边界
• I/O 请求验证

配置：

gvisor_security:
  runtime: "runsc"
  platform: "ptrace"
  network: "sandbox"
  file_access: "exclusive"
  debug: false
  strace: false

高级保护：

• 内核漏洞隔离
• 系统调用拦截
• 内存损坏预防
• 侧信道攻击缓解

企业功能：企业版中提供具有硬件虚拟化（Firecracker）的高级隔离，可满足最高安全要求。

风险评估算法

pub struct RiskAssessment {
    data_sensitivity: f32,      // 0.0 = public, 1.0 = top secret
    code_trust_level: f32,      // 0.0 = untrusted, 1.0 = verified
    network_access: bool,       // Requires external network
    filesystem_access: bool,    // Requires filesystem write
    external_apis: bool,        // Uses external services
}

pub fn calculate_risk_score(assessment: RiskAssessment) -> f32 {
    let base_score = assessment.data_sensitivity * 0.4
        + (1.0 - assessment.code_trust_level) * 0.3;
    
    let access_penalty = if assessment.network_access { 0.1 } else { 0.0 }
        + if assessment.filesystem_access { 0.1 } else { 0.0 }
        + if assessment.external_apis { 0.1 } else { 0.0 };
    
    (base_score + access_penalty).min(1.0)
}

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策略引擎

策略架构

策略引擎通过运行时强制执行提供声明性安全控制：

graph TB
    A[Policy Definition] --> B[Policy Parser]
    B --> C[Policy Store]
    C --> D[Policy Engine]
    D --> E[Enforcement Points]
    
    E --> F[Agent Creation]
    E --> G[Resource Access]
    E --> H[Message Routing]
    E --> I[Tool Invocation]
    E --> J[Data Operations]
    
    K[Audit Logger] --> L[Policy Violations]
    E --> K

策略类型

访问控制策略

定义谁可以在什么条件下访问什么资源：

policy secure_data_access {
    allow: read(sensitive_data) if (
        user.clearance >= "secret" &&
        user.need_to_know.contains(data.classification) &&
        session.mfa_verified == true
    )
    
    deny: export(data) if data.contains_pii == true
    
    require: [
        user.background_check.current,
        session.secure_connection,
        audit_trail = "detailed"
    ]
}

数据流策略

控制数据在系统中的流动方式：

policy data_flow_control {
    allow: transform(data) if (
        source.classification <= target.classification &&
        user.transform_permissions.contains(operation.type)
    )
    
    deny: aggregate(datasets) if (
        any(datasets, |d| d.privacy_level > operation.privacy_budget)
    )
    
    require: differential_privacy for statistical_operations
}

资源使用策略

管理计算资源分配：

policy resource_governance {
    allow: allocate(resources) if (
        user.resource_quota.remaining >= resources.total &&
        operation.priority <= user.max_priority
    )
    
    deny: long_running_operations if system.maintenance_mode
    
    require: supervisor_approval for high_memory_operations
}

策略评估引擎

pub trait PolicyEngine {
    async fn evaluate_policy(
        &self, 
        context: PolicyContext, 
        action: Action
    ) -> PolicyDecision;
    
    async fn register_policy(&self, policy: Policy) -> Result<PolicyId>;
    async fn update_policy(&self, policy_id: PolicyId, policy: Policy) -> Result<()>;
}

pub enum PolicyDecision {
    Allow,
    Deny { reason: String },
    AllowWithConditions { conditions: Vec<PolicyCondition> },
    RequireApproval { approver: String },
}

性能优化

策略缓存：

• 编译策略评估以提高性能
• 频繁决策的 LRU 缓存
• 批量操作的批量评估
• 亚毫秒级评估时间

增量更新：

• 实时策略更新无需重启
• 版本化策略部署
• 策略错误的回滚功能

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密码学安全

数字签名

所有安全相关操作都经过密码学签名：

签名算法： Ed25519（RFC 8032）

• 密钥大小： 256 位私钥，256 位公钥
• 签名大小： 512 位（64 字节）
• 性能： 70,000+ 签名/秒，25,000+ 验证/秒

pub struct CryptographicSignature {
    pub algorithm: SignatureAlgorithm::Ed25519,
    pub public_key: PublicKey,
    pub signature: [u8; 64],
    pub timestamp: SystemTime,
}

impl AuditEvent {
    pub fn sign(&mut self, private_key: &PrivateKey) -> Result<()> {
        let message = self.serialize_for_signing()?;
        self.signature = private_key.sign(&message);
        Ok(())
    }
    
    pub fn verify(&self, public_key: &PublicKey) -> bool {
        let message = self.serialize_for_signing().unwrap();
        public_key.verify(&message, &self.signature)
    }
}

密钥管理

密钥存储：

• 硬件安全模块（HSM）集成
• 密钥保护的安全飞地支持
• 可配置间隔的密钥轮换
• 分布式密钥备份和恢复

密钥层次结构：

• 系统操作的根签名密钥
• 操作签名的每代理密钥
• 会话加密的临时密钥
• 工具验证的外部密钥

pub struct KeyManager {
    hsm: HardwareSecurityModule,
    key_store: SecureKeyStore,
    rotation_policy: KeyRotationPolicy,
}

impl KeyManager {
    pub async fn generate_agent_keys(&self, agent_id: AgentId) -> Result<KeyPair>;
    pub async fn rotate_keys(&self, key_id: KeyId) -> Result<KeyPair>;
    pub async fn revoke_key(&self, key_id: KeyId) -> Result<()>;
}

加密标准

对称加密： AES-256-GCM

• 具有认证加密的 256 位密钥
• 每次加密操作的唯一随机数
• 上下文绑定的关联数据

非对称加密： X25519 + ChaCha20-Poly1305

• 椭圆曲线密钥交换
• 具有认证加密的流密码
• 完美前向保密

消息加密：

pub fn encrypt_message(
    plaintext: &[u8], 
    recipient_public_key: &PublicKey,
    sender_private_key: &PrivateKey
) -> Result<EncryptedMessage> {
    let shared_secret = sender_private_key.diffie_hellman(recipient_public_key);
    let nonce = generate_random_nonce();
    let ciphertext = ChaCha20Poly1305::new(&shared_secret)
        .encrypt(&nonce, plaintext)?;
    
    Ok(EncryptedMessage {
        nonce,
        ciphertext,
        sender_public_key: sender_private_key.public_key(),
    })
}

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审计和合规

密码学审计轨迹

每个安全相关操作都会生成不可变的审计事件：

pub struct AuditEvent {
    pub event_id: Uuid,
    pub timestamp: SystemTime,
    pub agent_id: AgentId,
    pub event_type: AuditEventType,
    pub details: serde_json::Value,
    pub signature: Ed25519Signature,
    pub previous_hash: Hash,
    pub event_hash: Hash,
}

审计事件类型：

• 代理生命周期事件（创建、终止）
• 策略评估决策
• 资源分配和使用
• 消息发送和路由
• 外部工具调用
• 安全违规和警报

哈希链

事件在不可变链中链接：

impl AuditChain {
    pub fn append_event(&mut self, mut event: AuditEvent) -> Result<()> {
        event.previous_hash = self.last_hash;
        event.event_hash = self.calculate_event_hash(&event);
        event.sign(&self.signing_key)?;
        
        self.events.push(event.clone());
        self.last_hash = event.event_hash;
        
        self.verify_chain_integrity()?;
        Ok(())
    }
    
    pub fn verify_integrity(&self) -> Result<bool> {
        for (i, event) in self.events.iter().enumerate() {
            // Verify signature
            if !event.verify(&self.public_key) {
                return Ok(false);
            }
            
            // Verify hash chain
            if i > 0 && event.previous_hash != self.events[i-1].event_hash {
                return Ok(false);
            }
        }
        Ok(true)
    }
}

合规功能

监管支持：

HIPAA（医疗保健）：

• 带有用户身份识别的 PHI 访问记录
• 数据最小化强制执行
• 违规检测和通知
• 6 年审计轨迹保留

GDPR（隐私）：

• 个人数据处理日志
• 同意验证跟踪
• 数据主体权利强制执行
• 数据保留策略合规

SOX（金融）：

• 内部控制文档
• 变更管理跟踪
• 访问控制验证
• 财务数据保护

自定义合规：

pub struct ComplianceFramework {
    pub name: String,
    pub audit_requirements: Vec<AuditRequirement>,
    pub retention_policy: RetentionPolicy,
    pub access_controls: Vec<AccessControl>,
    pub data_protection: DataProtectionRules,
}

impl ComplianceFramework {
    pub fn validate_compliance(&self, audit_trail: &AuditChain) -> ComplianceReport;
    pub fn generate_compliance_report(&self, period: TimePeriod) -> Report;
}

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使用 SchemaPin 的工具安全

工具验证过程

使用密码学签名验证外部工具：

sequenceDiagram
    participant Tool as Tool Provider
    participant SP as SchemaPin
    participant AI as AI Reviewer
    participant Runtime as Symbiont Runtime
    participant Agent as Agent
    
    Tool->>SP: Submit Tool Schema
    SP->>AI: Security Analysis
    AI-->>SP: Analysis Results
    SP->>SP: Human Review (if needed)
    SP->>SP: Sign Schema
    SP-->>Tool: Signed Schema
    
    Agent->>Runtime: Request Tool Use
    Runtime->>SP: Verify Tool Schema
    SP-->>Runtime: Verification Result
    Runtime-->>Agent: Allow/Deny Tool Use

首次使用信任（TOFU）

密钥固定过程：

1. 首次遇到工具提供商
2. 通过外部渠道验证提供商的公钥
3. 在本地信任存储中固定公钥
4. 使用固定密钥进行所有未来验证

pub struct TOFUKeyStore {
    pinned_keys: HashMap<ProviderId, PinnedKey>,
    trust_policies: Vec<TrustPolicy>,
}

impl TOFUKeyStore {
    pub async fn pin_key(&mut self, provider: ProviderId, key: PublicKey) -> Result<()> {
        if self.pinned_keys.contains_key(&provider) {
            return Err("Key already pinned for provider");
        }
        
        self.pinned_keys.insert(provider, PinnedKey {
            public_key: key,
            pinned_at: SystemTime::now(),
            trust_level: TrustLevel::Unverified,
        });
        
        Ok(())
    }
    
    pub fn verify_tool(&self, tool: &MCPTool) -> VerificationResult {
        if let Some(pinned_key) = self.pinned_keys.get(&tool.provider_id) {
            if pinned_key.public_key.verify(&tool.schema_hash, &tool.signature) {
                VerificationResult::Trusted
            } else {
                VerificationResult::SignatureInvalid
            }
        } else {
            VerificationResult::UnknownProvider
        }
    }
}

AI 驱动的工具审查

工具批准前的自动化安全分析：

分析组件：

• 漏洞检测：针对已知漏洞签名的模式匹配
• 恶意代码检测：基于机器学习的恶意行为识别
• 资源使用分析：计算资源需求评估
• 隐私影响评估：数据处理和隐私影响

pub struct SecurityAnalyzer {
    vulnerability_patterns: VulnerabilityDatabase,
    ml_detector: MaliciousCodeDetector,
    resource_analyzer: ResourceAnalyzer,
    privacy_assessor: PrivacyAssessor,
}

impl SecurityAnalyzer {
    pub async fn analyze_tool(&self, tool: &MCPTool) -> SecurityAnalysis {
        let mut findings = Vec::new();
        
        // Vulnerability pattern matching
        findings.extend(self.vulnerability_patterns.scan(&tool.schema));
        
        // ML-based detection
        let ml_result = self.ml_detector.analyze(&tool.schema).await?;
        findings.extend(ml_result.findings);
        
        // Resource usage analysis
        let resource_risk = self.resource_analyzer.assess(&tool.schema);
        
        // Privacy impact assessment
        let privacy_impact = self.privacy_assessor.evaluate(&tool.schema);
        
        SecurityAnalysis {
            tool_id: tool.id.clone(),
            risk_score: calculate_risk_score(&findings),
            findings,
            resource_requirements: resource_risk,
            privacy_impact,
            recommendation: self.generate_recommendation(&findings),
        }
    }
}

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网络安全

安全通信

传输层安全：

• 所有外部通信使用 TLS 1.3
• 服务间通信的双向 TLS（mTLS）
• 已知服务的证书固定
• 完美前向保密

消息级安全：

• 代理消息的端到端加密
• 消息认证码（MAC）
• 带时间戳的重放攻击预防
• 消息排序保证

pub struct SecureChannel {
    encryption_key: [u8; 32],
    mac_key: [u8; 32],
    send_counter: AtomicU64,
    recv_counter: AtomicU64,
}

impl SecureChannel {
    pub fn encrypt_message(&self, plaintext: &[u8]) -> Result<Vec<u8>> {
        let counter = self.send_counter.fetch_add(1, Ordering::SeqCst);
        let nonce = self.generate_nonce(counter);
        
        let ciphertext = ChaCha20Poly1305::new(&self.encryption_key)
            .encrypt(&nonce, plaintext)?;
        
        let mac = Hmac::<Sha256>::new_from_slice(&self.mac_key)?
            .chain_update(&ciphertext)
            .chain_update(&counter.to_le_bytes())
            .finalize()
            .into_bytes();
        
        Ok([ciphertext, mac.to_vec()].concat())
    }
}

网络隔离

沙箱网络控制：

• 默认无网络访问
• 外部连接的显式允许列表
• 流量监控和异常检测
• DNS 过滤和验证

网络策略：

network_policy:
  default_action: "deny"
  allowed_destinations:
    - domain: "api.openai.com"
      ports: [443]
      protocol: "https"
    - ip_range: "10.0.0.0/8"
      ports: [6333]  # Qdrant
      protocol: "http"
  
  monitoring:
    log_all_connections: true
    detect_anomalies: true
    rate_limiting: true

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事件响应

安全事件检测

自动化检测：

• 策略违规监控
• 异常行为检测
• 资源使用异常
• 认证失败跟踪

警报分类：

pub enum SecurityEventSeverity {
    Info,       // Normal security events
    Low,        // Minor policy violations
    Medium,     // Suspicious behavior
    High,       // Confirmed security issues
    Critical,   // Active security breaches
}

pub struct SecurityEvent {
    pub id: Uuid,
    pub timestamp: SystemTime,
    pub severity: SecurityEventSeverity,
    pub category: SecurityEventCategory,
    pub description: String,
    pub affected_components: Vec<ComponentId>,
    pub recommended_actions: Vec<String>,
}

事件响应工作流

graph TB
    A[Security Event] --> B[Event Classification]
    B --> C{Severity Level}
    
    C -->|Info/Low| D[Log Event]
    C -->|Medium| E[Alert Security Team]
    C -->|High| F[Automatic Mitigation]
    C -->|Critical| G[Emergency Response]
    
    F --> H[Isolate Affected Components]
    F --> I[Revoke Compromised Credentials]
    F --> J[Preserve Evidence]
    
    G --> H
    G --> K[Notify Leadership]
    G --> L[External Incident Response]

恢复程序

自动化恢复：

• 使用清洁状态重启代理
• 受损凭据的密钥轮换
• 策略更新以防止再次发生
• 系统健康验证

手动恢复：

• 安全事件的取证分析
• 根本原因分析和修复
• 安全控制更新
• 事件文档和经验教训

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安全最佳实践

开发指南

1. 默认安全：默认启用所有安全功能
2. 最小权限原则：所有操作的最小权限
3. 纵深防御：具有冗余的多个安全层
4. 安全失败：安全失败应拒绝访问，而非授予访问
5. 审计一切：安全相关操作的完整记录

部署安全

环境加固：

# Disable unnecessary services
systemctl disable cups bluetooth

# Kernel hardening
echo "kernel.dmesg_restrict=1" >> /etc/sysctl.conf
echo "kernel.kptr_restrict=2" >> /etc/sysctl.conf

# File system security
mount -o remount,nodev,nosuid,noexec /tmp

容器安全：

# Use minimal base image
FROM scratch
COPY --from=builder /app/symbiont /bin/symbiont

# Run as non-root user
USER 1000:1000

# Set security options
LABEL security.no-new-privileges=true

运营安全

监控检查清单：

• 实时安全事件监控
• 策略违规跟踪
• 资源使用异常检测
• 认证失败监控
• 证书到期跟踪

维护程序：

• 定期安全更新和补丁
• 按计划进行密钥轮换
• 策略审查和更新
• 安全审计和渗透测试
• 事件响应计划测试

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安全配置

环境变量

# Cryptographic settings
export SYMBIONT_CRYPTO_PROVIDER=ring
export SYMBIONT_KEY_STORE_TYPE=hsm
export SYMBIONT_HSM_CONFIG_PATH=/etc/symbiont/hsm.conf

# Audit settings
export SYMBIONT_AUDIT_ENABLED=true
export SYMBIONT_AUDIT_STORAGE=/var/audit/symbiont
export SYMBIONT_AUDIT_RETENTION_DAYS=2555  # 7 years

# Security policies
export SYMBIONT_POLICY_ENFORCEMENT=strict
export SYMBIONT_DEFAULT_SANDBOX_TIER=gvisor
export SYMBIONT_TOFU_ENABLED=true

安全配置文件

[security]
# Cryptographic settings
crypto_provider = "ring"
signature_algorithm = "ed25519"
encryption_algorithm = "chacha20_poly1305"

# Key management
key_rotation_interval_days = 90
hsm_enabled = true
hsm_config_path = "/etc/symbiont/hsm.conf"

# Audit settings
audit_enabled = true
audit_storage_path = "/var/audit/symbiont"
audit_retention_days = 2555
audit_compression = true

# Sandbox security
default_sandbox_tier = "gvisor"
sandbox_escape_detection = true
resource_limit_enforcement = "strict"

# Network security
tls_min_version = "1.3"
certificate_pinning = true
network_isolation = true

# Policy enforcement
policy_enforcement_mode = "strict"
policy_violation_action = "deny_and_alert"
emergency_override_enabled = false

[tofu]
enabled = true
key_verification_required = true
trust_on_first_use_timeout_hours = 24
automatic_key_pinning = false

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安全指标

关键绩效指标

安全操作：

• 策略评估延迟：平均 <1ms
• 审计事件生成率：10,000+ 事件/秒
• 安全事件响应时间：<5 分钟
• 密码学操作吞吐量：70,000+ 操作/秒

合规指标：

• 策略合规率：>99.9%
• 审计轨迹完整性：100%
• 安全事件误报率：<1%
• 事件解决时间：<24 小时

风险评估：

• 漏洞修补时间：<48 小时
• 安全控制有效性：>95%
• 威胁检测准确率：>99%
• 恢复时间目标：<1 小时

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未来增强

高级密码学

后量子密码学：

• NIST 批准的后量子算法
• 经典/后量子混合方案
• 量子威胁的迁移规划

同态加密：

• 对加密数据的隐私保护计算
• 近似算术的 CKKS 方案
• 与机器学习工作流的集成

零知识证明：

• 用于计算验证的 zk-SNARKs
• 隐私保护认证
• 合规证明生成

AI 增强安全

行为分析：

• 用于异常检测的机器学习
• 预测性安全分析
• 自适应威胁响应

自动化响应：

• 自愈安全控制
• 动态策略生成
• 智能事件分类

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下一步

• 贡献指南 - 安全开发指南
• 运行时架构 - 技术实现详情
• API 参考 - 安全 API 文档
• 合规指南 - 监管合规信息

Symbiont 安全模型提供适用于受监管行业和高保障环境的企业级保护。其分层方法确保对不断演进的威胁提供强大保护，同时保持运营效率。