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id: "nourishing-sandbox-bandit-ast-scanner-007"
title: "AI Agent 安全体检：Bandit AST 漏洞双引擎扫描集成指南"
title_en: "AI Agent Security Checkup: Bandit AST Dual Engine Scanner Guide"
framework: "_nourishing"
framework_version: "any"
language: "python"
date: "2026-03-18"
created_at: "2026-03-18"
updated_at: "2026-03-18"
author: "CyberHuaTuo"
contributors:
  - github: "CyberHuaTuo"
tags: ["sandbox", "security", "static-analysis", "ast", "bandit", "vulnerability-scanner"]
severity: "high"
complexity: "moderate"
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# 🤖 AI Agent 安全体检：Bandit AST 漏洞双引擎扫描集成指南

## 🧬 滋补概述 (Overview)

将 PyCQA 官方推荐的 **Bandit** AST 安全扫描器集成到 CyberHuaTuo 的静态规则引擎中，形成“自研正则 + Bandit AST”的**双引擎架构**，从抽象语法树层面补齐对 `eval`、`pickle` 乃至硬编码密码等深度安全威胁的捕获能力。

## 🤒 症状描述 (Symptoms)

在开发与审计 AI Agent 及其关联 MCP 工具的过程中，常遇到以下安全检查痛点：

1. **正则扫描的局限性**：依赖传统的正则表达式（Regex）扫描代码极其脆弱，容易产生大量误报（False Positives）和漏报（False Negatives）。例如对多行注释、多行字符串拼接、以及别名引入（`import subprocess as sp`）的检测能力极弱。
2. **隐藏深度的危险操作**：Agent 在沙箱环境内动态生成代码并执行时，容易引入使用 `eval()`、`exec()`、`pickle.loads()` 等具有 RCE (远程代码执行) 风险的函数，单纯阅读代码或正则匹配难以全部覆灭。
3. **密钥硬编码问题**：开发者快速迭代时经常遗漏，导致 API Key 或敏感 Token 以明文形式硬编码在代码库中。
4. **缺乏全局视角**：针对特定的 Web 框架注入或 XML 实体攻击等，仅靠开发者的肉眼 Review 非常耗时且不够系统性。

## 💥 错误信息 (Error Messages)

- AST 检测工具报警：`[B102:exec_used] Use of exec detected.`
- 引入不安全模块报警：`[B301:pickle] Pickle and modules that wrap it can be unsafe when used to deserialize untrusted data, possible security issue.`
- 硬编码密码报警：`[B105:hardcoded_password_string] Possible hardcoded password: 'xyz'`


## 🔬 根因分析 (Root Cause)

* **语义盲区**：正则表达式处理的是“简单文本流”，不理解 Python 的“抽象语法树 (AST, Abstract Syntax Tree)”。
* **动态特性**：Python 作为动态语言，内置了极其丰富的反射和动态执行机制，一旦对 LLM 或用户的不可信输入未做有效隔离直接调用，将导致系统性崩塌。
* **单维度的扫描**：仅用现成的工具很难涵盖所有情况（例如 MCP 工具特有的权限问题），而只写自研正则又不能覆盖业界通用安全问题。

## 💊 滋补药方 (Prescription)

为了实现强壮的 AI Agent 体检，推荐采用 **“自研正则 + Bandit AST”双引擎扫描架构**。

Bandit 是 PyCQA (Python Code Quality Authority) 维护的开源项目，它专门通过分析 Python 抽象语法树来发现常见的安全漏洞。将其集成到现有的安全检查流程中，可以与定制化的正则规则有效互补。

### 1. 兵器引入：安装 Bandit 并配置环境

确保你的项目中正确声明了依赖：

```toml
# pyproject.toml 示例
[project]
dependencies = [
    "bandit>=1.7.0"
]
```

### 2. 核心架构设计：双引擎体检与映射

在安全扫描入口（例如 `static_rules.py`）中，不仅保留对 Agent 特性的正则表达式检查，还并行执行 Bandit，将 AST 安全扫描的结果归一化到业务的“六经脉”维度。

#### 步骤 (1): 健壮的进程调用
Bandit 常被安装为用户级别的命令行工具，但在不同的虚拟环境中环境变量可能未配置。更健壮的方式是针对当前 Python 解释器调用：`sys.executable -m bandit`。

```python
import json
import subprocess
import sys
import tempfile

def _run_bandit(code: str) -> list[dict]:
    """
    通过 sys.executable -m bandit 健壮地调用 AST 分析引擎。
    将待分析代码写入临时文件并解析输出。
    """
    with tempfile.NamedTemporaryFile(mode="w", suffix=".py", delete=False, encoding="utf-8") as tmp:
        tmp.write(code)
        tmp_path = tmp.name

    try:
        result = subprocess.run(
            [
                sys.executable, "-m", "bandit",
                "-f", "json",
                "-q",             # 安静模式，减少警告输出
                "--severity-level", "low",  # 捕获所有问题
                tmp_path,
            ],
            capture_output=True,
            text=True,
            encoding="utf-8"
        )
        # 解析返回的 JSON 输出
        if result.stdout.strip():
            data = json.loads(result.stdout)
            return data.get("results", [])
        return []
    except Exception as e:
        # 当作优雅降级处理，不中断系统
        return []
    finally:
        import os
        if os.path.exists(tmp_path):
            os.remove(tmp_path)
```

#### 步骤 (2): AST 发现到“六经脉”的映射
需要维护一份 `Bandit Test ID` 到业务诊断维度的精准映射（Mapping），以便对检测出的通用安全漏洞进行业务域上的降维打击。

```python
_BANDIT_DIMENSION_MAP = {
    # == 🛡️ 沙箱隔离 ==
    "B102": "沙箱隔离", # exec_used (执行动态代码)
    "B301": "沙箱隔离", # pickle (反序列化远程执行风险)
    "B404": "沙箱隔离", # import_subprocess (进程执行)
    "B602": "沙箱隔离", # subprocess_popen_with_shell_equals_true
    "B603": "沙箱隔离", # subprocess_without_shell_equals_true
    
    # == 🔑 密钥安全 ==
    "B104": "密钥安全", # hardcoded_bind_all_interfaces (可能暴露敏感端口)
    "B105": "密钥安全", # hardcoded_password_string (硬编码密码)
    
    # == 🔒 输出安全 ==
    "B308": "输出安全", # mark_safe (Django 标记安全字符串，易 XSS)
    
    # == 🧠 Prompt安全 / SQL注入 ==
    "B608": "Prompt 安全", # hardcoded_sql_expressions (易遭 SQL 注入)
}

def _map_bandit_to_dimensions(bandit_results: list[dict]) -> dict[str, list[dict]]:
    """将 Bandit 测试号映射到安全六经脉"""
    mapped = {
        "沙箱隔离": [], "密钥安全": [], "Prompt 安全": [],
        "输出安全": [], "韧性设计": [], "可观测性": []
    }
    for r in bandit_results:
        test_id = r.get("test_id")
        dimension = _BANDIT_DIMENSION_MAP.get(test_id)
        if dimension:
            mapped[dimension].append({
                "line": r.get("line_number"),
                "description": f"[Bandit {test_id}] {r.get('issue_text')}",
                "severity": r.get("issue_severity", "MEDIUM"),
                "matched_text": r.get("code", "").strip()
            })
    return mapped
```

#### 步骤 (3): 智能合并与去重机制
结合自研的正则结果和 Bandit 的结果时，同一行代码可能被两个引擎同时标记。需按行号（Line Number）去重，避免对报告总分产生双重扣分（Double Penalty）。

```python
def _merge_findings(regex_list: list[dict], bandit_list: list[dict]) -> list[dict]:
    merged = list(regex_list)
    existing_lines = {f.get("line") for f in regex_list}
    for bf in bandit_list:
        if bf.get("line") not in existing_lines:
            merged.append(bf)
    return merged
```

### 3. 计分策略与优雅降级

合议后的“体检分数”计算时，应考虑 Bandit 分析结果的 `severity`（严重程度）：

* `HIGH`: RCE, 主动后门，未授权提权（高危，例：扣 20 分）
* `MEDIUM`: 明文协议传输、XSS、敏感数据泄露（中危，例：扣 15 分）
* `LOW`: 权限设定为 777、内部异常未处理（低危，例：扣 10 分）

如果用户的环境中并未安装 Bandit（或者 `python -m bandit` 抛出 `FileNotFoundError`），我们的 Agent 不应该直接崩溃（Crash），而应**优雅降级**（Graceful Degradation），自动回滚到纯正则表达式扫描模式。

## 🛡️ 验证与测试 (Validation)

建议在 CI/CD 中通过构建以下不良代码样本，验证 Bandit 引擎是否发挥作用：

```python
import pickle
import os

# 此处应当分别被 B301(pickle), B102(eval), B605(os.system) 拦截
data = pickle.load(open("model.pkl", "rb"))
result = eval("user_input")
os.system("rm -rf /")

# 此处应当被 B105 (hardcoded_password_string) 拦截
password = "SuperSecret123!"
```

**预期的双引擎合并表现**：
* 报告标示为 `scan_mode: static_rules+bandit`
* 沙箱隔离（Sandbox Isolation）维度捕捉到以上三条高危操作并打回。
* 密钥安全（Secret Management）发现硬编码密码。
* 整体健康分数跌入 `🔴 病入膏肓` 等级。

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> 💡 **修仙语录**：
> "剑宗求快（正则），气宗求深（AST）。唯有剑气合一（双引擎并跑），方能洞若观火，防患于未然。将安全审计交给机器，将想象力留给大脑。"
