PySandbox：Python 沙盒环境的强大工具

PySandbox：Python 沙盒环境的强大工具

pysandbox WARNING: pysandbox is BROKEN BY DESIGN, please move to a new sandboxing solution (run python in a sandbox, not the opposite!) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/py/pysandbox

项目介绍

PySandbox 是一个专为 Python 设计的沙盒环境，旨在安全地执行不受信任的代码。通过 PySandbox，开发者可以在隔离的环境中运行 Python 代码，防止其对系统环境造成破坏。尽管项目作者明确指出 PySandbox 存在设计上的缺陷，并建议使用其他沙盒解决方案，但 PySandbox 仍然提供了一系列强大的功能和灵活的配置选项，使其在特定场景下成为一个有价值的工具。

项目技术分析

PySandbox 的核心技术基于 Linux 的 SECCOMP 安全特性，通过限制 Python 代码的执行环境，防止其访问文件系统、导入模块、退出 Python 等危险操作。PySandbox 通过配置沙盒环境，允许开发者精确控制哪些功能可以被使用，从而在保证安全性的同时，提供必要的功能支持。

主要技术点：

• SECCOMP 安全特性：利用 Linux 的 SECCOMP 机制，限制 Python 代码的系统调用，从而提高安全性。
• 子进程执行：默认情况下，不受信任的代码在子进程中执行，并设置了超时、内存限制、递归限制等保护措施。
• 命名空间保护：通过限制对函数闭包、全局变量、默认参数等的访问，保护 Python 命名空间的安全。
• 白名单机制：使用白名单机制控制模块和文件的访问，减少攻击面。

项目及技术应用场景

PySandbox 适用于以下场景：

• 在线代码执行平台：如在线编程练习、代码竞赛等，需要安全地执行用户提交的代码。
• 自动化测试：在自动化测试中，需要隔离测试代码，防止其对测试环境造成影响。
• 安全研究：用于研究 Python 代码的安全性，分析潜在的安全漏洞。

项目特点

1. 高度可配置

PySandbox 提供了丰富的配置选项，开发者可以根据需求启用或禁用特定的功能。例如，可以允许特定的模块导入、文件读取，或者限制代码的执行时间、内存使用等。

2. 强大的安全性

通过限制 Python 代码的执行环境，PySandbox 能够有效防止不受信任的代码对系统造成破坏。尽管存在设计上的缺陷，但在合理配置下，PySandbox 仍然能够提供较高的安全性。

3. 灵活的执行模式

PySandbox 支持在子进程中执行代码，并提供了多种保护措施，如超时、内存限制、递归限制等。此外，开发者还可以选择不使用子进程模式，以牺牲部分安全性来提高执行效率。

4. 丰富的功能支持

尽管默认情况下禁用了许多功能，但 PySandbox 允许开发者根据需求启用特定的功能，如数学计算、正则表达式、时间模块等，从而在保证安全性的同时，提供必要的功能支持。

总结

尽管 PySandbox 存在设计上的缺陷，但其强大的功能和灵活的配置选项使其在特定场景下仍然具有很高的价值。对于需要安全执行不受信任代码的开发者来说，PySandbox 是一个值得尝试的工具。通过合理配置，开发者可以在保证安全性的同时，充分利用 Python 的强大功能。

pysandbox WARNING: pysandbox is BROKEN BY DESIGN, please move to a new sandboxing solution (run python in a sandbox, not the opposite!) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/py/pysandbox