编译原理Python非LL(1)文法到LL1转换
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LL1-解析器 使用python的LL1解析器实现,具有生成解析表并借助解析表检查字符串的功能。 解析表是在prettytable python库的帮助下打印的。
多智能体安全防护:沙箱、审批门与交接校验的Python实现
【内容概要】 本资源是《智能体演化史》系列第九篇的配套代码,用 177 行 Python 演示多智能体被一次提示注入横向劫持的全过程,以及三道锁怎么挡住它。代码里实现了三层防护:第一层是沙箱,所有文件操作被限制在临时目录内,逃逸路径直接拒绝,网络访问关闭;第二层是审批门,工具按风险分三级,读操作放行、写操作记录、发邮件和写库这类高危动作必须等待人工签名;第三层是交接校验,智能体之间传递的内容先按不可信数据包裹,并校验信封字段是否完整合法,避免上游被污染的内容直接变成下游的指令。配套测算脚本给出风险规模:12 个智能体全互连会产生 132 条可自动横向移动的通路,改成分层拓扑后降到 68 条——连接数减少本身就是攻击面减少。 【适用人群】 在做多智能体协作系统的开发者;需要过安全评审的企业内项目;对提示注入、越权调用有顾虑的架构师与安全工程师。 【使用场景及目标】 1) 复用三级风险分级与审批门写法,控制高危工具的调用; 2) 参考不可信内容包裹与信封校验,加固智能体之间的通信; 3) 作为安全设计材料,向评审方说明攻击路径与对应缓解措施。 目标:让一次注入无法从单个智能体扩散到整个系统。 【其他说明】 需 pip install openai 并配置 OPENAI_API_KEY;沙箱基于临时目录与路径校验实现,属于进程内隔离,生产环境请叠加容器或虚拟机级隔离。代码用于教学演示攻击链,请勿用于未授权测试。审批门默认拒绝,接入真实业务时请设计好签名人与超时策略。
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