AI 时代的代码安全：深度解析沙箱隔离技术的演进与权衡

随着 AI Agent 和自动化代码执行的普及，沙箱隔离技术成为保障系统安全的关键。文章深入剖析了 Docker 容器底层 Namespace 和 Cgroups 的局限性，指出其仅为“可见性隔离”而非真正的安全边界，无法有效防御内核级漏洞。作者对比了 gVisor（用户态内核）、MicroVM（硬件级虚拟化）和 WebAssembly（无内核访问）三种主流隔离方案，分析了它们在安全性、性能与兼容性上的权衡。此外，文章还探讨了 Cursor 等本地 AI 编程工具如何利用 OS 权限实现沙箱。结论强调，在运行不可信代码时，必须根据威胁模型选择从传统容器到硬件级虚拟化的不同方案，以应对日益复杂的攻击面。