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openclaw skills install @thcjp/docker-sandbox-tool-pro企业级Docker安全沙箱平台,支持多实例管理、状态快照、自定义安全策略、完整审计追踪及自动恶意行为检测。
openclaw skills install @thcjp/docker-sandbox-tool-pro功能说明: 本技能涵盖 中文交互、化工作流场景 等核心能力。
本平台为企业安全团队提供全功能的安全沙箱能力。相比免费版,PRO版新增多沙箱管理、状态快照、自定义安全策略、审计追踪和恶意行为检测等高级功能,全面满足企业安全测试与分析的复杂需求. PRO版完全兼容免费版沙箱命令与配置,升级后原有沙箱环境可直接使用.
| 功能 | 免费版 | PRO版 |
|---|---|---|
| 沙箱数量 | 单实例 | 多实例并行 |
| 快照管理 | 不支持 | 创建/恢复/删除 |
| 安全策略 | 基础限制 | Seccomp/AppArmor/SELinux |
| 审计追踪 | 基础日志 | 完整行为记录 |
| 恶意检测 | 不支持 | 自动行为分析 |
| 网络分析 | 不支持 | 流量捕获与分析 |
| 批量处理 | 不支持 | 自动化样本分析 |
| 模板系统 | 不支持 | 预置安全模板 |
处理: 解析PRO版功能增强对比的输入参数,完成核心逻辑,返回结构化响应. 输出: 返回PRO版功能增强对比的响应数据,包含状态码、结果和日志.
用input_params参数进行配置.
处理: 解析核心功能执行的输入参数,完成核心逻辑,返回结构化响应. 输出: 返回核心功能执行的响应数据,包含状态码、结果和日志.
input_params参数,支持创建/查询/导出操作用config_options参数进行配置.
处理: 解析参数配置与调用的输入参数,完成核心逻辑,返回结构化响应. 输出: 返回参数配置与调用的响应数据,包含状态码、结果和日志.
config_options参数,支持修改/重置/导入操作
能力覆盖范围:本skill的核心能力覆盖以下场景关键词:企业级安全沙箱平、支持多沙箱管理、高级安全策略与审、面向企业安全团队、的高级沙箱平台、支持多沙箱实例管、状态快照、自定义安全策略、完整审计追踪与恶、意行为检测、Use、when、需要安全检测、合规审计、质量检查、加密防护时使用、不适用于安全评估、未授权目标、适用于独立开发者、企业团队和自动化、工作流场景等。这些关键词对应description中声明的使用场景,均已在上述能力点中提供对应的操作支持.用户输入:"分析这个可疑文件的行为"
# 恶意样本分析
python3 (请参考skill目录中的脚本文件) analyze \
--sample ./suspicious.exe \
--template "malicious program_analysis" \
--network monitored \
--capture-traffic \
--timeout 300 \
--output analysis_report.pdf
# ...
# 输出包含:
# - 行为时间线
# - 文件系统变更
# - 网络连接记录
# - 注册表修改(Windows)
# - 进程创建树
# - 恶意行为评分
用户输入:"批量分析这100个可疑文件"
# 批量样本分析
python3 (请参考skill目录中的脚本文件) batch-analyze \
--input-dir ./samples/ \
--parallel 5 \
--template "malicious program_analysis" \
--output-dir ./reports/ \
--format pdf
# ...
# 输出汇总报告
python3 (请参考skill目录中的脚本文件) summary \
--reports-dir ./reports/ \
--output batch_summary.xlsx
用户输入:"创建一个严格隔离的沙箱策略"
# 创建自定义安全策略
python3 (请参考skill目录中的脚本文件) policy create \
--name "strict_isolation" \
--seccomp ./seccomp-profile.json \
--apparmor ./apparmor-profile \
--capabilities "drop_all" \
--network "none" \
--filesystem "read_only" \
--syscalls "filter"
# ...
# 应用策略
python3 (请参考skill目录中的脚本文件) run \
--image ubuntu:22.04 \
--policy "strict_isolation" \
--script (请参考skill目录中的脚本文件)
# 依赖说明
pip install -r requirements_pro.txt
# ...
# 加载安全模板
python3 (请参考skill目录中的脚本文件) init --load-templates
# 恶意分析
python3 (请参考skill目录中的脚本文件) analyze --sample ./suspicious.exe --template "malicious program_analysis"
# ...
# 批量分析
python3 (请参考skill目录中的脚本文件) batch-analyze --input-dir ./samples/ --parallel 5
# ...
# 快照管理
python3 (请参考skill目录中的脚本文件) snapshot create --name sandbox1 --label "before_test"
python3 (请参考skill目录中的脚本文件) snapshot restore --name sandbox1 --label "before_test"
# ...
# 安全策略
python3 (请参考skill目录中的脚本文件) policy create --name "strict" --seccomp ./profile.json
python3 (请参考skill目录中的脚本文件) policy list
# ...
# 审计日志
python3 (请参考skill目录中的脚本文件) audit --name sandbox1 --time-range "1h"
python3 (请参考skill目录中的脚本文件) audit export --format pdf --output audit_report.pdf
# ...
# 网络分析
python3 (请参考skill目录中的脚本文件) capture --name sandbox1 --duration 60 --output capture.pcap
pro_config:
sandboxes:
max_parallel: 10 # 最大并行沙箱数
default_template: "basic_isolation"
auto_cleanup: true
cleanup_after: 3600 # 1小时后自动清理
# ...
templates:
- name: "malicious program_analysis"
network: "monitored" # 监控网络
capture_traffic: true
filesystem: "copy_on_write"
timeout: 300
- name: "strict_isolation"
network: "none"
filesystem: "read_only"
timeout: 60
- name: "network_test"
network: "restricted"
allowed_hosts: ["example.com"]
timeout: 120
# ...
security:
seccomp: true # 系统调用过滤
apparmor: true # AppArmor配置
selinux: false # SELinux(需Linux支持)
no_new_privileges: true
cap_drop: ["ALL"]
# ...
audit:
enabled: true
log_all_syscalls: true
log_file_access: true
log_network: true
log_process: true
storage: "数据库"
retention_days: 90
# ...
detection:
malicious program_detection: true
behavior_analysis: true
ioc_matching: true # 威胁指标匹配
threat_intelligence: true # 情报分析集成
# ...
batch:
max_parallel: 5
timeout: 600
output_formats: ["pdf", "json", "stix"]
| 实践领域 | 建议做法 |
|---|---|
| 恶意分析 | 使用监控网络模式,捕获全部网络行为 |
| 批量处理 | 并行数不超过CPU核心数,避免资源争抢 |
| 安全策略 | 根据风险等级选择模板,高危用strict |
| 审计追踪 | 所有操作记录审计日志,便于追溯 |
| 快照管理 | 关键操作前创建快照,便于回滚 |
免费版命令 → PRO版命令(增强):
sandbox.py run (单实例) → sandbox_pro.py analyze (完整分析)
sandbox.py create → +快照+模板+安全策略
基础隔离 → +Seccomp/AppArmor+审计+检测
PRO版基于行为分析引擎,监控系统调用、文件操作、网络连接等行为模式,与已知恶意行为特征库匹配。同时集成情报分析,识别已知恶意指标(IOC).
快照使用容器文件系统的写时复制(COW)机制,保存某一时刻的完整状态。恢复快照可将沙箱回滚到该状态,便于重复测试.
支持。通过Windows容器或QEMU虚拟化运行Windows样本。需要Windows系统或预配置的Windows容器镜像.
捕获为PCAP格式,可使用Wireshark等工具分析。同时自动解析HTTP/DNS/TLS等协议,生成可读的行为报告.
PRO版默认保存90天审计日志。日志存储在数据库中,支持按时间、沙箱名、行为类型查询和导出.
| 依赖项 | 类型 | 是否必需 | 获取方式 |
|---|---|---|---|
| LLM API | API | 必需 | 由Agent内置LLM提供 |
| Python | 运行时 | 必需 | 系统安装或conda环境 |
| docker | Python库 | 必需 | pip install docker |
| psycopg2 | Python库 | 可选 | pip install psycopg2-binary(审计存储) |
| tcpdump | CLI工具 | 可选 | 系统安装(网络捕获) |
| suricata | CLI工具 | 可选 | 系统安装(异常检测) |
| 服务 | 环境变量 | 是否必需 | 用途 |
|---|---|---|---|
| 情报分析 | TI_API_KEY | 可选 | IOC查询 |
| VirusTotal | VT_API_KEY | 可选 | 样本查询 |
| 错误场景 | 原因 | 处理方式 |
|---|---|---|
| 配置错误 | 参数缺失或格式错误 | 检查依赖说明中的配置要求 |
| 运行时错误 | 运行环境不满足 | 确认运行环境符合依赖说明 |
| 网络错误 | 连接超时或不可达 | 执行ping命令测试网络连通性,检查防火墙和代理设置连接后执行ping命令测试网络连通性,检查防火墙和代理设置连接后重新执行命令,参考国内替代方案 |
| 风险类型 | 防范措施 |
|---|---|
| API密钥泄露 | 通过环境变量配置,禁止硬编码到代码或配置文件中 |
| 命令执行风险 | 仅执行白名单命令,避免拼接用户输入到命令行参数中 |
| 网络通信安全 | 使用HTTPS协议,验证SSL证书有效性 |
| 敏感数据暴露 | 输出结果中不包含密钥、令牌等敏感信息 |
使用前请确认已阅读依赖说明章节,确保运行环境满足安全要求。