AI 에이전트가 외부 명령을 실행하거나 파일을 다룰 때, 항상 보안 위험이 뒤따릅니다. 이 글에서는 보안 샌드박스를 처음 접하는 분들도 이해할 수 있도록 단계별로 설명드리겠습니다. HolySheep AI의 글로벌 API 게이트웨이를 활용하면 비용 효율적으로 강력한 AI 시스템을 구축할 수 있습니다.
보안 샌드박스란 무엇인가?
샌드박스는 아이들이 모래를 놀 때 보호막을 두르듯, AI 에이전트에게 제한된 안전한 공간을 제공하는 기술입니다. 샌드박스 안에서 AI는 일정한 규칙만 따를 수 있고, 외부 시스템이나 중요한 데이터에勝手 접근할 수 없습니다.
왜 보안 샌드박스가 필요한가?
AI 에이전트가 수행할 수 있는 위험한 작업들:
- 임의의 코드 실행 — 해로운 프로그램 설치 가능
- 파일 시스템 접근 — 민감한 파일 읽기·수정·삭제
- 네트워크 요청 — 악성 서버에 데이터 전송
- 무한 루프 — 시스템 자원 고갈
저는 실제로 AI 에이전트를 운영하다가 의도치 않은 파일 삭제가 발생하는 경험을 했습니다. 그 후 반드시 샌드박스를 구현해야 한다는 것을 뼈저리게 느꼈습니다.
기본 보안 샌드박스 구현
1단계: 샌드박스 클래스 만들기
가장 먼저 Python으로 기본적인 샌드박스 클래스를 만들어보겠습니다. 이 클래스가 AI 에이전트의 모든 동작을 감시하고 제어합니다.
import subprocess
import os
import time
from typing import Dict, Any, List
from dataclasses import dataclass, field
@dataclass
class SandboxConfig:
"""샌드박스 환경 설정"""
max_execution_time: float = 30.0 # 최대 실행 시간 (초)
max_memory_mb: int = 512 # 최대 메모리 사용량 (MB)
allowed_directories: List[str] = field(default_factory=lambda: ["/tmp/sandbox"])
max_file_size_mb: int = 100 # 최대 파일 크기 (MB)
enable_network: bool = False # 네트워크 접근 허용 여부
class SecuritySandbox:
"""
AI 에이전트용 보안 샌드박스
주요 기능:
- 실행 시간 제한
- 메모리 사용량 제한
- 파일 시스템 격리
- 명령어 화이트리스트
"""
def __init__(self, config: SandboxConfig = None):
self.config = config or SandboxConfig()
self._setup_isolated_environment()
self.execution_log: List[Dict[str, Any]] = []
def _setup_isolated_environment(self):
"""격리된 실행 환경 설정"""
self.work_dir = self.config.allowed_directories[0]
# 작업 디렉토리가 없으면 생성
if not os.path.exists(self.work_dir):
os.makedirs(self.work_dir, mode=0o700) # 소유자만 읽기/쓰기/실행
# 환경 변수 설정 - 안전하지 않은 변수 제거
self.safe_env = {
"PATH": "/usr/bin:/bin", # 신뢰할 수 있는 경로만
"HOME": self.work_dir,
"TMPDIR": self.work_dir,
"LANG": "en_US.UTF-8"
}
# 민감한 환경 변수 제거
for dangerous_var in ["LD_PRELOAD", "LD_LIBRARY_PATH", "PYTHONPATH"]:
if dangerous_var in os.environ:
del os.environ[dangerous_var]
def execute_command(self, command: str, timeout: float = None) -> Dict[str, Any]:
"""
격리된 환경에서 명령어 실행
Args:
command: 실행할 명령어
timeout: 실행 시간 제한 (초)
Returns:
실행 결과 (성공 여부, 출력, 오류, 소요 시간)
"""
timeout = timeout or self.config.max_execution_time
start_time = time.time()
try:
# subprocess로 격리된 환경에서 실행
result = subprocess.run(
command,
shell=True, # 주의: 실제 운영에서는 False 권장
capture_output=True,
text=True,
timeout=timeout,
cwd=self.work_dir,
env=self.safe_env,
cwd=self.work_dir
)
execution_time = time.time() - start_time
return {
"success": result.returncode == 0,
"returncode": result.returncode,
"stdout": result.stdout,
"stderr": result.stderr,
"execution_time": execution_time,
"command": command
}
except subprocess.TimeoutExpired:
return {
"success": False,
"error": "실행 시간 초과",
"execution_time": timeout,
"command": command,
"returncode": -1
}
except Exception as e:
return {
"success": False,
"error": str(e),
"execution_time": time.time() - start_time,
"command": command,
"returncode": -1
}
def validate_path(self, path: str) -> bool:
"""경로가 허용된 디렉토리 내인지 검증"""
abs_path = os.path.abspath(path)
for allowed_dir in self.config.allowed_directories:
if abs_path.startswith(os.path.abspath(allowed_dir)):
return True
return False
def read_file(self, file_path: str) -> Dict[str, Any]:
"""안전한 파일 읽기"""
if not self.validate_path(file_path):
return {
"success": False,
"error": "허용되지 않은 경로입니다"
}
try:
with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
content = f.read()
return {"success": True, "content": content}
except Exception as e:
return {"success": False, "error": str(e)}
def write_file(self, file_path: str, content: str) -> Dict[str, Any]:
"""안전한 파일 쓰기"""
if not self.validate_path(file_path):
return {
"success": False,
"error": "허용되지 않은 경로입니다"
}
try:
with open(file_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
f.write(content)
return {"success": True, "path": file_path}
except Exception as e:
return {"success": False, "error": str(e)}
사용 예시
if __name__ == "__main__":
# 샌드박스 설정
config = SandboxConfig(
max_execution_time=10.0,
max_memory_mb=256,
allowed_directories=["/tmp/sandbox"],
enable_network=False
)
# 샌드박스 생성
sandbox = SecuritySandbox(config)
# 테스트 명령어 실행
result = sandbox.execute_command("echo 'Hello, Sandbox!'")
print(f"결과: {result}")
# 파일 쓰기 테스트
write_result = sandbox.write_file("/tmp/sandbox/test.txt", "Safe content")
print(f"파일 쓰기: {write_result}")
# 파일 읽기 테스트
read_result = sandbox.read_file("/tmp/sandbox/test.txt")
print(f"파일 읽기: {read_result}")
# 위험한 경로 접근 시도 (차단되어야 함)
bad_result = sandbox.read_file("/etc/passwd")
print(f"위험한 경로 접근: {bad_result}")2단계: HolySheep AI와 통합하기
이제 실제로 AI 에이전트에게思维能力를 부여하면서, 동시에 보안을 유지해보겠습니다. HolySheep AI의 API를 사용하여 다중 모델 지원을 경험해보세요.
import requests
import json
import re
from typing import Optional, List, Dict, Any
class AISandboxAgent:
"""
HolySheep AI와 연동된 보안 샌드박스 AI 에이전트
HolySheep AI는 단일 API 키로 GPT-4.1, Claude, Gemini 등
다양한 모델을 지원합니다.
"""
def __init__(self, api_key: str, model: str = "gpt-4.1"):
"""
Args:
api_key: HolySheep AI API 키
model: 사용할 AI 모델 (gpt-4.1, claude-sonnet-4, gemini-2.5-flash 등)
"""
self.api_key = api_key
self.base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"
self.model = model
self.sandbox = SecuritySandbox()
self.conversation_history: List[Dict[str, str]] = []
# 신뢰할 수 있는 명령어 목록 (화이트리스트)
self.allowed_commands = {
"read": ["cat", "head", "tail", "wc", "grep"],
"list": ["ls", "find", "tree"],
"compute": ["python3", "node", "echo", "date"],
"search": ["grep", "find", "locate"]
}
def _call_ai(self, system_prompt: str, user_message: str) -> Optional[str]:
"""HolySheep AI API 호출"""
headers = {
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
# 대화 기록 포함
messages = [
{"role": "system", "content": system_prompt},
*self.conversation_history,
{"role": "user", "content": user_message}
]
payload = {
"model": self.model,
"messages": messages,
"temperature": 0.7,
"max_tokens": 2000
}
try:
response = requests.post(
f"{self.base_url}/chat/completions",
headers=headers,
json=payload,
timeout=30
)
response.raise_for_status()
result = response.json()
return result["choices"][0]["message"]["content"]
except requests.exceptions.RequestException as e:
return f"API 호출 실패: {str(e)}"
def _extract_commands(self, ai_response: str) -> List[str]:
"""AI 응답에서 실행할 명령어 추출"""
# 코드 블록에서 명령어 추출
code_blocks = re.findall(r'``(?:bash|sh|shell)?\n(.*?)``', ai_response, re.DOTALL)
commands = []
for block in code_blocks:
for line in block.strip().split('\n'):
line = line.strip()
if line and not line.startswith('#'):
commands.append(line)
return commands
def _validate_command(self, command: str) -> tuple[bool, str]:
"""명령어 안전성 검증"""
command_lower = command.lower().strip()
# 위험한 명령어 패턴 검사
dangerous_patterns = [
(r'\brm\s+-rf\b', "삭제 명령어 감지"),
(r'\bchmod\s+777\b', "불安全한 권한 설정"),
(r'\bcurl\b.*\|.*sh', "원격 스크립트 다운로드 및 실행"),
(r'\bwget\b.*\|.*sh', "원격 스크립트 다운로드 및 실행"),
(r'\bsudo\b', "관리자 권한 요청"),
(r'\b>\s*/dev/', "장치 파일 쓰기"),
(r'\brm\s+-r\b', "재귀적 삭제"),
(r'\bdd\b', "저수준 디스크 작업"),
]
for pattern, reason in dangerous_patterns:
if re.search(pattern, command_lower):
return False, reason
# 화이트리스트 기반 검증
cmd_parts = command_lower.split()
if cmd_parts:
base_cmd = cmd_parts[0]
for category, allowed_list in self.allowed_commands.items():
if base_cmd in allowed_list:
return True, "허용된 명령어"
return False, "화이트리스트에 없는 명령어"
def execute_task(self, task: str) -> Dict[str, Any]:
"""
AI 에이전트에게 작업 수행 요청
샌드박스 내에서 모든 명령어가 안전하게 실행됩니다.
"""
system_prompt = """당신은 보안 샌드박스 환경에서 작동하는 AI 에이전트입니다.
작업 규칙:
1. 사용자의 요청을 분석하여 필요한 명령어를 작성하세요
2. 명령어는 반드시 ``bash 코드 블록`` 안에 작성하세요
3. 현재 디렉토리(/tmp/sandbox)에서만 작업하세요
4. 파일 읽기는 'cat 파일명', 목록 조회는 'ls' 를 사용하세요
5. 계산 작업은 'python3 -c "코드"' 또는 'echo' 를 사용하세요
6. 위험한 작업은 절대 수행하지 마세요
응답 형식:
bash
[실행할 명령어]
"""
# AI에게 작업 지시
ai_response = self._call_ai(system_prompt, task)
if not ai_response or ai_response.startswith("API 호출 실패"):
return {
"success": False,
"error": ai_response or "AI 응답 없음",
"executed_commands": []
}
# 명령어 추출 및 검증
commands = self._extract_commands(ai_response)
executed_results = []
for cmd in commands:
is_valid, reason = self._validate_command(cmd)
if not is_valid:
executed_results.append({
"command": cmd,
"success": False,
"error": f"명령어 거부: {reason}"
})
continue
# 샌드박스에서 실행
result = self.sandbox.execute_command(cmd)
executed_results.append({
"command": cmd,
**result
})
# 대화 기록 업데이트
self.conversation_history.append({"role": "user", "content": task})
self.conversation_history.append({"role": "assistant", "content": ai_response})
return {
"success": all(r.get("success", False) for r in executed_results),
"ai_response": ai_response,
"executed_commands": executed_results
}
===== 사용 예시 =====
if __name__ == "__main__":
# HolySheep AI API 키 설정
# https://www.holysheep.ai/register 에서 무료 크레딧과 함께 시작하세요
API_KEY = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
# 에이전트 생성
agent = AISandboxAgent(
api_key=API_KEY,
model="gpt-4.1" # 또는 "claude-sonnet-4", "gemini-2.5-flash" 등
)
# 작업 1: 파일 목록 조회
print("=== 작업 1: 파일 목록 조회 ===")
result1 = agent.execute_task("/tmp/sandbox 디렉토리의 파일 목록을 보여주세요")
print(json.dumps(result1, indent=2, ensure_ascii=False))
# 작업 2: 파일 내용 읽기
print("\n=== 작업 2: 파일 내용 읽기 ===")
agent.sandbox.write_file("/tmp/sandbox/sample.txt", "Hello, World!\nLine 2\nLine 3")
result2 = agent.execute_task("sample.txt 파일의 내용을 읽어주세요")
print(json.dumps(result2, indent=2, ensure_ascii=False))
# 작업 3: 위험한 명령어 시도 (차단되어야 함)
print("\n=== 작업 3: 위험한 명령어 시도 ===")
result3 = agent.execute_task("/tmp/sandbox에 있는 모든 파일을 삭제해주세요")
print(json.dumps(result3, indent=2, ensure_ascii=False))고급 보안 기능 구현
심층 방어 레이어 추가
기본 샌드박스 외에도 추가적인 보안 계층을 구현해보겠습니다. 리소스 모니터링, 입력 검증, 감사 로깅 등을 포함합니다.
import resource
import psutil
import hashlib
from datetime import datetime
from typing import Callable, Any
import threading
import re
class AdvancedSecuritySandbox(SecuritySandbox):
"""
고급 보안 기능이 추가된 샌드박스
추가 기능:
- 리소스 사용량 실시간 모니터링
- 시스템 호출 감사
- 입력 내용 검증 및 살균
- 세션 관리
"""
def __init__(self, config: SandboxConfig = None):
super().__init__(config)
# 모니터링 데이터
self.resource_usage = {
"max_cpu_percent": 0,
"max_memory_mb": 0,
"peak_threads": 0
}
# 감사 로그
self.audit_log: List[Dict[str, Any]] = []
# 모니터링 스레드
self._monitoring_active = False
self._monitor_thread = None
# 세션 관리
self.session_id = hashlib.md5(
str(datetime.now()).encode()
).hexdigest()[:12]
def _sanitize_input(self, user_input: str) -> str:
"""사용자 입력 살균処理"""
if not user_input:
return ""
# 명령 주입 방지
dangerous_chars = [';', '|', '&', '`', '$', '(', ')', '<', '>']
sanitized = user_input
for char in dangerous_chars:
sanitized = sanitized.replace(char, '')
# 경로 탐색 시도 방지
sanitized = sanitized.replace('..', '')
sanitized = sanitized.replace('~/', '')
# 최대 길이 제한
max_length = 10000
if len(sanitized) > max_length:
sanitized = sanitized[:max_length]
return sanitized.strip()
def _start_monitoring(self, pid: int):
"""프로세스 리소스 모니터링 시작"""
self._monitoring_active = True
def monitor():
try:
process = psutil.Process(pid)
while self._monitoring_active:
try:
# CPU 사용률
cpu = process.cpu_percent(interval=0.1)
self.resource_usage["max_cpu_percent"] = max(
self.resource_usage["max_cpu_percent"],
cpu
)
# 메모리 사용량
mem_info = process.memory_info()
mem_mb = mem_info.rss / (1024 * 1024)
self.resource_usage["max_memory_mb"] = max(
self.resource_usage["max_memory_mb"],
mem_mb
)
# 스레드 수
threads = process.num_threads()
self.resource_usage["peak_threads"] = max(
self.resource_usage["peak_threads"],
threads
)
except psutil.NoSuchProcess:
break
self._monitoring_active = False
break
except Exception:
pass
self._monitor_thread = threading.Thread(target=monitor, daemon=True)
self._monitor_thread.start()
def _stop_monitoring(self):
"""모니터링 중지"""
self._monitoring_active = False
if self._monitor_thread:
self._monitor_thread.join(timeout=1)
def execute_command_safe(
self,
command: str,
user_input: str = None
) -> Dict[str, Any]:
"""
향상된 보안이 적용된 명령어 실행
Args:
command: 실행할 명령어
user_input: 추가 사용자 입력 (살균処理 적용)
"""
# 입력 살균
if user_input:
clean_input = self._sanitize_input(user_input)
command = command.replace("{USER_INPUT}", clean_input)
# 감사 로그 기록
audit_entry = {
"timestamp": datetime.now().isoformat(),
"session_id": self.session_id,
"command": command,
"status": "pending"
}
self.audit_log.append(audit_entry)
# 리소스 사용량 초기화
self.resource_usage = {
"max_cpu_percent": 0,
"max_memory_mb": 0,
"peak_threads": 0
}
# 명령어 실행
result = self.execute_command(command)
# 결과에 모니터링 데이터 추가
result["resource_usage"] = self.resource_usage.copy()
result["session_id"] = self.session_id
# 감사 로그 업데이트
audit_entry.update({
"status": "completed" if result["success"] else "failed",
"execution_time": result.get("execution_time", 0),
"resource_usage": self.resource_usage.copy()
})
return result
def get_audit_report(self) -> Dict[str, Any]:
"""감사 리포트 생성"""
total_commands = len(self.audit_log)
successful = sum(1 for e in self.audit_log if e["status"] == "completed")
failed = total_commands - successful
return {
"session_id": self.session_id,
"total_commands": total_commands,
"successful": successful,
"failed": failed,
"success_rate": (successful / total_commands * 100) if total_commands > 0 else 0,
"max_cpu_percent": self.resource_usage["max_cpu_percent"],
"max_memory_mb": self.resource_usage["max_memory_mb"],
"recent_logs": self.audit_log[-10:] # 최근 10개
}
===== 테스트 코드 =====
if __name__ == "__main__":
config = SandboxConfig(
max_execution_time=5.0,
max_memory_mb=128
)
sandbox = AdvancedSecuritySandbox(config)
# 정상적인 명령어
result1 = sandbox.execute_command_safe("echo 'Hello'")
print("테스트 1 - 정상 명령어:")
print(f" 성공: {result1['success']}")
print(f" 출력: {result1.get('stdout', '').strip()}")
# 살균処理 테스트
result2 = sandbox.execute_command_safe(
"echo '{USER_INPUT}'",
user_input="Hello; rm -rf /"
)
print("\n테스트 2 - 명령어 주입 방지:")
print(f" 원본 입력: 'Hello; rm -rf /'")
print(f" 살균処理 후: '{sandbox._sanitize_input('Hello; rm -rf /')}'")
print(f" 명령어 출력: '{result2.get('stdout', '').strip()}'")
# 감사 로그 확인
report = sandbox.get_audit_report()
print("\n감사 리포트:")
print(f" 총 명령어: {report['total_commands']}")
print(f" 성공률: {report['success_rate']:.1f}%")HolySheep AI 모델별 비용 비교
HolySheep AI를 사용하면 다양한 AI 모델을 단일 API 키로 간편하게 통합할 수 있습니다. 아래는 주요 모델의 가격 비교입니다.
| 모델 | 가격 ($/MTok) | 적합한 용도 |
|---|---|---|
| DeepSeek V3.2 | $0.42 | 대량 데이터 처리, 비용 최적화 |
| Gemini 2.5 Flash | $2.50 | 빠른 응답, 일상적인 작업 |
| Claude Sonnet 4 | $15.00 | 복잡한 분석, 컨텍스트 이해 |
| GPT-4.1 | $8.00 | 다목적 사용, 균형 잡힌 성능 |
자주 발생하는 오류와 해결책
오류 1: "Permission denied" - 권한 거부
# 문제: 샌드박스 디렉토리에 쓰기 권한이 없는 경우
오류 메시지: PermissionError: [Errno 13] Permission denied
해결책 1: 디렉토리 권한 확인 및 설정
import os
import stat
sandbox_path = "/tmp/sandbox"
현재 권한 확인
current_mode = stat.S_IMODE(os.stat(sandbox_path).st_mode)
print(f"현재 권한: {oct(current_mode)}")
모든 사용자에게 읽기/쓰기/실행 권한 부여 (테스트용)
프로덕션에서는 0o700 (소유자만)을 권장
os.chmod(sandbox_path, stat.S_IRWXU | stat.S_IRWXG | stat.S_IRWXO)
print("권한 수정 완료")
해결책 2: Python 내에서 권한 처리
import shutil
import tempfile
def create_sandbox_dir(base_path="/tmp"):
"""안전하게 샌드박스 디렉토리 생성"""
# 고유한 디렉토리 이름 생성
import uuid
sandbox_name = f"sandbox_{uuid.uuid4().hex[:8]}"
sandbox_path = os.path.join(base_path, sandbox_name)
# 디렉토리 생성 (소유자만 접근 가능)
os.makedirs(sandbox_path, mode=0o700, exist_ok=True)
return sandbox_path
사용
sandbox_dir = create_sandbox_dir()
print(f"생성된 샌드박스: {sandbox_dir}")오류 2: "Connection timeout" - 연결 시간 초과
# 문제: AI API 호출 시 타임아웃 발생
오류 메시지: requests.exceptions.ReadTimeout
import requests
from requests.adapters import HTTPAdapter
from urllib3.util.retry import Retry
def create_resilient_session():
"""재시도 메커니즘이 포함된 세션 생성"""
session = requests.Session()
# 재시도 전략 설정
retry_strategy = Retry(
total=3, # 최대 3번 재시도
backoff_factor=1, # 재시도 간격: 1초, 2초, 4초
status_forcelist=[500, 502, 503, 504], # 재시도할 HTTP 상태码
allowed_methods=["POST", "GET"]
)
# 어댑터에 재시도 전략 적용
adapter = HTTPAdapter(max_retries=retry_strategy)
session.mount("https://", adapter)
session.mount("http://", adapter)
return session
HolySheep AI API 호출 예시
def call_holysheep_api_safely(api_key: str, model: str, messages: list):
"""안전한 API 호출 (재시도 포함)"""
session = create_resilient_session()
base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"
headers = {
"Authorization": f"Bearer {api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
payload = {
"model": model,
"messages": messages,
"timeout": 60 # API 타임아웃 60초
}
try:
response = session.post(
f"{base_url}/chat/completions",
headers=headers,
json=payload
)
response.raise_for_status()
return response.json()
except requests.exceptions.Timeout:
# 타임아웃 발생 시 폴백 모델 사용
print("타이밍아웃 발생, 폴백 모델 시도...")
payload["model"] = "gemini-2.5-flash" # 더 빠른 모델로
response = session.post(
f"{base_url}/chat/completions",
headers=headers,
json=payload
)
return response.json()
except requests.exceptions.RequestException as e:
return {"error": str(e)}
사용 예시
result = call_holysheep_api_safely(
api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
model="gpt-4.1",
messages=[{"role": "user", "content": "안녕하세요"}]
)
print(result)오류 3: "Command blocked" - 명령어 차단
# 문제: 정상적인 명령어가 보안 규칙에 의해 차단됨
오류 메시지: {"success": false, "error": "명령어 거부: 화이트리스트에 없는 명령어"}
해결책: 커스텀 명령어 화이트리스트 정의
class FlexibleSandbox(AdvancedSecuritySandbox):
"""
유연한 명령어 화이트리스트를 지원하는 샌드박스
"""
def __init__(self, config: SandboxConfig = None):
super().__init__(config)
# 기본 화이트리스트 + 커스텀 명령어 추가
self.custom_allowed_commands = set()
# 개발 환경에서 추가할 수 있는 명령어 예시
self.development_commands = {
"git": ["status", "log", "diff", "branch"],
"npm": ["--version", "list"],
"node": ["--version", "-e"],
"python3": ["--version", "-m", "json.tool"]
}
def add_allowed_command(self, command: str):
"""실행 시간에 허용할 명령어 추가"""
self.custom_allowed_commands.add(command.split()[0])
print(f"허용된 명령어 목록에 추가: {command}")
def enable_development_mode(self):
"""개발 모드 활성화 (제한된 추가 명령어 허용)"""
for cmd, subcommands in self.development_commands.items():
self.custom_allowed_commands.add(cmd)
print(f"개발 모드 활성화. 추가 허용 명령어: {list(self.development_commands.keys())}")
def _validate_command(self, command: str) -> tuple[bool, str]:
"""확장된 명령어 검증"""
command_lower = command.lower().strip()
cmd_parts = command_lower.split()
if not cmd_parts:
return False, "빈 명령어"
base_cmd = cmd_parts[0]
# 기본 화이트리스트 확인
for category, allowed_list in self.allowed_commands.items():
if base_cmd in allowed_list:
return True, "허용된 명령어"
# 커스텀 화이트리스트 확인
if base_cmd in self.custom_allowed_commands:
return True, "커스텀 허용 명령어"
# 위험한 패턴 확인
dangerous_patterns = [
r'\brm\s+-rf\b', # 재귀 삭제
r'\bdd\b', # 디스크 작업
r'\bmkfifo\b', # FIFO 생성
r'\beval\b', # eval 사용
r'\bsource\s+', # 스크립트 소싱
]
for pattern in dangerous_patterns:
if re.search(pattern, command_lower):
return False, f"위험한 패턴 감지: {pattern}"
return False, "화이트리스트에 없는 명령어"
사용 예시
sandbox = FlexibleSandbox()
개발 모드 활성화
sandbox.enable_development_mode()
커스텀 명령어 추가
sandbox.add_allowed_command("curl")
sandbox.add_allowed_command("tar")
테스트
test_commands = [
"ls -la",
"git status", # 개발 모드로 허용
"npm --version", # 개발 모드로 허용
"echo 'test'", # 기본으로 허용
"rm -rf /tmp/test" # 차단되어야 함
]
for cmd in test_commands:
is_valid, reason = sandbox._validate_command(cmd)
print(f"'{cmd}' -> {reason} ({'✓' if is_valid else '✗'})")오류 4: "Rate limit exceeded" - 요청 한도 초과
# 문제: API 요청 빈도가 너무 높음
오류 메시지: {"error": {"type": "rate_limit_exceeded", "message": "..."}}
import time
import threading
from collections import deque
from datetime import datetime, timedelta
class RateLimitedClient:
"""
요청 빈도 제한을 자동으로 처리하는 클라이언트
HolySheep AI의 기본 제한:
- RPM (Requests Per Minute)
- TPM (Tokens Per Minute)
"""
def __init__(self, rpm_limit: int = 60, tpm_limit: int = 100000):
self.rpm_limit = rpm_limit
self.tpm_limit = tpm_limit
# 요청 추적 (시간순 FIFO 큐)
self.request_times = deque()
self.token_counts = deque()
# 스레드 안전을 위한 락
self.lock = threading.Lock()
# 대기 중인 요청
self.pending_requests = []
def _cleanup_old_requests(self):
"""1분 이상 된 요청 기록 제거"""
cutoff = datetime.now() - timedelta(minutes=1)
# 오래된 요청 제거
while self.request_times and self.request_times[0] < cutoff:
self.request_times.popleft()
while self.token_counts and len(self.token_counts) > len(self.request_times):
self.token_counts.popleft()
def _wait_if_needed(self, estimated_tokens: int = 1000):
"""필요시 rate limit에 도달할 때까지 대기"""
self._cleanup_old_requests()
current_time = datetime.now()
# 1분内的 요청 수 확인
recent_requests = len(self.request_times)
recent_tokens = sum(self.token_counts) if self.token_counts else 0
# RPM 체크
if recent_requests >= self.rpm_limit:
oldest = self.request_times[0]
wait_time = 60 - (current_time - oldest).total_seconds()
if wait_time > 0:
print(f"RPM 제한 도달. {wait_time:.1f}초 대기...")
time.sleep(wait_time)
# TPM 체크
if recent_tokens + estimated_tokens > self.tpm_limit:
if self.request_times:
oldest = self.request_times[0]
wait_time = 60 - (current_time - oldest).total_seconds()
if wait_time > 0:
print(f"TPM 제한 근접. {wait_time:.1f}초 대기...")
time.sleep(wait_time)
def make_request(self, request_func: callable, estimated_tokens: int = 1000):
"""
rate limit을 고려하여 요청 수행
Args:
request_func: 실행할 요청 함수
estimated_tokens: 예상 토큰 수
"""
with self.lock:
self._wait_if_needed(estimated_tokens)
# 요청 실행
result = request_func()
# 요청 기록
self.request_times.append(datetime.now())
self.token_counts.append(estimated_tokens)
return result
HolySheep AI와 통합한 사용 예시
def create_holysheep_client(api_key: str):
"""Rate limit이 처리된 HolySheep AI 클라이언트"""
import requests
client = RateLimitedClient(rpm_limit=60, tpm_limit=100000)
def call_api(model: str, messages: list, max_tokens: int = 2000):
"""API 호출 래퍼"""
return client.make_request(
lambda: requests.post(
"