https://miasyster.github.io/tags/security/Recent content in Security on AI + 量化工程HugozhFri, 01 May 2026 00:00:00 +0000https://miasyster.github.io/posts/harness-is-governance/Fri, 01 May 2026 00:00:00 +0000https://miasyster.github.io/posts/harness-is-governance/Agent 治理的主流方案是在 prompt 里写规则。但 LLM 可以无视 prompt。真正有效的治理不在 Agent 内部，在 Agent 外部的 Harness 层——工具定义了能做什么，错误定义了不能做什么，代码定义了边界在哪。https://miasyster.github.io/posts/expression-parser-is-a-compiler/Wed, 29 Apr 2026 00:00:00 +0000https://miasyster.github.io/posts/expression-parser-is-a-compiler/QuantGPT 的核心是一个 870+ 行的手写递归下降解析器，支持 80+ 算子、截面/时序自动分组、双模式编译。不是因为不知道 eval() 更简单，而是因为 eval() 做不到的事情恰好是最重要的。https://miasyster.github.io/posts/api-guard-pattern/Tue, 28 Apr 2026 00:00:00 +0000https://miasyster.github.io/posts/api-guard-pattern/QuantGPT 用 threading.local 实现了一个运行时守卫：所有回测调用必须经过 API 边界，直接调用函数会抛异常。不是因为函数有什么危险，而是因为没有边界的系统无法被审计。https://miasyster.github.io/posts/sandbox-defense-in-depth/Fri, 03 Apr 2026 00:00:00 +0000https://miasyster.github.io/posts/sandbox-defense-in-depth/AI 生成的代码必须被执行，否则它就只是文本。但执行意味着风险。我没有选择容器隔离，也没有用 RestrictedPython，而是设计了一个三层防御：先在编译期用 AST 拒绝危险结构，再在运行时替换整个 builtins，最后用操作系统级资源限制兜底。三层各解决不同类别的风险，重叠但不冗余。