Anthropic 給 AI 程式碼加上「安全鎖」：Claude 新推自託管沙箱、安全指引外掛，三層防線讓生成式漏洞無處藏身

這對企業安全團隊來說是一項重大轉變。它讓團隊能夠強制執行既有的網路政策、限制代理人可觸及的範圍，並防止資料離開經過核准的邊界。Anthropic 同時也宣布了搭配沙箱使用的 MCP 隧道（MCP tunnels），這是一項處於研究預覽階段的功能，能讓 Claude 託管代理在公司內部網路中存取私有的模型上下文協定（Model Context Protocol, MCP）伺服器，而無需將其暴露在公開網路上 。

在發布初期，官方支援的託管服務供應商包含 Cloudflare、Daytona、Modal 和 Vercel，不過該功能需要在 API 呼叫中帶入特定的 Beta 標頭，且目前尚未支援 AWS 上的部署 。

安全指引外掛：終端機裡的資安糾察隊

第二項發布是供 Claude Code 使用的免費安全指引外掛，它的作用就像一個即時的漏洞掃描器。從官方市集安裝後，這個外掛會掛載（hook）到 Claude 的寫入、編輯和多重編輯操作中，在程式碼變更生效前掃描是否包含危險模式 。一旦發現問題，它可以在同一個開發工作階段（session）內協助 Claude 修復，完全不需要另外開啟資安工具或輸入額外指令 。

根據發布文件，該外掛使用基於正規表示式（Regex）的比對技術，能捕捉大約 25 種高風險的程式碼模式，涵蓋了 GitHub Actions 工作流程中的指令注入、不安全的 child_process.exec() 呼叫、eval() 和 new Function() 的使用、跨站腳本攻擊（XSS）向量，以及 Python 的 pickle 反序列化等漏洞 。它會在三個深度層級審查 Claude 生成的作品：每次檔案編輯時、模型輸出時，以及提交（commit）程式碼時，隨著程式碼逐步推向 Pull Request，提供越來越深入的檢查 。

Anthropic 指出，在內部使用該外掛後，Pull Request 中與資訊安全相關的評論數量下降了 30% 到 40%，這顯示該外掛可以作為人工審查前一個輕量但有效的第一道關卡 。更重要的是，這個外掛會在開發過程中自動執行，開發者不需要特別記得去開啟它或啟動單獨的掃描 。

更大的布局：Claude 安全的三層防護網

這兩項新功能並非獨立的實驗性質釋出。它們是 Anthropic 自 2026 年初以來，持續強化安全性的一大策略中的最新拼圖：

• 2026 年 2 月：Anthropic 以有限的研究預覽形式，推出了 Claude Code Security，讓 Claude 可以掃描整個程式庫來尋找漏洞並建議修補程式碼 。
• 2026 年 4 月 30 日：這項研究預覽正式畢業，成為名為 Claude Security 的完整公測版產品，提供給企業客戶使用，並搭載了 Claude Opus 4.7 模型 。它能像人類資安研究員一樣，對程式庫進行推理——追蹤資料流、檢查元件互動，並產生有針對性的修補方案——據報在私測階段就發現了超過 500 個生產環境中的漏洞 。
• 2026 年 5 月（Code with Claude 大會）：Anthropic 加入了自託管沙箱、MCP 隧道與安全指引外掛，將重心放在面向開發者的即時防護上 。

綜合來看，這項策略在三個不同層級處理安全問題。自託管沙箱提供了基礎設施隔離，確保代理人執行作業不超出團隊控管的安全邊界。安全指引外掛實現了程式碼層級的預防，在危險模式撰寫當下就進行攔截。而 Claude Security 則負責跨程式庫的全面審計，掃描整個程式庫，找出那些基於模式比對的工具通常會遺漏的、與上下文相依的深層漏洞 。對於那些已經在使用 Claude 編碼工具開發的企業而言，Anthropic 傳達的訊息很明確：他們賭的是，AI 驅動的開發如果要真的起飛，AI 驅動的安全機制就必須同步隨行。

結語

從根本上控制 AI 代理人的執行權限，到在終端機內即時攔截不安全的程式碼，再到模擬專家思維全庫掃毒，Anthropic 的「左移」安全思維顯然是全方位的。這不僅回應了企業對於「生成式程式碼誰來把關」的靈魂拷問，也為開發者提供了一套更無縫、更自動化的資安配套方案。