Укрепване на протокола за моделния контекст (MCP) чрез защити в стил “Prompt-Injection”
Tenable Research разкрива новаторско изследване, което предефинира подхода към широко обсъждана AI уязвимост. В подробен анализ, Бен Смит от Tenable демонстрира как техники, подобни на prompt injection, могат ефективно да бъдат използвани повторно за одит, мониторинг и дори създаване на защитни стени за извиквания на инструменти на големи езикови модели (LLM), работещи в рамките на все по-популярния протокол за моделния контекст (MCP).
Протоколът за моделния контекст (MCP), нов стандарт, разработен от Anthropic, улеснява интегрирането на AI чатботове с външни инструменти, което им позволява да изпълняват задачи автономно. Това удобство, обаче, въвежда нови предизвикателства пред сигурността. Нападателите могат да вмъкват скрити инструкции, известни като prompt injection, или да въвеждат злонамерени инструменти, за да манипулират AI да нарушава собствените си правила. Изследването на Tenable всеобхватно изследва тези рискове и предлага уникално решение: използване на същите техники, използвани при атаки, за създаване на стабилни защити, които наблюдават, инспектират и контролират всеки инструмент, който AI се опитва да използва.
Критичната важност на разбирането на сигурността на MCP
Тъй като предприятията все повече интегрират LLM с критични бизнес инструменти, от решаващо значение е CISOs, AI инженерите и изследователите на сигурността да разберат напълно рисковете и защитните възможности, представени от MCP.
Бен Смит, старши изследователски инженер в Tenable, отбелязва, че "MCP е бързо развиваща се и незряла технология, която преоформя начина, по който взаимодействаме с AI. MCP инструментите са лесни за разработване и изобилни, но те не въплъщават принципите на сигурност по дизайн и трябва да се третират с повишено внимание. Така че, въпреки че тези нови техники са полезни за изграждане на мощни инструменти, същите тези методи могат да бъдат използвани повторно за злонамерени цели. Не хвърляйте предпазливост на вятъра; вместо това третирайте MCP сървърите като разширение на вашата повърхност за атаки.”
Основни акценти от изследването
Поведението между моделите варира:
- Claude Sonnet 3.7 и Gemini 2.5 Pro Experimental последователно извикват логера и разкриват части от системния промпт.
- GPT-4o също вмъква логера, но произвежда различни (и понякога халюцинирани) стойности на параметрите при всяко изпълнение.
Положителна страна на сигурността: Същите механизми, използвани от нападателите, могат да бъдат използвани от защитниците за одит на инструментални вериги, откриване на злонамерени или непознати инструменти и изграждане на предпазни мерки в рамките на MCP хостове.
Изрично одобрение от потребителя: MCP вече изисква изрично одобрение от потребителя, преди да се изпълни който и да е инструмент. Това изследване подчертава необходимостта от строги defaults с най-малко привилегии и цялостен индивидуален преглед и тестване на инструментите.
Дълбоко гмуркане в протокола за моделния контекст (MCP)
Протоколът за моделния контекст (MCP) представлява промяна в парадигмата в начина, по който AI моделите взаимодействат с външния свят. За разлика от традиционните AI системи, които работят изолирано, MCP позволява на AI моделите безпроблемно да се интегрират с външни инструменти и услуги, което им позволява да изпълняват широк спектър от задачи, от достъп до бази данни и изпращане на имейли до контролиране на физически устройства. Тази интеграция отваря нови възможности за AI приложения, но също така въвежда нови рискове за сигурността, които трябва да бъдат внимателно адресирани.
Разбиране на архитектурата на MCP
В основата си, MCP се състои от няколко ключови компонента, които работят заедно, за да улеснят комуникацията между AI моделите и външните инструменти. Тези компоненти включват:
- AI моделът: Това е централната интелигентност, която движи системата. Той може да бъде голям езиков модел (LLM) като GPT-4 или специализиран AI модел, предназначен за конкретна задача.
- MCP сървърът: Той действа като посредник между AI модела и външните инструменти. Той получава заявки от AI модела, валидира ги и ги препраща към подходящия инструмент.
- Външните инструменти: Това са услугите и приложенията, с които AI моделът взаимодейства. Те могат да включват бази данни, API, уеб услуги и дори физически устройства.
- Потребителският интерфейс: Това предоставя начин за потребителите да взаимодействат с AI системата и да контролират нейното поведение. Той може също така да предостави начин за потребителите да одобряват или отказват заявки за инструменти.
Ползите от MCP
Протоколът за моделния контекст предлага няколко значителни предимства пред традиционните AI системи:
- Повишена функционалност: Чрез интегриране с външни инструменти, AI моделите могат да изпълняват много по-широк спектър от задачи, отколкото биха могли сами.
- Подобрена ефективност: MCP може да автоматизира задачи, които иначе биха изисквали човешка намеса, спестявайки време и ресурси.
- Подобрена гъвкавост: MCP позволява на AI моделите да се адаптират към променящите се обстоятелства и да реагират на нова информация в реално време.
- По-голяма мащабируемост: MCP може лесно да бъде мащабиран, за да побере нарастващ брой потребители и инструменти.
Възникващите рискове за сигурността в MCP
Въпреки ползите си, MCP въвежда няколко рискове за сигурността, които трябва да бъдат внимателно обмислени. Тези рискове произтичат от факта, че MCP позволява на AI моделите да взаимодействат с външния свят, което отваря нови пътища за експлоатация от нападателите.
Prompt Injection атаки
Prompt injection атаките са особено тревожна заплаха за MCP системите. При prompt injection атака, нападател създава злонамерен вход, който манипулира AI модела да извършва непредвидени действия. Това може да бъде направено чрез инжектиране на злонамерени команди или инструкции във входа на AI модела, които моделът след това интерпретира като легитимни команди.
Например, нападател може да инжектира команда, която казва на AI модела да изтрие всички данни в база данни или да изпрати чувствителна информация на неоторизирана страна. Потенциалните последици от успешна prompt injection атака могат да бъдат сериозни, включително пробиви на данни, финансови загуби и репутационни щети.
Интегриране на злонамерени инструменти
Друг значителен риск е интегрирането на злонамерени инструменти в MCP екосистемата. Нападател може да създаде инструмент, който изглежда легитимен, но всъщност съдържа злонамерен код. Когато AI моделът взаимодейства с този инструмент, злонамереният код може да бъде изпълнен, потенциално компрометирайки цялата система.
Например, нападател може да създаде инструмент, който открадва потребителски идентификационни данни или инсталира злонамерен софтуер в системата. От решаващо значение е внимателно да се проверят всички инструменти, преди да бъдат интегрирани в MCP екосистемата, за да се предотврати въвеждането на злонамерен код.
Ескалация на привилегиите
Ескалацията на привилегиите е друг потенциален риск за сигурността в MCP системите. Ако нападател може да получи достъп до акаунт с ограничени привилегии, той може да успее да експлоатира уязвимости в системата, за да получи привилегии на по-високо ниво. Това може да позволи на нападателя да получи достъп до чувствителни данни, да промени системните конфигурации или дори да поеме контрол над цялата система.
Отравяне на данни
Отравянето на данни включва инжектиране на злонамерени данни в данните за обучение, използвани за изграждане на AI модели. Това може да повреди поведението на модела, причинявайки му да прави неправилни прогнози или да предприема непредвидени действия. В контекста на MCP, отравянето на данни може да бъде използвано за манипулиране на AI модела да взаимодейства със злонамерени инструменти или да извършва други вредни действия.
Липса на видимост и контрол
Традиционните инструменти за сигурност често са неефективни при откриване и предотвратяване на атаки срещу MCP системите. Това е така, защото MCP трафикът често е криптиран и може да бъде трудно да се разграничи от легитимния трафик. В резултат на това може да бъде предизвикателно да се наблюдава активността на AI модела и да се идентифицира злонамереното поведение.
Обръщане на масата: Използване на Prompt Injection за защита
Изследването на Tenable демонстрира, че същите техники, използвани в prompt injection атаките, могат да бъдат използвани повторно за създаване на стабилни защити за MCP системите. Чрез създаване на внимателно проектирани prompts, екипите по сигурност могат да наблюдават активността на AI модела, да откриват злонамерени инструменти и да изграждат предпазни мерки за предотвратяване на атаки.
Одит на инструментални вериги
Едно от ключовите защитни приложения на prompt injection е одитът на инструментални вериги. Чрез инжектиране на специфични prompts във входа на AI модела, екипите по сигурност могат да проследяват кои инструменти използва AI моделът и как взаимодейства с тях. Тази информация може да бъде използвана за идентифициране на подозрителна дейност и за гарантиране, че AI моделът използва само оторизирани инструменти.
Откриване на злонамерени или непознати инструменти
Prompt injection може също да бъде използван за откриване на злонамерени или непознати инструменти. Чрез инжектиране на prompts, които предизвикват специфични поведения, екипите по сигурност могат да идентифицират инструменти, които действат подозрително или които не са оторизирани да бъдат използвани. Това може да помогне да се предотврати взаимодействието на AI модела със злонамерени инструменти и да се защити системата от атака.
Изграждане на предпазни мерки вътре в MCP хостове
Може би най-мощното защитно приложение на prompt injection е изграждането на предпазни мерки вътре в MCP хостове. Чрез инжектиране на prompts, които прилагат специфични политики за сигурност, екипите по сигурност могат да предотвратят извършването на неоторизирани действия от AI модела или достъпа до чувствителни данни. Това може да помогне за създаване на сигурна среда за изпълнение на AI модела и за защита на системата от атака.
Важността на изричното одобрение от потребителя
Изследването подчертава критичната необходимост от изрично одобрение от потребителя, преди да се изпълни който и да е инструмент в рамките на MCP средата. MCP вече включва това изискване, но констатациите подсилват необходимостта от строги defaults с най-малко привилегии и цялостен индивидуален преглед и тестване на инструментите. Този подход гарантира, че потребителите запазват контрол над AI системата и могат да я предотвратят от извършване на непредвидени действия.
Defaults с най-малко привилегии
Принципът на най-малко привилегии диктува, че на потребителите трябва да се предоставя само минималното ниво на достъп, необходимо за изпълнение на техните работни функции. В контекста на MCP, това означава, че на AI моделите трябва да се предоставя само достъп до инструментите и данните, които абсолютно трябва да изпълняват своите задачи. Това намалява потенциалното въздействие на успешна атака и ограничава способността на нападателя да ескалира привилегиите.
Цялостен преглед и тестване на инструментите
Преди да се интегрира който и да е инструмент в MCP екосистемата, е от решаващо значение да се прегледа и тества щателно, за да се гарантира, че е сигурен и не съдържа злонамерен код. Това трябва да включва комбинация от автоматизирани и ръчни техники за тестване, включително анализ на кода, тестване за проникване и сканиране за уязвимости.
Последици и препоръки
Изследването на Tenable има значителни последици за организациите, които използват или планират да използват MCP. Констатациите подчертават важността на разбирането на рисковете за сигурността, свързани с MCP, и на прилагането на подходящи мерки за сигурност за смекчаване на тези рискове.
Ключови препоръки
- Прилагане на стабилна валидация на входа: Целият вход към AI модела трябва да бъде внимателно валидиран, за да се предотвратят prompt injection атаки. Това трябва да включва филтриране на злонамерени команди и инструкции и ограничаване на дължината и сложността на входа.
- Прилагане на строг контрол на достъпа: Достъпът до чувствителни данни и инструменти трябва да бъде строго контролиран, за да се предотврати неоторизиран достъп. Това трябва да включва използване на силни механизми за удостоверяване и прилагане на принципа на най-малко привилегии.
- Наблюдение на активността на AI модела: Активността на AI модела трябва да бъде наблюдавана отблизо, за да се открие подозрително поведение. Това трябва да включва регистриране на всички заявки и отговори на инструменти и анализ на данните за аномалии.
- Прилагане на стабилен план за реагиране при инциденти: Организациите трябва да имат стабилен план за реагиране при инциденти, за да се справят с инциденти със сигурността, включващи MCP системи. Това трябва да включва процедури за идентифициране, ограничаване и възстановяване от атаки.
- Бъдете информирани: MCP пейзажът непрекъснато се развива, така че е важно да сте информирани за най-новите рискове за сигурността и най-добри практики. Това може да бъде направено чрез абониране за списъци за сигурност, посещаване на конференции за сигурност и следване на експерти по сигурността в социалните медии.
Чрез следване на тези препоръки, организациите могат значително да намалят риска от атаки срещу техните MCP системи и да защитят своите чувствителни данни. Бъдещето на AI зависи от нашата способност да изграждаме сигурни и надеждни системи, а това изисква проактивен и бдителен подход към сигурността.