Stärkung des Model Context Protocol (MCP) durch Abwehrmechanismen im “Prompt-Injection-Stil”
Tenable Research hat bahnbrechende Forschungsergebnisse vorgestellt, die den Ansatz zu einer viel diskutierten KI-Schwachstelle neu definieren. In einer detaillierten Analyse demonstriert Ben Smith von Tenable, wie Techniken, die der Prompt-Injection ähneln, effektiv umfunktioniert werden können, um Large Language Model (LLM)-Tool-Aufrufe zu prüfen, zu überwachen und sogar Firewalls für sie zu erstellen, die innerhalb des zunehmend beliebten Model Context Protocol (MCP) arbeiten.
Das Model Context Protocol (MCP), ein neuartiger Standard, der von Anthropic entwickelt wurde, erleichtert die Integration von KI-Chatbots mit externen Tools und ermöglicht es ihnen, Aufgaben autonom auszuführen. Dieser Komfort bringt jedoch neue Sicherheitsherausforderungen mit sich. Angreifer können versteckte Anweisungen, bekannt als Prompt Injection, einfügen oder bösartige Tools einführen, um die KI dazu zu bringen, ihre eigenen Regeln zu verletzen. Die Forschung von Tenable untersucht diese Risiken umfassend und schlägt eine einzigartige Lösung vor: die Nutzung der gleichen Techniken, die bei Angriffen verwendet werden, um robuste Abwehrmechanismen zu schaffen, die jedes Tool überwachen, inspizieren und steuern, das eine KI zu verwenden versucht.
Die kritische Bedeutung des Verständnisses der MCP-Sicherheit
Da Unternehmen LLMs zunehmend in kritische Geschäftstools integrieren, ist es für CISOs, KI-Ingenieure und Sicherheitsforscher von entscheidender Bedeutung, die Risiken und defensiven Möglichkeiten, die MCP bietet, vollständig zu verstehen.
Ben Smith, leitender Forschungsingenieur bei Tenable, merkt an: “MCP ist eine sich schnell entwickelnde und unreife Technologie, die die Art und Weise verändert, wie wir mit KI interagieren. MCP-Tools sind einfach zu entwickeln und reichlich vorhanden, aber sie verkörpern nicht die Prinzipien der Sicherheit durch Design und sollten mit Vorsicht behandelt werden. Während diese neuen Techniken für den Aufbau leistungsstarker Tools nützlich sind, können dieselben Methoden für bösartige Zwecke umfunktioniert werden. Werfen Sie die Vorsicht nicht über Bord; behandeln Sie MCP-Server stattdessen als eine Erweiterung Ihrer Angriffsfläche.”
Wichtige Highlights aus der Forschung
Cross-Model-Verhalten variiert:
- Claude Sonnet 3.7 und Gemini 2.5 Pro Experimental riefen durchgängig den Logger auf und legten Teile des System-Prompts offen.
- GPT-4o fügte ebenfalls den Logger ein, produzierte aber in jedem Lauf unterschiedliche (und manchmal halluzinierte) Parameterwerte.
Sicherheitsvorteil: Dieselben Mechanismen, die von Angreifern verwendet werden, können von Verteidigern verwendet werden, um Toolchains zu prüfen, bösartige oder unbekannte Tools zu erkennen und Schutzplanken innerhalb von MCP-Hosts zu bauen.
Explizite Benutzergenehmigung: MCP erfordert bereits eine explizite Benutzergenehmigung, bevor ein Tool ausgeführt wird. Diese Forschung unterstreicht die Notwendigkeit strikter Least-Privilege-Standards und einer gründlichen individuellen Tool-Überprüfung und -Tests.
Tiefes Eintauchen in das Model Context Protocol (MCP)
Das Model Context Protocol (MCP) stellt einen Paradigmenwechsel in der Art und Weise dar, wie KI-Modelle mit der Außenwelt interagieren. Im Gegensatz zu traditionellen KI-Systemen, die isoliert arbeiten, ermöglicht MCP KI-Modellen die nahtlose Integration mit externen Tools und Diensten, wodurch sie eine breite Palette von Aufgaben ausführen können, vom Zugriff auf Datenbanken und dem Versenden von E-Mails bis hin zur Steuerung physischer Geräte. Diese Integration eröffnet neue Möglichkeiten für KI-Anwendungen, birgt aber auch neue Sicherheitsrisiken, die sorgfältig angegangen werden müssen.
Verständnis der Architektur von MCP
Im Kern besteht MCP aus mehreren Schlüsselkomponenten, die zusammenarbeiten, um die Kommunikation zwischen KI-Modellen und externen Tools zu ermöglichen. Zu diesen Komponenten gehören:
- Das KI-Modell: Dies ist die zentrale Intelligenz, die das System antreibt. Es könnte ein Large Language Model (LLM) wie GPT-4 oder ein spezialisiertes KI-Modell sein, das für eine bestimmte Aufgabe entwickelt wurde.
- Der MCP-Server: Dieser fungiert als Vermittler zwischen dem KI-Modell und den externen Tools. Er empfängt Anfragen vom KI-Modell, validiert sie und leitet sie an das entsprechende Tool weiter.
- Die externen Tools: Dies sind die Dienste und Anwendungen, mit denen das KI-Modell interagiert. Sie können Datenbanken, APIs, Webdienste und sogar physische Geräte umfassen.
- Die Benutzeroberfläche: Diese bietet Benutzern eine Möglichkeit, mit dem KI-System zu interagieren und sein Verhalten zu steuern. Sie kann auch eine Möglichkeit für Benutzer bieten, Tool-Anfragen zu genehmigen oder abzulehnen.
Die Vorteile von MCP
Das Model Context Protocol bietet mehrere wesentliche Vorteile gegenüber traditionellen KI-Systemen:
- Erhöhte Funktionalität: Durch die Integration mit externen Tools können KI-Modelle eine viel größere Bandbreite an Aufgaben ausführen als sie es alleine könnten.
- Verbesserte Effizienz: MCP kann Aufgaben automatisieren, die sonst menschliches Eingreifen erfordern würden, wodurch Zeit und Ressourcen gespart werden.
- Erhöhte Flexibilität: MCP ermöglicht es KI-Modellen, sich an veränderte Umstände anzupassen und in Echtzeit auf neue Informationen zu reagieren.
- Größere Skalierbarkeit: MCP kann problemlos skaliert werden, um einer wachsenden Anzahl von Benutzern und Tools gerecht zu werden.
Die aufkommenden Sicherheitsrisiken in MCP
Trotz seiner Vorteile birgt MCP mehrere Sicherheitsrisiken, die sorgfältig berücksichtigt werden müssen. Diese Risiken rühren von der Tatsache her, dass MCP KI-Modellen die Interaktion mit der Außenwelt ermöglicht, was neue Wege für Angreifer eröffnet, diese auszunutzen.
Prompt-Injection-Angriffe
Prompt-Injection-Angriffe stellen eine besonders besorgniserregende Bedrohung für MCP-Systeme dar. Bei einem Prompt-Injection-Angriff erstellt ein Angreifer eine bösartige Eingabe, die das KI-Modell dazu manipuliert, unbeabsichtigte Aktionen auszuführen. Dies kann erfolgen, indem bösartige Befehle oder Anweisungen in die Eingabe des KI-Modells eingefügt werden, die das Modell dann als legitime Befehle interpretiert.
Beispielsweise könnte ein Angreifer einen Befehl injizieren, der dem KI-Modell mitteilt, alle Daten in einer Datenbank zu löschen oder sensible Informationen an eine unbefugte Partei zu senden. Die potenziellen Folgen eines erfolgreichen Prompt-Injection-Angriffs können schwerwiegend sein, einschließlich Datenschutzverletzungen, finanzieller Verluste und Rufschädigung.
Bösartige Tool-Integration
Ein weiteres erhebliches Risiko ist die Integration bösartiger Tools in das MCP-Ökosystem. Ein Angreifer könnte ein Tool erstellen, das legitim erscheint, aber tatsächlich bösartigen Code enthält. Wenn das KI-Modell mit diesem Tool interagiert, könnte der bösartige Code ausgeführt werden, wodurch möglicherweise das gesamte System gefährdet wird.
Beispielsweise könnte ein Angreifer ein Tool erstellen, das Benutzeranmeldeinformationen stiehlt oder Malware auf dem System installiert. Es ist von entscheidender Bedeutung, alle Tools sorgfältig zu prüfen, bevor sie in das MCP-Ökosystem integriert werden, um die Einführung von bösartigem Code zu verhindern.
Privilegienerweiterung
Privilegienerweiterung ist ein weiteres potenzielles Sicherheitsrisiko in MCP-Systemen. Wenn ein Angreifer Zugriff auf ein Konto mit eingeschränkten Berechtigungen erhält, kann er möglicherweise Schwachstellen im System ausnutzen, um höhere Berechtigungen zu erlangen. Dies könnte es dem Angreifer ermöglichen, auf sensible Daten zuzugreifen, Systemkonfigurationen zu ändern oder sogar die Kontrolle über das gesamte System zu übernehmen.
Datenvergiftung
Datenvergiftung beinhaltet das Injizieren bösartiger Daten in die Trainingsdaten, die zum Aufbau von KI-Modellen verwendet werden. Dies kann das Verhalten des Modells beschädigen und dazu führen, dass es falsche Vorhersagen trifft oder unbeabsichtigte Aktionen ausführt. Im Kontext von MCP könnte Datenvergiftung verwendet werden, um das KI-Modell dazu zu manipulieren, mit bösartigen Tools zu interagieren oder andere schädliche Aktionen auszuführen.
Mangelnde Sichtbarkeit und Kontrolle
Traditionelle Sicherheitstools sind oft unwirksam bei der Erkennung und Verhinderung von Angriffen auf MCP-Systeme. Dies liegt daran, dass der MCP-Datenverkehr oft verschlüsselt ist und schwer von legitimem Datenverkehr zu unterscheiden sein kann. Infolgedessen kann es schwierig sein, die Aktivität des KI-Modells zu überwachen und bösartiges Verhalten zu identifizieren.
Das Blatt wenden: Prompt Injection zur Verteidigung nutzen
Die Forschung von Tenable zeigt, dass dieselben Techniken, die bei Prompt-Injection-Angriffen verwendet werden, umfunktioniert werden können, um robuste Abwehrmechanismen für MCP-Systeme zu schaffen. Durch die Erstellung sorgfältig gestalteter Prompts können Sicherheitsteams die Aktivität des KI-Modells überwachen, bösartige Tools erkennen und Schutzplanken bauen, um Angriffe zu verhindern.
Auditing von Toolchains
Eine der wichtigsten defensiven Anwendungen von Prompt Injection ist das Auditing von Toolchains. Durch das Injizieren spezifischer Prompts in die Eingabe des KI-Modells können Sicherheitsteams verfolgen, welche Tools das KI-Modell verwendet und wie es mit ihnen interagiert. Diese Informationen können verwendet werden, um verdächtige Aktivitäten zu identifizieren und sicherzustellen, dass das KI-Modell nur autorisierte Tools verwendet.
Erkennen bösartiger oder unbekannter Tools
Prompt Injection kann auch verwendet werden, um bösartige oder unbekannte Tools zu erkennen. Durch das Injizieren von Prompts, die bestimmte Verhaltensweisen auslösen, können Sicherheitsteams Tools identifizieren, die sich verdächtig verhalten oder die nicht zur Verwendung autorisiert sind. Dies kann dazu beitragen, zu verhindern, dass das KI-Modell mit bösartigen Tools interagiert, und das System vor Angriffen zu schützen.
Aufbau von Schutzplanken innerhalb von MCP-Hosts
Die vielleicht leistungsstärkste defensive Anwendung von Prompt Injection ist der Aufbau von Schutzplanken innerhalb von MCP-Hosts. Durch das Injizieren von Prompts, die bestimmte Sicherheitsrichtlinien durchsetzen, können Sicherheitsteams verhindern, dass das KI-Modell unbefugte Aktionen ausführt oder auf sensible Daten zugreift. Dies kann dazu beitragen, eine sichere Umgebung für die Ausführung von KI-Modellen zu schaffen und das System vor Angriffen zu schützen.
Die Bedeutung der expliziten Benutzergenehmigung
Die Forschung unterstreicht die kritische Notwendigkeit einer expliziten Benutzergenehmigung, bevor ein Tool innerhalb der MCP-Umgebung ausgeführt wird. MCP enthält diese Anforderung bereits, aber die Ergebnisse unterstreichen die Notwendigkeit strikter Least-Privilege-Standards und einer gründlichen individuellen Tool-Überprüfung und -Tests. Dieser Ansatz stellt sicher, dass Benutzer die Kontrolle über das KI-System behalten und verhindern können, dass es unbeabsichtigte Aktionen ausführt.
Least-Privilege-Defaults
Das Prinzip der geringsten Privilegien besagt, dass Benutzern nur das Mindestmaß an Zugriff gewährt werden sollte, das zur Ausübung ihrer beruflichen Funktionen erforderlich ist. Im Kontext von MCP bedeutet dies, dass KI-Modellen nur Zugriff auf die Tools und Daten gewährt werden sollte, die sie unbedingt zur Ausführung ihrer Aufgaben benötigen. Dies reduziert die potenziellen Auswirkungen eines erfolgreichen Angriffs und schränkt die Fähigkeit des Angreifers ein, Privilegien zu erweitern.
Gründliche Tool-Überprüfung und -Tests
Bevor ein Tool in das MCP-Ökosystem integriert wird, ist es von entscheidender Bedeutung, es gründlich zu überprüfen und zu testen, um sicherzustellen, dass es sicher ist und keinen bösartigen Code enthält. Dies sollte eine Kombination aus automatisierten und manuellen Testtechniken umfassen, einschließlich Codeanalyse, Penetrationstests und Schwachstellenscans.
Implikationen und Empfehlungen
Die Forschung von Tenable hat erhebliche Auswirkungen auf Organisationen, die MCP verwenden oder planen, es zu verwenden. Die Ergebnisse unterstreichen die Bedeutung des Verständnisses der Sicherheitsrisiken im Zusammenhang mit MCP und der Implementierung geeigneter Sicherheitsmaßnahmen zur Minderung dieser Risiken.
Wichtige Empfehlungen
- Implementierung einer robusten Eingabevalidierung: Alle Eingaben in das KI-Modell sollten sorgfältig validiert werden, um Prompt-Injection-Angriffe zu verhindern. Dies sollte das Herausfiltern bösartiger Befehle und Anweisungen sowie die Begrenzung der Länge und Komplexität der Eingabe umfassen.
- Durchsetzung strenger Zugriffskontrollen: Der Zugriff auf sensible Daten und Tools sollte streng kontrolliert werden, um unbefugten Zugriff zu verhindern. Dies sollte die Verwendung starker Authentifizierungsmechanismen und die Implementierung des Prinzips der geringsten Privilegien umfassen.
- Überwachung der Aktivität des KI-Modells: Die Aktivität des KI-Modells sollte genau überwacht werden, um verdächtiges Verhalten zu erkennen. Dies sollte die Protokollierung aller Tool-Anfragen und -Antworten sowie die Analyse der Daten auf Anomalien umfassen.
- Implementierung eines robusten Incident-Response-Plans: Organisationen sollten über einen robusten Incident-Response-Plan verfügen, um Sicherheitsvorfälle im Zusammenhang mit MCP-Systemen zu bewältigen. Dies sollte Verfahren zur Identifizierung, Eindämmung und Wiederherstellung nach Angriffen umfassen.
- Bleiben Sie informiert: Die MCP-Landschaft entwickelt sich ständig weiter, daher ist es wichtig, über die neuesten Sicherheitsrisiken und Best Practices auf dem Laufenden zu bleiben. Dies kann durch Abonnieren von Sicherheits-Mailinglisten, den Besuch von Sicherheitskonferenzen und das Folgen von Sicherheitsexperten in den sozialen Medien erfolgen.
Durch die Befolgung dieser Empfehlungen können Organisationen das Risiko von Angriffen auf ihre MCP-Systeme erheblich reduzieren und ihre sensiblen Daten schützen. Die Zukunft der KI hängt von unserer Fähigkeit ab,sichere und vertrauenswürdige Systeme aufzubauen, und dies erfordert einen proaktiven und wachsamen Ansatz für die Sicherheit.