El panorama del Protocolo de Contexto del Modelo (MCP), aún en sus etapas iniciales, está plagado de complejidades y es susceptible a una miríada de ataques potenciales. Los diseños actuales de protocolos y herramientas a menudo no logran proporcionar defensas adecuadas. Para abordar estos desafíos y fomentar una comprensión más profunda de la seguridad de MCP, SlowMist ha abierto el código fuente de MasterMCP, una herramienta diseñada para facilitar simulaciones de ataques prácticas. Esta iniciativa tiene como objetivo capacitar a la comunidad para identificar y mitigar de manera proactiva las vulnerabilidades de seguridad dentro de sus proyectos MCP.
Complementando este enfoque práctico, la Lista de verificación de seguridad de MCP ofrece información valiosa sobre las perspectivas subyacentes de varios vectores de ataque. Este artículo profundiza en escenarios del mundo real, demostrando métodos de ataque comunes dentro del ecosistema MCP, como el envenenamiento de la información y la inyección de comandos maliciosos ocultos. Todos los scripts utilizados en estas demostraciones están disponibles en GitHub, lo que permite a los usuarios replicar todo el proceso en un entorno seguro e incluso desarrollar sus propios complementos de prueba de ataques.
Descripción general de la arquitectura
MCP objetivo para la demostración: Toolbox
Smithery.ai se destaca como un centro prominente para complementos de MCP, atrayendo a un número sustancial de listados de MCP y usuarios activos. Entre estos, @smithery/toolbox, una herramienta oficial de administración de MCP ofrecida por smithery.ai, sirve como el punto focal de esta evaluación de seguridad.
Toolbox fue elegido como el objetivo de la prueba por varias razones clave:
- Cuenta con una base de usuarios significativa, lo que la convierte en una muestra representativa dentro del ecosistema MCP.
- Admite la instalación automática de complementos adicionales, aumentando las funcionalidades del lado del cliente (por ejemplo, Claude Desktop).
- Contiene configuraciones confidenciales, como claves API, lo que facilita la demostración de posibles exploits.
MCP malicioso utilizado para la demostración: MasterMCP
MasterMCP, desarrollado por SlowMist específicamente con fines de pruebas de seguridad, es una herramienta MCP maliciosa simulada construida sobre una arquitectura modular. Sus componentes clave incluyen:
- Simulación de servicio de sitio web local: http://127.0.0.1:1024
Para crear un escenario de ataque realista, MasterMCP incorpora un módulo de simulación de servicio de sitio web local. Aprovechando el marco FastAPI, este módulo establece rápidamente un servidor HTTP simple que imita entornos web comunes. Estas páginas pueden parecer inocuas, mostrando información sobre panaderías o devolviendo datos JSON estándar, pero ocultan cargas útiles maliciosas meticulosamente elaboradas dentro de su código fuente o respuestas API.
Este enfoque permite la demostración integral de técnicas de envenenamiento de la información y ocultación de comandos en un entorno local seguro y controlado. Destaca los riesgos potenciales que acechan dentro de páginas web aparentemente ordinarias, que pueden desencadenar un comportamiento anormal en los modelos de lenguaje grandes.
- Arquitectura MCP de complementos localizada
MasterMCP adopta un enfoque de complementos para facilitar la escalabilidad rápida para nuevos vectores de ataque. Tras la ejecución, MasterMCP inicia el servicio FastAPI del módulo anterior en un subproceso.
Cliente de demostración
- Cursor: Uno de los IDE de programación asistida por IA más utilizados a nivel mundial.
- Claude Desktop: El cliente oficial de Anthropic, la organización que personalizó el protocolo MCP.
Modelo de lenguaje grande (LLM) utilizado para la demostración
- Claude 3.7
Claude 3.7 fue seleccionado debido a sus capacidades mejoradas para reconocer operaciones confidenciales y su representación de capacidades operativas sólidas dentro del ecosistema MCP actual.
Configuración de claude\_desktop\_config.json
Con las configuraciones completas, comienza la fase de demostración.
Invocación maliciosa entre MCP
Esta demostración incorpora tanto técnicas de envenenamiento como estrategias de invocación maliciosa entre MCP descritas en la lista de verificación.
Ataque de envenenamiento de contenido de página web
- Envenenamiento basado en comentarios
Cursor accede al sitio web de prueba local en http://127.0.0.1:1024.
Esta página aparentemente inofensiva sobre “Delicious Cake World” sirve como una simulación para ilustrar el impacto potencial de un cliente de modelo de lenguaje grande que accede a un sitio web malicioso.
Comando de ejecución:
Los resultados revelan que Cursor no solo lee el contenido de la página web, sino que también transmite datos de configuración confidenciales locales de vuelta al servidor de prueba. El mensaje malicioso está incrustado en el código fuente como un comentario HTML:
Si bien este enfoque basado en comentarios es relativamente sencillo y fácilmente detectable, todavía es capaz de desencadenar operaciones maliciosas.
- Envenenamiento de comentarios codificados
El acceso a http://127.0.0.1:1024/encode revela una página que parece idéntica al ejemplo anterior. Sin embargo, los mensajes maliciosos están codificados, lo que hace que el exploit sea más difícil de detectar incluso al inspeccionar el código fuente de la página.
A pesar de la ausencia de mensajes explícitos en el código fuente, el ataque tiene éxito.
Envenenamiento de información de retorno de la herramienta MCP
Según las instrucciones de solicitud de MasterMCP, ingresamos un comando simulado que activa el MCP malicioso y demuestra sus operaciones posteriores.
Al activar el comando, el cliente inicia una llamada entre MCP a Toolbox y agrega con éxito un nuevo servidor MCP.
La inspección del código del complemento revela que los datos devueltos contienen una carga útil maliciosa codificada, lo que la hace virtualmente indetectable para el usuario.
Ataque de contaminación de interfaz de terceros
Esta demostración destaca los riesgos potenciales asociados con que los MCP maliciosos y no maliciosos devuelvan directamente datos de API de terceros al contexto.
Código de ejemplo:
Solicitud de ejecución:
Resultado: El mensaje malicioso está incrustado en los datos JSON devueltos y activa con éxito la ejecución maliciosa.
Técnicas de envenenamiento durante la inicialización de MCP
Esta demostración cubre los elementos de la lista de verificación de inyección de mensajes iniciales y conflictos de nombres.
Ataque de sobrescritura de función maliciosa
MasterMCP crea una herramienta con el mismo nombre de función que la función remove_server de Toolbox y codifica mensajes maliciosos dentro de ella.
Comando de ejecución:
Claude Desktop no invoca el método toolbox remove_server original, sino que activa el método proporcionado por MasterMCP con el mismo nombre:
Esto se logra enfatizando que el ‘método original está obsoleto’, lo que alienta al modelo de lenguaje grande a priorizar la función sobrescrita maliciosamente.
Agregar lógica de inspección global maliciosa
MasterMCP crea una herramienta llamada ‘banana’, que está diseñada para hacer cumplir una verificación de seguridad obligatoria antes de que se ejecute cualquier otra herramienta.
Antes de que se ejecute cada función, el sistema prioriza el mecanismo de verificación ‘banana’:
Esta inyección de lógica global se logra enfatizando repetidamente la ‘ejecución obligatoria de la detección de banana’ dentro del código.
Técnicas avanzadas para ocultar mensajes maliciosos
Métodos de codificación amigables con LLM
Los modelos de lenguaje grandes poseen sólidas capacidades de análisis para formatos multilingües, que pueden explotarse para ocultar información maliciosa. Los métodos comunes incluyen:
- Entorno inglés: codificación Hex Byte
- Entorno chino: codificación NCR o codificación JavaScript
Mecanismo de retorno de carga útil maliciosa aleatoria
Similar a la contaminación de la interfaz de terceros mencionada en la tercera sección, la solicitud a http://127.0.0.1:1024/random resulta en:
Cada solicitud devuelve una página generada aleatoriamente que contiene una carga útil maliciosa, lo que aumenta significativamente la dificultad de detección y rastreo.
A través de la demostración práctica de MasterMCP, se han revelado las vulnerabilidades de seguridad ocultas dentro del ecosistema del Protocolo de Contexto del Modelo (MCP). Desde inyecciones de mensajes básicos y llamadas entre MCP hasta ataques más sutiles durante la inicialización y la ocultación de instrucciones maliciosas, cada etapa sirve como un recordatorio de la fragilidad inherente junto con el poder del ecosistema MCP.
Hoy en día, a medida que los modelos grandes interactúan cada vez más con complementos y API externos, la contaminación de entrada aparentemente menor puede desencadenar riesgos de seguridad en todo el sistema. La diversidad evolutiva de las tácticas de los atacantes, incluidas las técnicas de codificación, la contaminación aleatoria y las sobrescrituras de funciones, exige una actualización integral de los enfoques de seguridad tradicionales. En un mundo donde la inteligencia artificial se integra cada vez más en nuestra vida diaria, comprender y mitigar estas vulnerabilidades es crucial para garantizar la seguridad y la confiabilidad de los sistemas basados en modelos de lenguaje grandes. La colaboración entre investigadores de seguridad, desarrolladores de modelos de lenguaje y la comunidad en general es esencial para construir un ecosistema MCP más robusto y resistente a los ataques maliciosos. La transparencia en la divulgación de vulnerabilidades, el desarrollo de herramientas de detección y mitigación, y la promoción de las mejores prácticas de seguridad son pasos fundamentales para proteger los sistemas basados en MCP de las amenazas emergentes. La adopción de un enfoque proactivo y centrado en la seguridad desde las primeras etapas del desarrollo de MCP puede ayudar a prevenir futuros incidentes y garantizar la integridad de los datos y la privacidad de los usuarios. Al invertir en la investigación y el desarrollo de soluciones de seguridad innovadoras, podemos aprovechar el potencial transformador de la inteligencia artificial de manera segura y responsable.
La seguridad de los protocolos de contexto del modelo (MCP) es un campo en evolución que requiere una atención continua y una adaptación constante a las nuevas amenazas. A medida que los modelos de lenguaje grandes se vuelven más sofisticados y se integran en una gama más amplia de aplicaciones, es fundamental abordar las vulnerabilidades de seguridad que pueden ser explotadas por actores maliciosos. La iniciativa de SlowMist de abrir el código fuente de MasterMCP es un paso valioso para promover la investigación y la colaboración en el ámbito de la seguridad de MCP. Al proporcionar una herramienta accesible y fácil de usar para simular ataques, MasterMCP permite a los investigadores y desarrolladores identificar y mitigar las vulnerabilidades de seguridad de manera proactiva. La documentación detallada y los ejemplos prácticos que acompañan a MasterMCP facilitan la comprensión de los conceptos clave y la aplicación de las técnicas de seguridad más recientes. Además, la arquitectura modular de MasterMCP permite la fácil incorporación de nuevos vectores de ataque y la adaptación a los cambios en el panorama de amenazas. La colaboración con la comunidad de código abierto y el intercambio de conocimientos y experiencias son esenciales para construir un ecosistema MCP más seguro y resistente. Al trabajar juntos, podemos identificar y abordar las vulnerabilidades de seguridad de manera más eficaz y garantizar que los modelos de lenguaje grandes se utilicen de manera responsable y ética. La creación de estándares de seguridad comunes y la promoción de las mejores prácticas de seguridad pueden ayudar a garantizar la interoperabilidad y la seguridad de los sistemas basados en MCP. La adopción de un enfoque de seguridad por diseño, que integre la seguridad en todas las etapas del desarrollo, puede ayudar a prevenir futuros incidentes y garantizar la integridad de los datos y la privacidad de los usuarios. La inversión en la formación y la capacitación de profesionales de la seguridad puede ayudar a garantizar que haya un número suficiente de expertos cualificados para abordar los desafíos de seguridad de MCP. Al tomar medidas proactivas para proteger los sistemas basados en MCP, podemos aprovechar el potencial transformador de la inteligencia artificial de manera segura y responsable.
Los ejemplos proporcionados en este artículo ilustran la importancia de abordar las vulnerabilidades de seguridad en el ecosistema MCP de manera integral. Las técnicas de envenenamiento de información, como la inyección de comentarios maliciosos en páginas web, pueden ser difíciles de detectar y pueden tener consecuencias graves. Los ataques de contaminación de interfaz de terceros, en los que se insertan cargas útiles maliciosas en datos de API de terceros, pueden ser aún más difíciles de detectar y mitigar. Las técnicas de sobrescritura de funciones maliciosas y la inyección de lógica de inspección global maliciosa pueden permitir a los atacantes controlar el comportamiento de los modelos de lenguaje grandes y comprometer la seguridad de todo el sistema. Para abordar estas vulnerabilidades de seguridad, es fundamental adoptar un enfoque de defensa en profundidad, que combine múltiples capas de protección. Esto puede incluir la implementación de controles de acceso estrictos, la validación de entradas exhaustiva, la monitorización continua de la actividad del sistema y la respuesta rápida a incidentes de seguridad. Además, es fundamental educar a los usuarios sobre los riesgos de seguridad asociados con el uso de modelos de lenguaje grandes y promover las mejores prácticas de seguridad. Esto puede incluir la advertencia a los usuarios sobre los riesgos de hacer clic en enlaces sospechosos o descargar archivos de fuentes desconocidas. También puede incluir la promoción del uso de contraseñas seguras y la habilitación de la autenticación de dos factores siempre que sea posible. Al tomar medidas proactivas para proteger los sistemas basados en MCP, podemos reducir significativamente el riesgo de ataques maliciosos y garantizar la seguridad y la privacidad de los datos de los usuarios. La colaboración entre investigadores de seguridad, desarrolladores de modelos de lenguaje y la comunidad en general es esencial para construir un ecosistema MCP más seguro y resistente a los ataques maliciosos. La transparencia en la divulgación de vulnerabilidades, el desarrollo de herramientas de detección y mitigación, y la promoción de las mejores prácticas de seguridad son pasos fundamentales para proteger los sistemas basados en MCP de las amenazas emergentes.
En resumen, la seguridad del ecosistema MCP es un desafío complejo que requiere un enfoque proactivo y colaborativo. Al comprender las vulnerabilidades de seguridad que pueden ser explotadas por actores maliciosos y tomar medidas para mitigarlas, podemos garantizar que los modelos de lenguaje grandes se utilicen de manera segura y responsable. La iniciativa de SlowMist de abrir el código fuente de MasterMCP es un paso valioso para promover la investigación y la colaboración en el ámbito de la seguridad de MCP. Al proporcionar una herramienta accesible y fácil de usar para simular ataques, MasterMCP permite a los investigadores y desarrolladores identificar y mitigar las vulnerabilidades de seguridad de manera proactiva. La documentación detallada y los ejemplos prácticos que acompañan a MasterMCP facilitan la comprensión de los conceptos clave y la aplicación de las técnicas de seguridad más recientes. Además, la arquitectura modular de MasterMCP permite la fácil incorporación de nuevos vectores de ataque y la adaptación a los cambios en el panorama de amenazas. La colaboración con la comunidad de código abierto y el intercambio de conocimientos y experiencias son esenciales para construir un ecosistema MCP más seguro y resistente. Al trabajar juntos, podemos identificar y abordar las vulnerabilidades de seguridad de manera más eficaz y garantizar que los modelos de lenguaje grandes se utilicen de manera responsable y ética. La creación de estándares de seguridad comunes y la promoción de las mejores prácticas de seguridad pueden ayudar a garantizar la interoperabilidad y la seguridad de los sistemas basados en MCP. La adopción de un enfoque de seguridad por diseño, que integre la seguridad en todas las etapas del desarrollo, puede ayudar a prevenir futuros incidentes y garantizar la integridad de los datos y la privacidad de los usuarios. La inversión en la formación y la capacitación de profesionales de la seguridad puede ayudar a garantizar que haya un número suficiente de expertos cualificados para abordar los desafíos de seguridad de MCP. Al tomar medidas proactivas para proteger los sistemas basados en MCP, podemos aprovechar el potencial transformador de la inteligencia artificial de manera segura y responsable.