Tenable Research a dévoilé une recherche révolutionnaire qui redéfinit l’approche d’une vulnérabilité de l’IA largement discutée. Dans une analyse détaillée, Ben Smith de Tenable démontre comment des techniques similaires à l’injection de prompts peuvent être efficacement réutilisées pour auditer, surveiller et même créer des pare-feu pour les appels d’outils de Large Language Model (LLM) fonctionnant dans le Model Context Protocol (MCP) de plus en plus populaire.
Le Model Context Protocol (MCP), une nouvelle norme développée par Anthropic, facilite l’intégration des chatbots IA avec des outils externes, leur permettant d’effectuer des tâches de manière autonome. Cette commodité, cependant, introduit de nouveaux défis de sécurité. Les attaquants peuvent insérer des instructions cachées, connues sous le nom d’injection de prompts, ou introduire des outils malveillants pour manipuler l’IA afin de violer ses propres règles. La recherche de Tenable examine de manière exhaustive ces risques et propose une solution unique : tirer parti des mêmes techniques utilisées dans les attaques pour créer des défenses robustes qui surveillent, inspectent et contrôlent chaque outil qu’une IA tente d’utiliser.
L’Importance Cruciale de Comprendre la Sécurité MCP
Alors que les entreprises intègrent de plus en plus de LLM avec des outils commerciaux critiques, il est crucial pour les CISO, les ingénieurs en IA et les chercheurs en sécurité de bien comprendre les risques et les opportunités défensives présentés par MCP.
Ben Smith, ingénieur de recherche senior chez Tenable, note que « MCP est une technologie en évolution rapide et immature qui remodèle la façon dont nous interagissons avec l’IA. Les outils MCP sont faciles à développer et abondants, mais ils n’incarnent pas les principes de la sécurité dès la conception et doivent être manipulés avec soin. Ainsi, bien que ces nouvelles techniques soient utiles pour créer des outils puissants, ces mêmes méthodes peuvent être réutilisées à des fins néfastes. Ne jetez pas la prudence au vent ; traitez plutôt les serveurs MCP comme une extension de votre surface d’attaque. »
Points Clés de la Recherche
Le Comportement Inter-Modèles Varie :
- Claude Sonnet 3.7 et Gemini 2.5 Pro Experimental ont systématiquement invoqué le logger et exposé des parties du prompt système.
- GPT-4o a également inséré le logger, mais a produit des valeurs de paramètres variables (et parfois hallucinées) à chaque exécution.
Avantage en Termes de Sécurité : Les mêmes mécanismes utilisés par les attaquants peuvent être utilisés par les défenseurs pour auditer les chaînes d’outils, détecter les outils malveillants ou inconnus et créer des garde-fous dans les hôtes MCP.
Approbation Explicite de l’Utilisateur : MCP exige déjà une approbation explicite de l’utilisateur avant l’exécution de tout outil. Cette recherche souligne la nécessité de respecter des valeurs par défaut strictes de moindre privilège et de procéder à un examen et à des tests approfondis de chaque outil.
Plongée en Profondeur dans le Protocole de Contexte de Modèle (MCP)
Le Model Context Protocol (MCP) représente un changement de paradigme dans la façon dont les modèles d’IA interagissent avec le monde extérieur. Contrairement aux systèmes d’IA traditionnels qui fonctionnent de manière isolée, MCP permet aux modèles d’IA de s’intégrer de manière transparente avec des outils et des services externes, leur permettant d’effectuer un large éventail de tâches, allant de l’accès aux bases de données et de l’envoi d’e-mails au contrôle des appareils physiques. Cette intégration ouvre de nouvelles possibilités pour les applications d’IA, mais elle introduit également de nouveaux risques de sécurité qui doivent être soigneusement pris en compte.
Comprendre l’Architecture de MCP
À la base, MCP se compose de plusieurs composants clés qui fonctionnent ensemble pour faciliter la communication entre les modèles d’IA et les outils externes. Ces composants comprennent :
- Le Modèle d’IA : C’est l’intelligence centrale qui anime le système. Il pourrait s’agir d’un grand modèle de langage (LLM) comme GPT-4 ou d’un modèle d’IA spécialisé conçu pour une tâche spécifique.
- Le Serveur MCP : Il agit comme un intermédiaire entre le modèle d’IA et les outils externes. Il reçoit les demandes du modèle d’IA, les valide et les transmet à l’outil approprié.
- Les Outils Externes : Ce sont les services et les applications avec lesquels le modèle d’IA interagit. Ils peuvent inclure des bases de données, des API, des services web et même des appareils physiques.
- L’Interface Utilisateur : Elle fournit aux utilisateurs un moyen d’interagir avec le système d’IA et de contrôler son comportement. Elle peut également fournir aux utilisateurs un moyen d’approuver ou de refuser les demandes d’outils.
Les Avantages de MCP
Le Model Context Protocol offre plusieurs avantages significatifs par rapport aux systèmes d’IA traditionnels :
- Fonctionnalité Accrue : En s’intégrant à des outils externes, les modèles d’IA peuvent effectuer un éventail de tâches beaucoup plus large que ce qu’ils pourraient faire seuls.
- Efficacité Améliorée : MCP peut automatiser les tâches qui nécessiteraient autrement une intervention humaine, ce qui permet d’économiser du temps et des ressources.
- Flexibilité Accrue : MCP permet aux modèles d’IA de s’adapter aux circonstances changeantes et de réagir aux nouvelles informations en temps réel.
- Plus Grande Évolutivité : MCP peut être facilement mis à l’échelle pour prendre en charge un nombre croissant d’utilisateurs et d’outils.
Les Risques de Sécurité Émergents dans MCP
Malgré ses avantages, MCP introduit plusieurs risques de sécurité qui doivent être soigneusement pris en compte. Ces risques découlent du fait que MCP permet aux modèles d’IA d’interagir avec le monde extérieur, ce qui ouvre de nouvelles voies que les attaquants peuvent exploiter.
Attaques par Injection de Prompts
Les attaques par injection de prompts constituent une menace particulièrement préoccupante pour les systèmes MCP. Lors d’une attaque par injection de prompts, un attaquant élabore une entrée malveillante qui manipule le modèle d’IA pour qu’il effectue des actions non intentionnelles. Cela peut se faire en injectant des commandes ou des instructions malveillantes dans l’entrée du modèle d’IA, que le modèle interprète ensuite comme des commandes légitimes.
Par exemple, un attaquant pourrait injecter une commande qui indique au modèle d’IA de supprimer toutes les données d’une base de données ou d’envoyer des informations sensibles à une partie non autorisée. Les conséquences potentielles d’une attaque par injection de prompts réussie peuvent être graves, notamment des violations de données, des pertes financières et des atteintes à la réputation.
Intégration d’Outils Malveillants
Un autre risque important est l’intégration d’outils malveillants dans l’écosystème MCP. Un attaquant pourrait créer un outil qui semble légitime mais qui contient en réalité du code malveillant. Lorsque le modèle d’IA interagit avec cet outil, le code malveillant pourrait être exécuté, ce qui pourrait compromettre l’ensemble du système.
Par exemple, un attaquant pourrait créer un outil qui vole les identifiants d’utilisateur ou installe des logiciels malveillants sur le système. Il est essentiel de vérifier soigneusement tous les outils avant de les intégrer dans l’écosystème MCP afin d’empêcher l’introduction de code malveillant.
Élévation de Privilèges
L’élévation de privilèges est un autre risque de sécurité potentiel dans les systèmes MCP. Si un attaquant parvient à accéder à un compte avec des privilèges limités, il peut être en mesure d’exploiter les vulnérabilités du système pour obtenir des privilèges de niveau supérieur. Cela pourrait permettre à l’attaquant d’accéder à des données sensibles, de modifier les configurations du système ou même de prendre le contrôle de l’ensemble du système.
Empoisonnement des Données
L’empoisonnement des données consiste à injecter des données malveillantes dans les données d’entraînement utilisées pour construire les modèles d’IA. Cela peut corrompre le comportement du modèle, ce qui l’amène à faire des prédictions incorrectes ou à prendre des mesures non intentionnelles. Dans le contexte de MCP, l’empoisonnement des données pourrait être utilisé pour manipuler le modèle d’IA afin qu’il interagisse avec des outils malveillants ou qu’il effectue d’autres actions nuisibles.
Manque de Visibilité et de Contrôle
Les outils de sécurité traditionnels sont souvent inefficaces pour détecter et prévenir les attaques contre les systèmes MCP. En effet, le trafic MCP est souvent chiffré et peut être difficile à distinguer du trafic légitime. Par conséquent, il peut être difficile de surveiller l’activité du modèle d’IA et d’identifier les comportements malveillants.
Inverser la Tendance : Utiliser l’Injection de Prompts pour la Défense
La recherche de Tenable démontre que les mêmes techniques utilisées dans les attaques par injection de prompts peuvent être réutilisées pour créer des défenses robustes pour les systèmes MCP. En élaborant des prompts soigneusement conçus, les équipes de sécurité peuvent surveiller l’activité du modèle d’IA, détecter les outils malveillants et créer des garde-fous pour prévenir les attaques.
Auditer les Chaînes d’Outils
L’une des principales applications défensives de l’injection de prompts est l’audit des chaînes d’outils. En injectant des prompts spécifiques dans l’entrée du modèle d’IA, les équipes de sécurité peuvent suivre les outils que le modèle d’IA utilise et la façon dont il interagit avec eux. Ces informations peuvent être utilisées pour identifier les activités suspectes et pour s’assurer que le modèle d’IA n’utilise que des outils autorisés.
Détecter les Outils Malveillants ou Inconnus
L’injection de prompts peut également être utilisée pour détecter les outils malveillants ou inconnus. En injectant des prompts qui déclenchent des comportements spécifiques, les équipes de sécurité peuvent identifier les outils qui agissent de manière suspecte ou qui ne sont pas autorisés à être utilisés. Cela peut aider à empêcher le modèle d’IA d’interagir avec des outils malveillants et à protéger le système contre les attaques.
Construire des Garde-Fous à l’Intérieur des Hôtes MCP
L’application défensive la plus puissante de l’injection de prompts est peut-être la construction de garde-fous à l’intérieur des hôtes MCP. En injectant des prompts qui appliquent des politiques de sécurité spécifiques, les équipes de sécurité peuvent empêcher le modèle d’IA d’effectuer des actions non autorisées ou d’accéder à des données sensibles. Cela peut aider à créer un environnement sécurisé pour l’exécution du modèle d’IA et à protéger le système contre les attaques.
L’Importance de l’Approbation Explicite de l’Utilisateur
La recherche souligne la nécessité cruciale d’une approbation explicite de l’utilisateur avant l’exécution de tout outil dans l’environnement MCP. MCP intègre déjà cette exigence, mais les conclusions renforcent la nécessité de respecter des valeurs par défaut strictes de moindre privilège et de procéder à un examen et à des tests approfondis de chaque outil. Cette approche garantit que les utilisateurs conservent le contrôle du système d’IA et peuvent l’empêcher d’effectuer des actions non intentionnelles.
Valeurs par Défaut de Moindre Privilège
Le principe du moindre privilège stipule que les utilisateurs ne doivent se voir accorder que le niveau d’accès minimum nécessaire pour effectuer leurs fonctions professionnelles. Dans le contexte de MCP, cela signifie que les modèles d’IA ne doivent se voir accorder l’accès qu’aux outils et aux données dont ils ont absolument besoin pour effectuer leurs tâches. Cela réduit l’impact potentiel d’une attaque réussie et limite la capacité de l’attaquant à élever ses privilèges.
Examen et Tests Approfondis des Outils
Avant d’intégrer un outil dans l’écosystème MCP, il est essentiel de l’examiner et de le tester minutieusement pour s’assurer qu’il est sécurisé et ne contient pas de code malveillant. Cela doit impliquer une combinaison de techniques de tests automatisés et manuels, notamment l’analyse du code, les tests d’intrusion et l’analyse des vulnérabilités.
Implications et Recommandations
La recherche de Tenable a des implications significatives pour les organisations qui utilisent ou prévoient d’utiliser MCP. Les conclusions soulignent l’importance de comprendre les risques de sécurité associés à MCP et de mettre en œuvre des mesures de sécurité appropriées pour atténuer ces risques.
Recommandations Clés
- Mettre en œuvre une validation robuste des entrées : Toutes les entrées du modèle d’IA doivent être soigneusement validées pour prévenir les attaques par injection de prompts. Cela doit inclure le filtrage des commandes et des instructions malveillantes et la limitation de la longueur et de la complexité des entrées.
- Appliquer des contrôles d’accèsstricts : L’accès aux données et aux outils sensibles doit être strictement contrôlé pour prévenir les accès non autorisés. Cela doit impliquer l’utilisation de mécanismes d’authentification forts et la mise en œuvre du principe du moindre privilège.
- Surveiller l’activité du modèle d’IA : L’activité du modèle d’IA doit être étroitement surveillée pour détecter les comportements suspects. Cela doit inclure la journalisation de toutes les demandes et réponses des outils et l’analyse des données pour détecter les anomalies.
- Mettre en œuvre un plan de réponse aux incidents robuste : Les organisations doivent avoir un plan de réponse aux incidents robuste en place pour faire face aux incidents de sécurité impliquant les systèmes MCP. Cela doit inclure des procédures pour identifier, contenir et récupérer des attaques.
- Rester informé : Le paysage MCP est en constante évolution, il est donc important de rester informé des derniers risques de sécurité et des meilleures pratiques. Cela peut se faire en s’abonnant aux listes de diffusion de sécurité, en assistant à des conférences sur la sécurité et en suivant des experts en sécurité sur les médias sociaux.
En suivant ces recommandations, les organisations peuvent réduire considérablement le risque d’attaques contre leurs systèmes MCP et protéger leurs données sensibles. L’avenir de l’IA dépend de notre capacité à construire des systèmes sécurisés et dignes de confiance, ce qui nécessite une approche proactive et vigilante de la sécurité.