Tenable Research telah mengungkap penelitian inovatif yang mendefinisikan ulang pendekatan terhadap kerentanan AI yang banyak dibahas. Dalam analisis terperinci, Ben Smith dari Tenable menunjukkan bagaimana teknik yang mirip dengan injeksi prompt dapat secara efektif digunakan kembali untuk mengaudit, memantau, dan bahkan membuat firewall untuk panggilan alat Large Language Model (LLM) yang beroperasi dalam Model Context Protocol (MCP) yang semakin populer.
Model Context Protocol (MCP), standar baru yang dikembangkan oleh Anthropic, memfasilitasi integrasi chatbot AI dengan alat eksternal, memungkinkan mereka untuk melakukan tugas secara mandiri. Kenyamanan ini, bagaimanapun, memperkenalkan tantangan keamanan baru. Penyerang dapat memasukkan instruksi tersembunyi, yang dikenal sebagai injeksi prompt, atau memperkenalkan alat berbahaya untuk memanipulasi AI agar melanggar aturannya sendiri. Penelitian Tenable secara komprehensif memeriksa risiko-risiko ini dan mengusulkan solusi unik: memanfaatkan teknik yang sama yang digunakan dalam serangan untuk menciptakan pertahanan yang kuat yang memantau, memeriksa, dan mengendalikan setiap alat yang coba digunakan oleh AI.
Pentingnya Memahami Keamanan MCP
Seiring bisnis semakin mengintegrasikan LLM dengan alat bisnis penting, sangat penting bagi CISO, insinyur AI, dan peneliti keamanan untuk sepenuhnya memahami risiko dan peluang pertahanan yang ditawarkan oleh MCP.
Ben Smith, insinyur peneliti staf senior di Tenable, mencatat bahwa "MCP adalah teknologi yang berkembang pesat dan belum matang yang membentuk kembali cara kita berinteraksi dengan AI. Alat MCP mudah dikembangkan dan berlimpah, tetapi mereka tidak mewujudkan prinsip-prinsip keamanan berdasarkan desain dan harus ditangani dengan hati-hati. Jadi, sementara teknik baru ini berguna untuk membangun alat yang ampuh, metode yang sama dapat digunakan kembali untuk tujuan jahat. Jangan buang kehati-hatian; alih-alih, perlakukan server MCP sebagai perpanjangan dari permukaan serangan Anda."
Sorotan Utama dari Penelitian
Perilaku Lintas Model Bervariasi:
- Claude Sonnet 3.7 dan Gemini 2.5 Pro Experimental secara konsisten memanggil logger dan mengekspos bagian dari prompt sistem.
- GPT-4o juga memasukkan logger tetapi menghasilkan nilai parameter yang bervariasi (dan terkadang halusinasi) di setiap proses.
Keuntungan Keamanan: Mekanisme yang sama yang digunakan oleh penyerang dapat digunakan oleh pembela untuk mengaudit rantai alat, mendeteksi alat berbahaya atau tidak dikenal, dan membangun pagar pembatas di dalam host MCP.
Persetujuan Pengguna Eksplisit: MCP sudah membutuhkan persetujuan pengguna eksplisit sebelum alat apa pun dieksekusi. Penelitian ini menekankan perlunya default hak istimewa terendah yang ketat dan peninjauan serta pengujian alat individual yang menyeluruh.
Seluk Beluk Model Context Protocol (MCP)
Model Context Protocol (MCP) mewakili perubahan paradigma dalam cara model AI berinteraksi dengan dunia eksternal. Tidak seperti sistem AI tradisional yang beroperasi dalam isolasi, MCP memungkinkan model AI untuk berintegrasi secara mulus dengan alat dan layanan eksternal, memungkinkan mereka untuk melakukan berbagai tugas, dari mengakses database dan mengirim email hingga mengendalikan perangkat fisik. Integrasi ini membuka kemungkinan baru untuk aplikasi AI, tetapi juga memperkenalkan risiko keamanan baru yang harus ditangani dengan hati-hati.
Memahami Arsitektur MCP
Pada intinya, MCP terdiri dari beberapa komponen utama yang bekerja bersama untuk memfasilitasi komunikasi antara model AI dan alat eksternal. Komponen-komponen ini meliputi:
- Model AI: Ini adalah kecerdasan pusat yang mendorong sistem. Ini bisa berupa model bahasa besar (LLM) seperti GPT-4 atau model AI khusus yang dirancang untuk tugas tertentu.
- Server MCP: Ini bertindak sebagai perantara antara model AI dan alat eksternal. Ia menerima permintaan dari model AI, memvalidasinya, dan meneruskannya ke alat yang sesuai.
- Alat Eksternal: Ini adalah layanan dan aplikasi yang berinteraksi dengan model AI. Mereka dapat mencakup database, API, layanan web, dan bahkan perangkat fisik.
- Antarmuka Pengguna: Ini menyediakan cara bagi pengguna untuk berinteraksi dengan sistem AI dan mengendalikan perilakunya. Ini juga dapat menyediakan cara bagi pengguna untuk menyetujui atau menolak permintaan alat.
Manfaat MCP
Model Context Protocol menawarkan beberapa keuntungan signifikan dibandingkan sistem AI tradisional:
- Peningkatan Fungsionalitas: Dengan berintegrasi dengan alat eksternal, model AI dapat melakukan berbagai tugas yang jauh lebih luas daripada yang dapat mereka lakukan sendiri.
- Peningkatan Efisiensi: MCP dapat mengotomatiskan tugas yang seharusnya membutuhkan intervensi manusia, menghemat waktu dan sumber daya.
- Peningkatan Fleksibilitas: MCP memungkinkan model AI untuk beradaptasi dengan perubahan keadaan dan menanggapi informasi baru secara real-time.
- Skalabilitas Lebih Besar: MCP dapat dengan mudah ditingkatkan untuk mengakomodasi sejumlah besar pengguna dan alat yang terus bertambah.
Risiko Keamanan yang Muncul di MCP
Terlepas dari manfaatnya, MCP memperkenalkan beberapa risiko keamanan yang harus dipertimbangkan dengan hati-hati. Risiko-risiko ini berasal dari fakta bahwa MCP memungkinkan model AI untuk berinteraksi dengan dunia eksternal, yang membuka jalan baru bagi penyerang untuk dieksploitasi.
Serangan Injeksi Prompt
Serangan injeksi prompt adalah ancaman yang sangat memprihatinkan bagi sistem MCP. Dalam serangan injeksi prompt, seorang penyerang membuat input berbahaya yang memanipulasi model AI untuk melakukan tindakan yang tidak diinginkan. Ini dapat dilakukan dengan menyuntikkan perintah atau instruksi berbahaya ke dalam input model AI, yang kemudian ditafsirkan oleh model sebagai perintah yang sah.
Misalnya, seorang penyerang dapat menyuntikkan perintah yang memberi tahu model AI untuk menghapus semua data dalam database atau mengirim informasi sensitif ke pihak yang tidak berwenang. Konsekuensi potensial dari serangan injeksi prompt yang berhasil bisa parah, termasuk pelanggaran data, kerugian finansial, dan kerusakan reputasi.
Integrasi Alat Berbahaya
Risiko signifikan lainnya adalah integrasi alat berbahaya ke dalam ekosistem MCP. Seorang penyerang dapat membuat alat yang tampak sah tetapi sebenarnya berisi kode berbahaya. Ketika model AI berinteraksi dengan alat ini, kode berbahaya dapat dieksekusi, yang berpotensi membahayakan seluruh sistem.
Misalnya, seorang penyerang dapat membuat alat yang mencuri kredensial pengguna atau menginstal malware pada sistem. Sangat penting untuk memeriksa dengan cermat semua alat sebelum mengintegrasikannya ke dalam ekosistem MCP untuk mencegah masuknya kode berbahaya.
Eskalasi Hak Istimewa
Eskalasi hak istimewa adalah risiko keamanan potensial lainnya dalam sistem MCP. Jika seorang penyerang dapat memperoleh akses ke akun dengan hak istimewa terbatas, mereka mungkin dapat mengeksploitasi kerentanan dalam sistem untuk mendapatkan hak istimewa tingkat tinggi. Ini dapat memungkinkan penyerang untuk mengakses data sensitif, mengubah konfigurasi sistem, atau bahkan mengambil kendali atas seluruh sistem.
Peracunan Data
Peracunan data melibatkan penyuntikan data berbahaya ke dalam data pelatihan yang digunakan untuk membangun model AI. Ini dapat merusak perilaku model, menyebabkannya membuat prediksi yang salah atau mengambil tindakan yang tidak diinginkan. Dalam konteks MCP, peracunan data dapat digunakan untuk memanipulasi model AI agar berinteraksi dengan alat berbahaya atau melakukan tindakan berbahaya lainnya.
Kurangnya Visibilitas dan Kontrol
Alat keamanan tradisional seringkali tidak efektif dalam mendeteksi dan mencegah serangan terhadap sistem MCP. Ini karena lalu lintas MCP sering dienkripsi dan dapat sulit dibedakan dari lalu lintas yang sah. Akibatnya, bisa jadi sulit untuk memantau aktivitas model AI dan mengidentifikasi perilaku berbahaya.
Membalikkan Keadaan: Menggunakan Injeksi Prompt untuk Pertahanan
Penelitian Tenable menunjukkan bahwa teknik yang sama yang digunakan dalam serangan injeksi prompt dapat digunakan kembali untuk menciptakan pertahanan yang kuat untuk sistem MCP. Dengan membuat prompt yang dirancang dengan cermat, tim keamanan dapat memantau aktivitas model AI, mendeteksi alat berbahaya, dan membangun pagar pembatas untuk mencegah serangan.
Mengaudit Rantai Alat
Salah satu aplikasi defensif utama dari injeksi prompt adalah mengaudit rantai alat. Dengan menyuntikkan prompt tertentu ke dalam input model AI, tim keamanan dapat melacak alat mana yang digunakan model AI dan bagaimana ia berinteraksi dengan mereka. Informasi ini dapat digunakan untuk mengidentifikasi aktivitas mencurigakan dan untuk memastikan bahwa model AI hanya menggunakan alat yang berwenang.
Mendeteksi Alat Berbahaya atau Tidak Dikenal
Injeksi prompt juga dapat digunakan untuk mendeteksi alat berbahaya atau tidak dikenal. Dengan menyuntikkan prompt yang memicu perilaku tertentu, tim keamanan dapat mengidentifikasi alat yang bertindak mencurigakan atau yang tidak berwenang untuk digunakan. Ini dapat membantu mencegah model AI berinteraksi dengan alat berbahaya dan melindungi sistem dari serangan.
Membangun Pagar Pembatas di Dalam Host MCP
Mungkin aplikasi defensif paling kuat dari injeksi prompt adalah membangun pagar pembatas di dalam host MCP. Dengan menyuntikkan prompt yang memberlakukan kebijakan keamanan tertentu, tim keamanan dapat mencegah model AI melakukan tindakan yang tidak sah atau mengakses data sensitif. Ini dapat membantu menciptakan lingkungan yang aman untuk eksekusi model AI dan melindungi sistem dari serangan.
Pentingnya Persetujuan Pengguna Eksplisit
Penelitian ini menggarisbawahi kebutuhan kritis akan persetujuan pengguna eksplisit sebelum alat apa pun dieksekusi di dalam lingkungan MCP. MCP sudah menggabungkan persyaratan ini, tetapi temuan tersebut memperkuat perlunya default hak istimewa terendah yang ketat dan peninjauan serta pengujian alat individual yang menyeluruh. Pendekatan ini memastikan bahwa pengguna mempertahankan kendali atas sistem AI dan dapat mencegahnya melakukan tindakan yang tidak diinginkan.
Default Hak Istimewa Terendah
Prinsip hak istimewa terendah menentukan bahwa pengguna hanya boleh diberikan tingkat akses minimum yang diperlukan untuk melakukan fungsi pekerjaan mereka. Dalam konteks MCP, ini berarti bahwa model AI hanya boleh diberikan akses ke alat dan data yang benar-benar mereka butuhkan untuk melakukan tugas mereka. Ini mengurangi potensi dampak dari serangan yang berhasil dan membatasi kemampuan penyerang untuk meningkatkan hak istimewa.
Peninjauan dan Pengujian Alat yang Menyeluruh
Sebelum mengintegrasikan alat apa pun ke dalam ekosistem MCP, sangat penting untuk meninjau dan mengujinya secara menyeluruh untuk memastikan bahwa alat tersebut aman dan tidak mengandung kode berbahaya. Ini harus melibatkan kombinasi teknik pengujian otomatis dan manual, termasuk analisis kode, pengujian penetrasi, dan pemindaian kerentanan.
Implikasi dan Rekomendasi
Penelitian Tenable memiliki implikasi signifikan bagi organisasi yang menggunakan atau berencana untuk menggunakan MCP. Temuan tersebut menyoroti pentingnya memahami risiko keamanan yang terkait dengan MCP dan menerapkan langkah-langkah keamanan yang tepat untuk mengurangi risiko tersebut.
Rekomendasi Utama
- Terapkan validasi input yang kuat: Semua input ke model AI harus divalidasi dengan cermat untuk mencegah serangan injeksi prompt. Ini harus mencakup penyaringan perintah dan instruksi berbahaya dan membatasi panjang dan kompleksitas input.
- Terapkan kontrol akses yang ketat: Akses ke data dan alat sensitif harus dikontrol secara ketat untuk mencegah akses tidak sah. Ini harus melibatkan penggunaan mekanisme otentikasi yang kuat dan penerapan prinsip hak istimewa terendah.
- Pantau aktivitas model AI: Aktivitas model AI harus dipantau secara ketat untuk mendeteksi perilaku mencurigakan. Ini harus mencakup pencatatan semua permintaan dan respons alat dan menganalisis data untuk anomali.
- Terapkan rencana respons insiden yang kuat: Organisasi harus memiliki rencana respons insiden yang kuat untuk menangani insiden keamanan yang melibatkan sistem MCP. Ini harus mencakup prosedur untuk mengidentifikasi, menahan, dan memulihkan dari serangan.
- Tetap terinformasi: Lanskap MCP terus berkembang, jadi penting untuk tetap terinformasi tentang risiko keamanan dan praktik terbaik terbaru. Ini dapat dilakukan dengan berlangganan milis keamanan, menghadiri konferensi keamanan, dan mengikuti pakar keamanan di media sosial.
Dengan mengikuti rekomendasi ini, organisasi dapat secara signifikan mengurangi risiko serangan terhadap sistem MCP mereka dan melindungi data sensitif mereka. Masa depan AI bergantung pada kemampuan kita untuk membangun sistem yang aman dan dapat dipercaya, dan itu membutuhkan pendekatan keamanan yang proaktif dan waspada.