モデルコンテキストプロトコル（MCP）の概要
Anthropic社が2024年後半に導入したMCPは、生成AI（GenAI）ツールを外部システムと統合するための重要なインターフェースとして機能します。これは、しばしば「GenAI用のUSB-Cポート」に例えられます。これにより、Claude 3.7 SonnetやCursor AIなどのツールは、データベース、アプリケーションプログラミングインターフェース（API）、ローカルシステムなど、さまざまな外部リソースとシームレスに連携できます。この統合機能により、企業は複雑なワークフローを自動化し、業務効率を向上させることができます。しかし、現在のMCP内の権限フレームワークには十分な安全対策が欠けており、悪意のある行為者がこれらの統合を不正な目的で乗っ取る可能性があり、脆弱性の影響を受けやすくなっています。
詳細な攻撃シナリオ
1. 悪意のあるパッケージによるローカルシステムの侵害
最初の概念実証（PoC）攻撃では、注意深く作成された悪意のあるMCPパッケージが、ファイル管理用に設計された正当なツールとして偽装される可能性があることが実証されました。不用意なユーザーがこのパッケージをCursor AIなどのツールと統合すると、ユーザーの知識や同意なしに不正なコマンドが実行されます。
攻撃メカニズム：
- 欺瞞的なパッケージング： 悪意のあるパッケージは、ファイル管理用の標準的で安全なツールとして表示されるように設計されています。
- 不正な実行： 統合時に、パッケージはユーザーが承認していないコマンドを実行します。
- 概念実証： 攻撃は、不正なコマンド実行の明らかな兆候である、計算機アプリケーションを突然起動することによって実証されました。
現実世界への影響：
- マルウェアのインストール： 侵害されたパッケージを使用して、被害者のシステムにマルウェアをインストールすることができます。
- データの流出： 機密データをシステムから抽出して、攻撃者に送信することができます。
- システムの制御： 攻撃者は、侵害されたシステムを制御して、広範囲にわたる悪意のある活動を実行することができます。
このシナリオは、エンタープライズシステムへの悪意のあるコードの導入を防ぐために、MCPパッケージに対する堅牢なセキュリティチェックと検証プロセスの必要性を強調しています。
2. ドキュメントプロンプトインジェクションによるサーバーのハイジャック
2番目のPoC攻撃では、Claude 3.7 Sonnetにアップロードされた操作されたドキュメントを使用する高度な手法が使用されました。このドキュメントには、処理されるとファイルアクセス権限を持つMCPサーバーを悪用する隠されたプロンプトが含まれていました。
攻撃メカニズム：
- 操作されたドキュメント： ドキュメントは、ユーザーにすぐには見えない隠されたプロンプトを含むように作成されています。
- 隠されたプロンプトの実行： ドキュメントがGenAIツールによって処理されると、隠されたプロンプトが実行されます。
- サーバーの悪用： プロンプトは、MCPサーバーのファイルアクセス権限を悪用して不正なアクションを実行します。
攻撃の結果：
- ファイルの暗号化： 攻撃は、被害者のファイルを暗号化してアクセス不能にすることにより、ランサムウェアシナリオをシミュレートしました。
- データの盗難： 攻撃者はこの方法を使用して、サーバーに保存されている機密データを盗むことができます。
- システムの妨害： 重要なシステムが妨害され、重大な業務の中断につながる可能性があります。
この攻撃は、GenAI環境内で悪意のあるプロンプトが実行されるのを防ぐために、厳格な入力検証とセキュリティプロトコルを実装することの重要性を強調しています。
特定された主な脆弱性
研究者は、MCPの欠陥の深刻さに貢献する2つの主要な問題を特定しました。
- 過剰な権限を持つ統合： MCPサーバーは、多くの場合、制限のないファイルアクセスなど、本来の機能に不要な過剰な権限で構成されています。この過剰な権限付与により、攻撃者はこれらの広範なアクセス権を悪用する機会が生まれます。
- ガードレールの欠如： MCPには、MCPパッケージの整合性と安全性を検証したり、ドキュメントに埋め込まれた悪意のあるプロンプトを検出したりするための組み込みメカニズムがありません。このセキュリティチェックの欠如により、攻撃者は従来のセキュリティ対策を回避することができます。
これらの脆弱性の組み合わせにより、悪意のある行為者は見かけ上は良性のファイルまたはツールを武器化し、システムとネットワーク全体を侵害する可能性のある強力な攻撃ベクトルに変えることができます。
サプライチェーンリスクの増大
MCPの欠陥は、侵害されたMCPパッケージがサードパーティの開発者を介してエンタープライズネットワークに侵入する可能性があるため、サプライチェーンリスクも増大させます。これは、組織が強力な内部セキュリティ対策を講じていたとしても、サプライヤーの1つが侵害された場合、依然として脆弱になる可能性があることを意味します。
脆弱性経路：
- 侵害された開発者： サードパーティの開発者のシステムが侵害され、攻撃者が悪意のあるコードをMCPパッケージに挿入できるようになります。
- 配布： 侵害されたパッケージは、開発者のツールに依存している組織に配布されます。
- 侵入： 侵害されたパッケージが組織のシステムに統合されると、悪意のあるコードがエンタープライズネットワークに侵入します。
このシナリオは、組織がサードパーティのサプライヤーを慎重に審査し、サプライヤーが堅牢なセキュリティ慣行を導入していることを確認する必要性を強調しています。
コンプライアンスと規制の脅威
医療や金融など、機密データを扱う業界は、この脆弱性により、より高いコンプライアンスの脅威に直面しています。攻撃者が保護された情報を流出させた場合、GDPR（一般データ保護規則）やHIPAA（医療保険の携行性と責任に関する法律）などの規制に違反する可能性があります。
コンプライアンスリスク：
- データ侵害通知法： データ侵害が発生した場合、組織は影響を受ける当事者および規制機関に通知することが義務付けられる場合があります。
- 経済的ペナルティ： 規制への準拠違反は、重大な経済的ペナルティにつながる可能性があります。
- 評判の低下： データ侵害は、組織の評判を損ない、顧客の信頼を損なう可能性があります。
これらのリスクは、組織が機密データを保護し、規制要件に準拠するために、堅牢なセキュリティ対策を実装する必要性を強調しています。
軽減戦略
この脆弱性に関連するリスクを効果的に軽減するために、組織は次の軽減戦略を実装する必要があります。
- MCP権限の制限： ファイルおよびシステムアクセスを制限するために、最小権限の原則を適用します。これは、MCPサーバーに本来の機能を実行するために必要な最小限の権限のみを付与することを意味します。
- アップロードされたファイルのスキャン： GenAIシステムによって処理される前に、ドキュメント内の悪意のあるプロンプトを検出するために、AI固有のツールをデプロイします。これらのツールは、脆弱性を悪用するために使用される可能性のあるプロンプトを識別してブロックすることができます。
- サードパーティパッケージの監査： デプロイする前に、脆弱性についてMCP統合を徹底的に審査します。これには、悪意のある活動の兆候がないかコードを確認し、パッケージが信頼できるソースからのものであることを確認することが含まれます。
- 異常の監視： 予期しないファイルの暗号化や不正なアクセス試行など、MCPに接続されたシステムの異常な活動を継続的に監視します。これは、リアルタイムで攻撃を検出して対応するのに役立ちます。
Anthropic社の対応
Anthropic社は、セキュリティ研究者の調査結果を認識しており、2025年第3四半期に、きめ細かい権限制御と開発者セキュリティガイドラインを導入することを約束しました。これらの対策は、MCP統合に対するセキュリティと制御を向上させ、悪用のリスクを軽減することを目的としています。
専門家からの推奨事項
それまでの間、専門家は企業に対し、MCP統合を未検証のソフトウェアと同様の注意を払って扱うよう促しています。これは、MCP統合をデプロイする前に、徹底的なセキュリティ評価を実施し、堅牢なセキュリティ制御を実装することを意味します。
主な推奨事項：
- MCP統合を潜在的に信頼できないソフトウェアとして扱う。
- デプロイする前に徹底的なセキュリティ評価を実施する。
- リスクを軽減するために堅牢なセキュリティ制御を実装する。
この慎重なアプローチは、GenAIが変革の可能性を提供すると同時に、慎重に管理する必要のある進化するリスクも伴うことを思い出させてくれます。GenAI環境を保護するために積極的な措置を講じることで、組織はこの脆弱性の潜在的な結果から身を守ることができます。
生成AI技術の急速な進歩には、新たな脅威から保護するためのセキュリティ対策の並行した進化が必要です。MCPの脆弱性は、AIツールを既存のシステムに統合する際に、堅牢なセキュリティ慣行が重要であることを改めて認識させてくれます。企業がGenAIソリューションを採用し活用し続けるにつれて、リスクを軽減し、これらの強力な技術の安全かつ責任ある使用を保証するためには、警戒心と積極的なセキュリティへのアプローチが不可欠です。これらの課題に対処し、安全で信頼できるAIエコシステムを育成するためには、セキュリティ研究者、AI開発者、業界関係者間の継続的な協力が不可欠です。