MCPセキュリティ理解の重要性
企業がLLMを重要なビジネスツールとますます統合するにつれて、CISO、AIエンジニア、セキュリティ研究者は、MCPが提示するリスクと防御の機会を完全に理解することが重要です。
Tenableの上級スタッフ研究エンジニアであるBen Smith氏は、次のように述べています。「MCPは急速に進化している未成熟なテクノロジーであり、AIとの対話方法を再構築しています。MCPツールは開発が容易で豊富ですが、セキュリティバイデザインの原則を具現化しておらず、注意して取り扱う必要があります。したがって、これらの新しい手法は強力なツールを構築するのに役立ちますが、同じ手法が悪意のある目的に転用される可能性があります。注意を怠るのではなく、MCPサーバーを攻撃対象領域の拡張として扱ってください。」
研究の主なハイライト
モデル間の挙動の違い:
- Claude Sonnet 3.7とGemini 2.5 Pro Experimentalは、常にロガーを呼び出し、システムプロンプトの一部を公開しました。
- GPT-4oもロガーを挿入しましたが、実行ごとに異なる（そして時には幻覚の）パラメータ値を生成しました。
セキュリティの利点: 攻撃者が使用するのと同じメカニズムを、防御側がツールチェーンの監査、悪意のあるツールまたは未知のツールの検出、およびMCPホスト内にガードレールを構築するために使用できます。
明示的なユーザー承認: MCPは、ツールを実行する前に明示的なユーザー承認を既に必要としています。この研究は、厳格な最小権限のデフォルトと、徹底的な個々のツールレビューおよびテストの必要性を強調しています。
Model Context Protocol（MCP）の詳細
Model Context Protocol（MCP）は、AIモデルが外部世界と対話する方法におけるパラダイムシフトを表しています。従来のAIシステムが隔離された状態で動作するのとは異なり、MCPを使用すると、AIモデルは外部ツールやサービスとシームレスに統合でき、データベースへのアクセスや電子メールの送信から物理デバイスの制御まで、幅広いタスクを実行できます。この統合により、AIアプリケーションの新しい可能性が開かれますが、慎重に対処する必要がある新しいセキュリティリスクも発生します。
MCPのアーキテクチャの理解
MCPの中核には、AIモデルと外部ツール間の通信を容易にするために連携するいくつかの主要コンポーネントがあります。これらのコンポーネントには次のものが含まれます。
- AIモデル: これは、システムを駆動する中心的なインテリジェンスです。GPT-4のような大規模言語モデル（LLM）や、特定のタスク用に設計された特殊なAIモデルである可能性があります。
- MCPサーバー: これは、AIモデルと外部ツールの中間として機能します。AIモデルからリクエストを受信し、検証して、適切なツールに転送します。
- 外部ツール: これらは、AIモデルが対話するサービスとアプリケーションです。データベース、API、Webサービス、さらには物理デバイスが含まれます。
- ユーザーインターフェース: これは、ユーザーがAIシステムと対話し、その動作を制御する方法を提供します。また、ユーザーがツールのリクエストを承認または拒否する方法も提供する場合があります。
MCPの利点
Model Context Protocolは、従来のAIシステムに比べていくつかの大きな利点があります。
- 機能の向上: 外部ツールと統合することで、AIモデルは単独では実行できないはるかに幅広いタスクを実行できます。
- 効率の向上: MCPは、人間による介入が必要なタスクを自動化し、時間とリソースを節約できます。
- 柔軟性の強化: MCPを使用すると、AIモデルは変化する状況に適応し、新しい情報にリアルタイムで対応できます。
- スケーラビリティの向上: MCPは、増え続けるユーザーとツールに対応するように簡単にスケーリングできます。
MCPにおける新たなセキュリティリスク
その利点にもかかわらず、MCPは慎重に検討する必要があるいくつかのセキュリティリスクをもたらします。これらのリスクは、MCPがAIモデルに外部世界との対話を許可し、攻撃者が悪用するための新しい道を開くという事実に起因します。
プロンプトインジェクション攻撃
プロンプトインジェクション攻撃は、MCPシステムに対する特に懸念される脅威です。プロンプトインジェクション攻撃では、攻撃者は、AIモデルを操作して意図しないアクションを実行させる悪意のある入力を作成します。これは、悪意のあるコマンドまたは指示をAIモデルの入力に挿入することによって行うことができ、モデルはこれらを正当なコマンドとして解釈します。
たとえば、攻撃者は、データベース内のすべてのデータを削除するか、機密情報を不正な当事者に送信するようにAIモデルに指示するコマンドを挿入する可能性があります。プロンプトインジェクション攻撃が成功した場合の潜在的な結果は、データ侵害、金銭的損失、評判の低下など、深刻なものになる可能性があります。
悪意のあるツール統合
もう1つの重大なリスクは、悪意のあるツールをMCPエコシステムに統合することです。攻撃者は、正当に見えるが、実際には悪意のあるコードを含むツールを作成する可能性があります。AIモデルがこのツールと対話すると、悪意のあるコードが実行され、システム全体が侵害される可能性があります。
たとえば、攻撃者は、ユーザーの資格情報を盗むか、システムにマルウェアをインストールするツールを作成する可能性があります。悪意のあるコードの導入を防ぐために、MCPエコシステムに統合する前に、すべてのツールを注意深く審査することが重要です。
権限昇格
権限昇格は、MCPシステムにおけるもう1つの潜在的なセキュリティリスクです。攻撃者が制限された権限を持つアカウントへのアクセスを取得できた場合、システムの脆弱性を悪用して、より高いレベルの権限を取得できる可能性があります。これにより、攻撃者は機密データにアクセスしたり、システム構成を変更したり、システム全体を制御したりする可能性があります。
データポイズニング
データポイズニングには、AIモデルの構築に使用されるトレーニングデータに悪意のあるデータを挿入することが含まれます。これにより、モデルの動作が破損し、誤った予測を行ったり、意図しないアクションを実行したりする可能性があります。MCPのコンテキストでは、データポイズニングを使用して、AIモデルを操作して悪意のあるツールと対話させたり、その他の有害なアクションを実行させたりすることができます。
可視性と制御の欠如
従来のセキュリティツールは、多くの場合、MCPシステムに対する攻撃の検出と防止に効果がありません。これは、MCPトラフィックが暗号化されていることが多く、正当なトラフィックと区別するのが難しい場合があるためです。その結果、AIモデルのアクティビティを監視し、悪意のある動作を特定することが困難になる可能性があります。
ターンテーブル：防御のためのプロンプトインジェクションの使用
Tenableの研究は、プロンプトインジェクション攻撃で使用されるのと同じ手法を、MCPシステムの堅牢な防御を作成するために再利用できることを示しています。慎重に設計されたプロンプトを作成することにより、セキュリティチームはAIモデルのアクティビティを監視し、悪意のあるツールを検出し、攻撃を防ぐためのガードレールを構築できます。
ツールチェーンの監査
プロンプトインジェクションの主要な防御アプリケーションの1つは、ツールチェーンの監査です。特定のプロンプトをAIモデルの入力に挿入することにより、セキュリティチームはAIモデルが使用しているツールと、それらのツールとの対話方法を追跡できます。この情報は、疑わしいアクティビティを特定し、AIモデルが承認されたツールのみを使用していることを確認するために使用できます。
悪意のあるツールまたは未知のツールの検出
プロンプトインジェクションは、悪意のあるツールまたは未知のツールを検出するためにも使用できます。特定の動作をトリガーするプロンプトを挿入することにより、セキュリティチームは疑わしい動作をしているツール、または使用が許可されていないツールを特定できます。これは、AIモデルが悪意のあるツールと対話するのを防ぎ、システムを攻撃から保護するのに役立ちます。
MCPホスト内にガードレールを構築する
おそらく、プロンプトインジェクションの最も強力な防御アプリケーションは、MCPホスト内にガードレールを構築することです。特定のセキュリティポリシーを施行するプロンプトを挿入することにより、セキュリティチームはAIモデルが不正なアクションを実行したり、機密データにアクセスしたりするのを防ぐことができます。これは、AIモデルの実行に安全な環境を作成し、システムを攻撃から保護するのに役立ちます。
明示的なユーザー承認の重要性
この調査では、MCP環境内でツールを実行する前に、明示的なユーザー承認が不可欠であることが強調されています。MCPにはこの要件がすでに組み込まれていますが、調査結果は、厳格な最小権限のデフォルトと、徹底的な個々のツールのレビューとテストの必要性を裏付けています。このアプローチにより、ユーザーはAIシステムに対する制御を維持し、意図しないアクションの実行を防ぐことができます。
最小権限のデフォルト
最小権限の原則は、ユーザーが職務を遂行するために必要な最小限のアクセスレベルのみを許可する必要があることを規定しています。MCPのコンテキストでは、これは、AIモデルにタスクの実行に絶対に必要なツールとデータへのアクセスのみを許可する必要があることを意味します。これにより、攻撃が成功した場合の潜在的な影響が軽減され、攻撃者が権限を昇格させる能力が制限されます。
徹底的なツールのレビューとテスト
ツールをMCPエコシステムに統合する前に、ツールが安全であり、悪意のあるコードが含まれていないことを確認するために、ツールを徹底的にレビューおよびテストすることが重要です。これには、コード分析、侵入テスト、脆弱性スキャンなど、自動および手動のテスト手法の組み合わせが含まれます。
意味合いと推奨事項
Tenableの研究は、MCPを使用している、または使用を計画している組織に大きな影響を与えます。調査結果は、MCPに関連するセキュリティリスクを理解し、それらのリスクを軽減するための適切なセキュリティ対策を実施することの重要性を強調しています。
主な推奨事項
- 堅牢な入力検証の実装: プロンプトインジェクション攻撃を防ぐために、AIモデルへのすべての入力を注意深く検証する必要があります。これには、悪意のあるコマンドと指示のフィルタリング、および入力の長さと複雑さの制限が含まれます。
- 厳格なアクセス制御の適用: 不正アクセスを防ぐために、機密データとツールへのアクセスを厳格に制御する必要があります。これには、強力な認証メカニズムの使用と最小権限の原則の実装が含まれます。
- AIモデルのアクティビティの監視: 疑わしい動作を検出するために、AIモデルのアクティビティを綿密に監視する必要があります。これには、すべてのツールリクエストと応答のロギング、および異常に関するデータの分析が含まれます。
- 堅牢なインシデント対応計画の実装: 組織は、MCPシステムに関わるセキュリティインシデントに対処するための堅牢なインシデント対応計画を立てる必要があります。これには、攻撃の特定、封じ込め、および復旧の手順が含まれます。
- 常に情報を把握する: MCPの状況は常に進化しているため、最新のセキュリティリスクとベストプラクティスについて常に情報を把握することが重要です。これは、セキュリティメーリングリストへの登録、セキュリティ会議への参加、およびソーシャルメディアでのセキュリティ専門家のフォローによって行うことができます。
これらの推奨事項に従うことで、組織はMCPシステムに対する攻撃のリスクを大幅に軽減し、機密データを保護できます。AIの未来は、安全で信頼できるシステムを構築する私たちの能力にかかっており、そのためには、セキュリティに対する積極的かつ警戒的なアプローチが必要です。