모델 컨텍스트 프로토콜 (MCP) 이해
2024년 말 Anthropic에서 도입한 MCP는 GenAI 도구를 외부 시스템과 통합하는 데 중요한 인터페이스 역할을 합니다. ‘GenAI를 위한 USB-C 포트’와 같이 자주 비유되며, Claude 3.7 Sonnet 및 Cursor AI와 같은 도구가 데이터베이스, API, 로컬 시스템 등 다양한 외부 리소스와 원활하게 상호 작용할 수 있도록 지원합니다. 이러한 통합 기능은 기업이 복잡한 워크플로우를 자동화하고 운영 효율성을 향상시키는 데 도움이 됩니다. 그러나 현재 MCP 내의 권한 프레임워크는 충분한 안전 장치가 부족하여 악의적인 행위자가 이러한 통합을 악용하여 악의적인 목적으로 사용할 수 있습니다.
상세 공격 시나리오
1. 악성 패키지로 로컬 시스템 손상
첫 번째 PoC (Proof-of-Concept) 공격에서 연구자들은 정교하게 제작된 악성 MCP 패키지를 파일 관리를 위한 합법적인 도구로 위장하는 방법을 보여주었습니다. 아무것도 모르는 사용자가 이 패키지를 Cursor AI와 같은 도구와 통합하면 사용자 모르게 권한이 없는 명령이 실행됩니다.
공격 메커니즘:
- 기만적인 패키징: 악성 패키지는 파일 관리를 위한 안전한 표준 도구로 보이도록 설계되었습니다.
- 무단 실행: 통합 시 패키지는 사용자가 승인하지 않은 명령을 실행합니다.
- 개념 증명: 공격은 갑자기 계산기 응용 프로그램을 시작하여 무단 명령 실행의 명확한 징후를 보여주었습니다.
실제 영향:
- 맬웨어 설치: 손상된 패키지를 사용하여 피해자의 시스템에 맬웨어를 설치할 수 있습니다.
- 데이터 유출: 시스템에서 민감한 데이터를 추출하여 공격자에게 보낼 수 있습니다.
- 시스템 제어: 공격자는 손상된 시스템에 대한 제어권을 얻어 광범위한 악의적인 활동을 수행할 수 있습니다.
이 시나리오는 기업 시스템에 악성 코드가 유입되는 것을 방지하기 위해 MCP 패키지에 대한 강력한 보안 검사 및 유효성 검사 프로세스가 필요함을 강조합니다.
2. 문서 프롬프트 주입으로 서버 하이재킹
두 번째 PoC 공격은 Claude 3.7 Sonnet에 업로드된 조작된 문서를 사용하는 정교한 기술을 사용했습니다. 이 문서에는 숨겨진 프롬프트가 포함되어 있으며, 처리 시 파일 액세스 권한이 있는 MCP 서버를 악용합니다.
공격 메커니즘:
- 조작된 문서: 문서는 사용자에게 즉시 표시되지 않는 숨겨진 프롬프트를 포함하도록 제작되었습니다.
- 숨겨진 프롬프트 실행: GenAI 도구가 문서를 처리하면 숨겨진 프롬프트가 실행됩니다.
- 서버 악용: 프롬프트는 MCP 서버의 파일 액세스 권한을 악용하여 권한이 없는 작업을 수행합니다.
공격 결과:
- 파일 암호화: 공격은 피해자의 파일을 암호화하여 액세스할 수 없도록 만드는 랜섬웨어 시나리오를 시뮬레이션했습니다.
- 데이터 유출: 공격자는 이 방법을 사용하여 서버에 저장된 민감한 데이터를 훔칠 수 있습니다.
- 시스템 손상: 중요한 시스템이 손상되어 상당한 운영 중단을 초래할 수 있습니다.
이 공격은 GenAI 환경 내에서 악성 프롬프트가 실행되지 않도록 엄격한 입력 유효성 검사 및 보안 프로토콜을 구현하는 것이 중요함을 강조합니다.
핵심 취약점 식별
연구원들은 MCP 결함의 심각성에 기여하는 두 가지 주요 문제를 지적했습니다.
- 과도한 권한 통합: MCP 서버는 의도된 기능에 필요하지 않은 무제한 파일 액세스와 같은 과도한 권한으로 구성되는 경우가 많습니다. 이러한 과도한 권한 부여는 공격자가 이러한 광범위한 액세스 권한을 악용할 수 있는 기회를 만듭니다.
- 안전 장치 부족: MCP에는 MCP 패키지의 무결성 및 안전성을 검증하거나 문서에 포함된 악성 프롬프트를 감지하는 기본 제공 메커니즘이 없습니다. 이러한 보안 검사 부재로 인해 공격자는 기존 보안 조치를 우회할 수 있습니다.
이러한 취약점의 조합으로 인해 악의적인 행위자는 겉보기에 양성인 파일 또는 도구를 무기화하여 전체 시스템 및 네트워크를 손상시킬 수 있는 강력한 공격 벡터로 전환할 수 있습니다.
증폭된 공급망 위험
MCP의 결함은 또한 손상된 MCP 패키지가 타사 개발자를 통해 엔터프라이즈 네트워크에 침투할 수 있으므로 공급망 위험을 증폭시킵니다. 즉, 조직에 강력한 내부 보안 조치가 있더라도 공급업체 중 하나가 손상된 경우 여전히 취약할 수 있습니다.
취약점 경로:
- 손상된 개발자: 타사 개발자의 시스템이 손상되어 공격자가 MCP 패키지에 악성 코드를 삽입할 수 있습니다.
- 배포: 손상된 패키지는 개발자의 도구에 의존하는 조직에 배포됩니다.
- 침투: 손상된 패키지가 조직의 시스템에 통합되면 악성 코드가 엔터프라이즈 네트워크에 침투합니다.
이 시나리오는 조직이 타사 공급업체를 신중하게 검토하고 강력한 보안 관행을 갖추고 있는지 확인해야 함을 강조합니다.
규정 준수 및 규제 위협
의료 및 금융과 같이 민감한 데이터를 처리하는 산업은 이 취약점으로 인해 규정 준수 위협이 증가합니다. 공격자가 보호된 정보를 유출하는 경우 GDPR (일반 데이터 보호 규정) 또는 HIPAA (건강 보험 양도 및 책임에 관한 법률)와 같은 규정 위반이 발생할 수 있습니다.
규정 준수 위험:
- 데이터 침해 통지법: 조직은 데이터 침해가 발생한 경우 영향을 받는 당사자 및 규제 기관에 통지해야 할 수 있습니다.
- 재정적 처벌: 규정 준수 실패로 인해 상당한 재정적 처벌이 발생할 수 있습니다.
- 평판 손상: 데이터 침해는 조직의 평판을 손상시키고 고객 신뢰를 떨어뜨릴 수 있습니다.
이러한 위험은 조직이 민감한 데이터를 보호하고 규제 요구 사항을 준수하기 위해 강력한 보안 조치를 구현하는 것이 중요함을 강조합니다.
완화 전략
이 취약점과 관련된 위험을 효과적으로 줄이기 위해 조직은 다음 완화 전략을 구현해야 합니다.
- MCP 권한 제한: 파일 및 시스템 액세스를 제한하기 위해 최소 권한 원칙을 적용합니다. 즉, MCP 서버가 의도된 기능을 수행하는 데 필요한 최소 권한만 부여합니다.
- 업로드된 파일 스캔: GenAI 시스템에서 처리하기 전에 문서에서 악성 프롬프트를 탐지하기 위해 AI 특정 도구를 배포합니다. 이러한 도구는 취약점을 악용하는 데 사용될 수 있는 프롬프트를 식별하고 차단할 수 있습니다.
- 타사 패키지 감사: 배포하기 전에 MCP 통합에서 취약점을 철저히 검토합니다. 여기에는 악성 활동의 징후가 있는지 코드 검토하고 패키지가 신뢰할 수 있는 출처에서 제공되는지 확인하는 것이 포함됩니다.
- 비정상적인 활동 모니터링: 예기치 않은 파일 암호화 또는 무단 액세스 시도와 같은 비정상적인 활동에 대해 MCP 연결 시스템을 지속적으로 모니터링합니다. 이를 통해 실시간으로 공격을 탐지하고 대응할 수 있습니다.
Anthropic의 응답
Anthropic은 보안 연구원의 발견을 인정했으며 2025년 3분기에 세분화된 권한 제어 및 개발자 보안 지침을 도입할 것을 약속했습니다. 이러한 조치는 MCP 통합에 대한 더 나은 보안 및 제어를 제공하여 악용 위험을 줄이기 위한 것입니다.
전문가 권장 사항
그동안 전문가들은 기업이 MCP 통합을 검증되지 않은 소프트웨어와 동일한 주의를 기울여 취급할 것을 촉구합니다. 즉, MCP 통합을 배포하기 전에 철저한 보안 평가를 수행하고 강력한 보안 제어를 구현합니다.
주요 권장 사항:
- MCP 통합을 잠재적으로 신뢰할 수 없는 소프트웨어로 취급합니다.
- 배포 전에 철저한 보안 평가를 수행합니다.
- 위험을 완화하기 위해 강력한 보안 제어를 구현합니다.
이러한 신중한 접근 방식은 GenAI가 혁신적인 잠재력을 제공하지만 신중하게 관리해야 하는 진화하는 위험도 수반한다는 점을 상기시켜줍니다. GenAI 환경을 보호하기 위한 사전 조치를 취함으로써 조직은 이 취약점의 잠재적 결과로부터 자신을 보호할 수 있습니다.
생성 AI 기술의 급속한 발전은 새로운 위협으로부터 보호하기 위한 보안 조치의 병행 진화를 필요로 합니다. MCP 취약점은 기존 시스템과 AI 도구를 통합할 때 강력한 보안 관행의 중요성을 일깨워주는 역할을 합니다. 기업이 GenAI 솔루션을 계속 채택하고 활용함에 따라 위험을 완화하고 이러한 강력한 기술의 안전하고 책임감 있는 사용을 보장하기 위해서는 보안에 대한 경계하고 적극적인 접근 방식이 필수적입니다. 이러한 과제를 해결하고 안전하고 신뢰할 수 있는 AI 생태계를 조성하기 위해서는 보안 연구원, AI 개발자 및 업계 이해 관계자 간의 지속적인 협력이 중요합니다.