Tenable Research heeft baanbrekend onderzoek onthuld dat de benadering van een veelbesproken AI-kwetsbaarheid herdefinieert. In een gedetailleerde analyse demonstreert Ben Smith van Tenable hoe technieken die lijken op prompt-injectie effectief kunnen worden hergebruikt om Large Language Model (LLM) tool calls te auditen, monitoren en zelfs firewalls te creëren binnen het steeds populairder wordende Model Context Protocol (MCP).
Het Model Context Protocol (MCP), een nieuwe standaard ontwikkeld door Anthropic, vergemakkelijkt de integratie van AI-chatbots met externe tools, waardoor ze taken autonoom kunnen uitvoeren. Dit gemak introduceert echter nieuwe beveiligingsuitdagingen. Aanvallers kunnen verborgen instructies invoegen, bekend als prompt-injectie, of kwaadaardige tools introduceren om de AI te manipuleren om zijn eigen regels te overtreden. Het onderzoek van Tenable onderzoekt deze risico’s uitgebreid en stelt een unieke oplossing voor: het benutten van dezelfde technieken die bij aanvallen worden gebruikt om robuuste verdedigingen te creëren die elke tool controleren, inspecteren en controleren die een AI probeert te gebruiken.
Het cruciale belang van het begrijpen van MCP-beveiliging
Aangezien bedrijven steeds vaker LLM’s integreren met cruciale zakelijke tools, is het essentieel voor CISO’s, AI-engineers en beveiligingsonderzoekers om de risico’s en defensieve mogelijkheden die MCP biedt volledig te begrijpen.
Ben Smith, senior staff research engineer bij Tenable, merkt op dat “MCP een snel evoluerende en onvolwassen technologie is die de manier waarop we met AI omgaan, hervormt. MCP-tools zijn gemakkelijk te ontwikkelen en er zijn er in overvloed, maar ze belichamen niet de principes van security by design en moeten met zorg worden behandeld. Dus, hoewel deze nieuwe technieken nuttig zijn voor het bouwen van krachtige tools, kunnen diezelfde methoden worden hergebruikt voor snode doeleinden. Gooi de voorzichtigheid niet in de wind; behandel MCP-servers in plaats daarvan als een uitbreiding van uw aanvalsoppervlak.”
Belangrijkste highlights uit het onderzoek
Cross-Model Gedrag Varieert:
- Claude Sonnet 3.7 en Gemini 2.5 Pro Experimental riepen consequent de logger aan en stelden delen van de systeem prompt bloot.
- GPT-4o voegde ook de logger toe, maar produceerde wisselende (en soms gehallucineerde) parameterwaarden in elke run.
Beveiligingsvoordeel: Dezelfde mechanismen die door aanvallers worden gebruikt, kunnen door verdedigers worden gebruikt om toolchains te auditen, kwaadaardige of onbekende tools te detecteren en vangrails te bouwen binnen MCP-hosts.
Expliciete Gebruikersgoedkeuring: MCP vereist al expliciete gebruikersgoedkeuring voordat een tool wordt uitgevoerd. Dit onderzoek benadrukt de noodzaak van strikte least-privilege defaults en grondige individuele tool review en testing.
Diepgaande duik in het Model Context Protocol (MCP)
Het Model Context Protocol (MCP) vertegenwoordigt een paradigmaverschuiving in de manier waarop AI-modellen met de buitenwereld interageren. In tegenstelling tot traditionele AI-systemen die in isolatie opereren, stelt MCP AI-modellen in staat om naadloos te integreren met externe tools en services, waardoor ze een breed scala aan taken kunnen uitvoeren, van het openen van databases en het verzenden van e-mails tot het besturen van fysieke apparaten. Deze integratie opent nieuwe mogelijkheden voor AI-toepassingen, maar introduceert ook nieuwe beveiligingsrisico’s die zorgvuldig moeten worden aangepakt.
De architectuur van MCP begrijpen
In de kern bestaat MCP uit verschillende belangrijke componenten die samenwerken om communicatie tussen AI-modellen en externe tools te vergemakkelijken. Deze componenten omvatten:
- Het AI-model: Dit is de centrale intelligentie die het systeem aandrijft. Het kan een groot taalmodel (LLM) zijn zoals GPT-4 of een gespecialiseerd AI-model dat is ontworpen voor een specifieke taak.
- De MCP-server: Dit fungeert als een tussenpersoon tussen het AI-model en de externe tools. Het ontvangt verzoeken van het AI-model, valideert ze en stuurt ze door naar de juiste tool.
- De externe tools: Dit zijn de services en applicaties waarmee het AI-model interageert. Ze kunnen databases, API’s, webservices en zelfs fysieke apparaten omvatten.
- De gebruikersinterface: Dit biedt een manier voor gebruikers om met het AI-systeem te interageren en het gedrag ervan te controleren. Het kan ook een manier bieden voor gebruikers om tool verzoeken goed te keuren of te weigeren.
De voordelen van MCP
Het Model Context Protocol biedt verschillende belangrijke voordelen ten opzichte van traditionele AI-systemen:
- Verhoogde functionaliteit: Door te integreren met externe tools kunnen AI-modellen een veel breder scala aan taken uitvoeren dan ze alleen zouden kunnen.
- Verbeterde efficiëntie: MCP kan taken automatiseren die anders menselijke tussenkomst vereisen, waardoor tijd en middelen worden bespaard.
- Verbeterde flexibiliteit: MCP stelt AI-modellen in staat om zich aan te passen aan veranderende omstandigheden en in realtime te reageren op nieuwe informatie.
- Grotere schaalbaarheid: MCP kan eenvoudig worden geschaald om een groeiend aantal gebruikers en tools te accommoderen.
De opkomende beveiligingsrisico’s in MCP
Ondanks de voordelen introduceert MCP verschillende beveiligingsrisico’s die zorgvuldig moeten worden overwogen. Deze risico’s vloeien voort uit het feit dat MCP AI-modellen in staat stelt om met de buitenwereld te interageren, wat nieuwe mogelijkheden opent voor aanvallers om te exploiteren.
Prompt Injection Attacks
Prompt-injectieaanvallen zijn een bijzonder zorgwekkende bedreiging voor MCP-systemen. Bij een prompt-injectieaanval maakt een aanvaller een kwaadaardige invoer die het AI-model manipuleert om onbedoelde acties uit te voeren. Dit kan worden gedaan door kwaadaardige opdrachten of instructies in de invoer van het AI-model te injecteren, die het model vervolgens interpreteert als legitieme opdrachten.
Een aanvaller kan bijvoorbeeld een opdracht injecteren die het AI-model vertelt om alle gegevens in een database te verwijderen of om gevoelige informatie naar een onbevoegde partij te verzenden. De potentiële gevolgen van een succesvolle prompt-injectieaanval kunnen ernstig zijn, waaronder datalekken, financiële verliezen en reputatieschade.
Kwaadaardige tool integratie
Een ander belangrijk risico is de integratie van kwaadaardige tools in het MCP-ecosysteem. Een aanvaller kan een tool maken die legitiem lijkt, maar eigenlijk kwaadaardige code bevat. Wanneer het AI-model met deze tool interageert, kan de kwaadaardige code worden uitgevoerd, waardoor mogelijk het hele systeem in gevaar komt.
Een aanvaller kan bijvoorbeeld een tool maken die gebruikersgegevens steelt of malware op het systeem installeert. Het is cruciaal om alle tools zorgvuldig te controleren voordat ze in het MCP-ecosysteem worden geïntegreerd om de introductie van kwaadaardige code te voorkomen.
Privilege-escalatie
Privilege-escalatie is een ander potentieel beveiligingsrisico in MCP-systemen. Als een aanvaller toegang kan krijgen tot een account met beperkte privileges, kunnen ze mogelijk kwetsbaarheden in het systeem exploiteren om privileges op een hoger niveau te verkrijgen. Dit kan de aanvaller in staat stellen om toegang te krijgen tot gevoelige gegevens, systeemconfiguraties te wijzigen of zelfs de controle over het hele systeem over te nemen.
Data Poisoning
Data poisoning omvat het injecteren van kwaadaardige gegevens in de trainingsgegevens die worden gebruikt om AI-modellen te bouwen. Dit kan het gedrag van het model corrumperen, waardoor het onjuiste voorspellingen doet of onbedoelde acties onderneemt. In de context van MCP kan data poisoning worden gebruikt om het AI-model te manipuleren om te interageren met kwaadaardige tools of om andere schadelijke acties uit te voeren.
Gebrek aan zichtbaarheid en controle
Traditionele beveiligingstools zijn vaak ineffectief bij het detecteren en voorkomen van aanvallen op MCP-systemen. Dit komt omdat MCP-verkeer vaak is gecodeerd en moeilijk te onderscheiden is van legitiem verkeer. Als gevolg hiervan kan het een uitdaging zijn om de activiteit van het AI-model te controleren en kwaadaardig gedrag te identificeren.
Het tij keren: Prompt-injectie gebruiken voor verdediging
Het onderzoek van Tenable demonstreert dat dezelfde technieken die worden gebruikt bij prompt-injectieaanvallen kunnen worden hergebruikt om robuuste verdedigingen voor MCP-systemen te creëren. Door zorgvuldig ontworpen prompts te maken, kunnen beveiligingsteams de activiteit van het AI-model controleren, kwaadaardige tools detecteren en vangrails bouwen om aanvallen te voorkomen.
Auditeren van toolchains
Een van de belangrijkste defensieve toepassingen van prompt-injectie is het auditeren van toolchains. Door specifieke prompts in de invoer van het AI-model te injecteren, kunnen beveiligingsteams volgen welke tools het AI-model gebruikt en hoe het ermee interageert. Deze informatie kan worden gebruikt om verdachte activiteit te identificeren en ervoor te zorgen dat het AI-model alleen geautoriseerde tools gebruikt.
Detecteren van kwaadaardige of onbekende tools
Prompt-injectie kan ook worden gebruikt om kwaadaardige of onbekende tools te detecteren. Door prompts te injecteren die specifiek gedrag activeren, kunnen beveiligingsteams tools identificeren die zich verdacht gedragen of die niet geautoriseerd zijn om te worden gebruikt. Dit kan helpen voorkomen dat het AI-model interageert met kwaadaardige tools en het systeem beschermt tegen aanvallen.
Vangrails bouwen in MCP-hosts
Misschien wel de krachtigste defensieve toepassing van prompt-injectie is het bouwen van vangrails binnen MCP-hosts. Door prompts te injecteren die specifieke beveiligingsbeleid afdwingen, kunnen beveiligingsteams voorkomen dat het AI-model ongeautoriseerde acties uitvoert of toegang krijgt tot gevoelige gegevens. Dit kan helpen om een veilige omgeving te creëren voor de uitvoering van het AI-model en om het systeem te beschermen tegen aanvallen.
Het belang van expliciete gebruikersgoedkeuring
Het onderzoek onderstreept de kritieke noodzaak van expliciete gebruikersgoedkeuring voordat een tool wordt uitgevoerd binnen de MCP-omgeving. MCP bevat deze vereiste al, maar de bevindingen versterken de noodzaak van strikte least-privilege defaults en grondige individuele tool review en testing. Deze aanpak zorgt ervoor dat gebruikers de controle behouden over het AI-systeem en kunnen voorkomen dat het onbedoelde acties uitvoert.
Least-Privilege Defaults
Het principe van least privilege dicteert dat gebruikers alleen het minimale toegangsniveau mogen krijgen dat nodig is om hun taak uit te voeren. In de context van MCP betekent dit dat AI-modellen alleen toegang mogen krijgen tot de tools en gegevens die ze absoluut nodig hebben om hun taken uit te voeren. Dit vermindert de potentiële impact van een succesvolle aanval en beperkt het vermogen van de aanvaller om privileges te escaleren.
Grondige tool review en testing
Voordat een tool in het MCP-ecosysteem wordt geïntegreerd, is het cruciaal om deze grondig te reviewen en te testen om ervoor te zorgen dat deze veilig is en geen kwaadaardige code bevat. Dit moet een combinatie van geautomatiseerde en handmatige testtechnieken omvatten, waaronder codeanalyse, penetratietests en kwetsbaarheidsscanning.
Implicaties en aanbevelingen
Het onderzoek van Tenable heeft belangrijke implicaties voor organisaties die MCP gebruiken of van plan zijn te gebruiken. De bevindingen benadrukken het belang van het begrijpen van de beveiligingsrisico’s die aan MCP zijn verbonden en van het implementeren van passende beveiligingsmaatregelen om die risico’s te beperken.
Belangrijkste aanbevelingen
- Implementeer robuuste invoervalidatie: Alle invoer voor het AI-model moet zorgvuldig worden gevalideerd om prompt-injectieaanvallen te voorkomen. Dit moet het filteren van kwaadaardige opdrachten en instructies omvatten en het beperken van de lengte en complexiteit van de invoer.
- Dwing strikte toegangscontroles af: De toegang tot gevoelige gegevens en tools moet strikt worden gecontroleerd om ongeautoriseerde toegang te voorkomen. Dit moet het gebruik van sterke authenticatiemechanismen omvatten en het implementeren van het principe van least privilege.
- Monitor de activiteit van het AI-model: De activiteit van het AI-model moet nauwlettend worden gevolgd om verdacht gedrag te detecteren. Dit moet het loggen van alle toolverzoeken en -antwoorden omvatten en het analyseren van de gegevens op anomalieën.
- Implementeer een robuust incident response plan: Organisaties moeten een robuust incident response plan hebben om beveiligingsincidenten met MCP-systemen af te handelen. Dit moet procedures omvatten voor het identificeren, indammen en herstellen van aanvallen.
- Blijf op de hoogte: Het MCP-landschap is voortdurend in ontwikkeling, dus het is belangrijk om op de hoogte te blijven van de nieuwste beveiligingsrisico’s en best practices. Dit kan worden gedaan door je te abonneren op beveiligingsmailinglijsten, beveiligingsconferenties bij te wonen en beveiligingsexperts te volgen op sociale media.
Door deze aanbevelingen op te volgen, kunnen organisaties het risico op aanvallen op hun MCP-systemen aanzienlijk verminderen en hun gevoelige gegevens beschermen. De toekomst van AI hangt af van ons vermogen om veilige en betrouwbare systemen te bouwen, en dat vereist een proactieve en waakzame benadering van beveiliging.