Tenable Research ujawniło przełomowe badania, które redefiniują podejście do szeroko dyskutowanej podatności sztucznej inteligencji. W szczegółowej analizie, Ben Smith z Tenable demonstruje, jak techniki podobne do prompt injection mogą być efektywnie wykorzystane do audytu, monitorowania, a nawet tworzenia firewalli dla wywołań narzędzi Large Language Model (LLM) działających w ramach coraz bardziej popularnego Model Context Protocol (MCP).
Model Context Protocol (MCP), nowatorski standard opracowany przez Anthropic, ułatwia integrację chatbotów AI z narzędziami zewnętrznymi, umożliwiając im autonomiczne wykonywanie zadań. Ta wygoda wprowadza jednak nowe wyzwania związane z bezpieczeństwem. Atakujący mogą wstawiać ukryte instrukcje, znane jako prompt injection, lub wprowadzać złośliwe narzędzia, aby manipulować sztuczną inteligencją i zmusić ją do naruszania własnych zasad. Badania Tenable kompleksowo analizują te zagrożenia i proponują unikalne rozwiązanie: wykorzystanie tych samych technik, które są używane w atakach, do tworzenia solidnych zabezpieczeń, które monitorują, kontrolują i sprawdzają każde narzędzie, którego AI próbuje użyć.
Kluczowe znaczenie zrozumienia bezpieczeństwa MCP
W miarę, jak firmy coraz częściej integrują LLM z krytycznymi narzędziami biznesowymi, istotne jest, aby dyrektorzy ds. bezpieczeństwa informacji (CISO), inżynierowie AI i badacze bezpieczeństwa w pełni rozumieli zagrożenia i możliwości obronne związane z MCP.
Ben Smith, starszy inżynier ds. badań w Tenable, zauważa, że “MCP to szybko rozwijająca się i niedojrzała technologia, która zmienia sposób, w jaki wchodzimy w interakcje ze sztuczną inteligencją. Narzędzia MCP są łatwe do opracowania i liczne, ale nie ucieleśniają zasad bezpieczeństwa przez projekt i należy się z nimi ostrożnie obchodzić. Tak więc, chociaż te nowe techniki są przydatne do budowania potężnych narzędzi, te same metody można wykorzystać do niecnych celów. Nie rzucajcie się na głęboką wodę; zamiast tego traktujcie serwery MCP jako rozszerzenie swojej powierzchni ataku”.
Najważniejsze punkty z badań
Zachowanie między modelami jest różne:
- Claude Sonnet 3.7 i Gemini 2.5 Pro Experimental konsekwentnie wywoływały logger i ujawniały fragmenty promptu systemowego.
- GPT-4o również wstawiał logger, ale generował różne (a czasem zhalucynowane) wartości parametrów w każdym uruchomieniu.
Korzyści w zakresie bezpieczeństwa: Te same mechanizmy używane przez atakujących mogą być używane przez obrońców do audytu łańcuchów narzędzi, wykrywania złośliwych lub nieznanych narzędzi oraz budowania barier ochronnych w hostach MCP.
Wyraźna zgoda użytkownika: MCP już wymaga wyraźnej zgody użytkownika przed wykonaniem jakiegokolwiek narzędzia. Badania te podkreślają potrzebę ścisłych domyślnych ustawień najniższych uprawnień oraz dokładnego przeglądu i testowania każdego narzędzia.
Dogłębne spojrzenie na Model Context Protocol (MCP)
Model Context Protocol (MCP) reprezentuje zmianę paradygmatu w sposobie, w jaki modele AI wchodzą w interakcje ze światem zewnętrznym. W przeciwieństwie do tradycyjnych systemów AI, które działają w izolacji, MCP pozwala modelom AI bezproblemowo integrować się z zewnętrznymi narzędziami i usługami, umożliwiając im wykonywanie szerokiego zakresu zadań, od uzyskiwania dostępu do baz danych i wysyłania e-maili po sterowanie urządzeniami fizycznymi. Ta integracja otwiera nowe możliwości dla aplikacji AI, ale wprowadza również nowe zagrożenia bezpieczeństwa, które należy dokładnie przeanalizować.
Zrozumienie architektury MCP
U podstaw MCP leży kilka kluczowych komponentów, które współpracują ze sobą, aby ułatwić komunikację między modelami AI i narzędziami zewnętrznymi. Te komponenty obejmują:
- Model AI: To centralna inteligencja, która napędza system. Może to być duży model językowy (LLM), taki jak GPT-4, lub specjalistyczny model AI zaprojektowany do określonego zadania.
- Serwer MCP: Działa jako pośrednik między modelem AI i narzędziami zewnętrznymi. Otrzymuje żądania od modelu AI, waliduje je i przekazuje do odpowiedniego narzędzia.
- Narzędzia zewnętrzne: To usługi i aplikacje, z którymi model AI wchodzi w interakcje. Mogą to być bazy danych, API, usługi internetowe, a nawet urządzenia fizyczne.
- Interfejs użytkownika: Zapewnia użytkownikom sposób interakcji z systemem AI i kontrolowania jego zachowania. Może również zapewniać użytkownikom sposób zatwierdzania lub odrzucania żądań narzędzi.
Korzyści z MCP
Model Context Protocol oferuje kilka znaczących zalet w porównaniu z tradycyjnymi systemami AI:
- Zwiększona funkcjonalność: Dzięki integracji z zewnętrznymi narzędziami, modele AI mogą wykonywać znacznie szerszy zakres zadań niż mogłyby samodzielnie.
- Poprawiona efektywność: MCP może automatyzować zadania, które w przeciwnym razie wymagałyby interwencji człowieka, oszczędzając czas i zasoby.
- Większa elastyczność: MCP pozwala modelom AI dostosowywać się do zmieniających się okoliczności i reagować na nowe informacje w czasie rzeczywistym.
- Większa skalowalność: MCP można łatwo skalować, aby pomieścić rosnącą liczbę użytkowników i narzędzi.
Powstające zagrożenia bezpieczeństwa w MCP
Pomimo swoich zalet, MCP wprowadza kilka zagrożeń bezpieczeństwa, które należy dokładnie rozważyć. Zagrożenia te wynikają z faktu, że MCP pozwala modelom AI wchodzić w interakcje ze światem zewnętrznym, co otwiera nowe możliwości dla wykorzystania przez atakujących.
Ataki Prompt Injection
Ataki prompt injection są szczególnie niepokojącym zagrożeniem dla systemów MCP. W ataku prompt injection atakujący tworzy złośliwe dane wejściowe, które manipulują modelem AI, aby wykonywał niezamierzone działania. Można to zrobić, wstrzykując złośliwe polecenia lub instrukcje do danych wejściowych modelu AI, które model następnie interpretuje jako legalne polecenia.
Na przykład atakujący mógłby wstrzyknąć polecenie, które nakazuje modelowi AI usunięcie wszystkich danych z bazy danych lub wysłanie poufnych informacji do nieautoryzowanej strony. Potencjalne konsekwencje udanego ataku prompt injection mogą być poważne, w tym naruszenia danych, straty finansowe i szkody w reputacji.
Integracja złośliwych narzędzi
Innym znaczącym ryzykiem jest integracja złośliwych narzędzi z ekosystemem MCP. Atakujący mógłby utworzyć narzędzie, które wydaje się legalne, ale w rzeczywistości zawiera złośliwy kod. Kiedy model AI wchodzi w interakcje z tym narzędziem, złośliwy kod może zostać wykonany, potencjalnie naruszając bezpieczeństwo całego systemu.
Na przykład atakujący mógłby utworzyć narzędzie, które kradnie dane uwierzytelniające użytkownika lub instaluje złośliwe oprogramowanie w systemie. Kluczowe jest dokładne sprawdzenie wszystkich narzędzi przed zintegrowaniem ich z ekosystemem MCP, aby zapobiec wprowadzeniu złośliwego kodu.
Eskalacja uprawnień
Eskalacja uprawnień jest kolejnym potencjalnym zagrożeniem bezpieczeństwa w systemach MCP. Jeśli atakujący może uzyskać dostęp do konta z ograniczonymi uprawnieniami, może być w stanie wykorzystać luki w systemie, aby uzyskać wyższe uprawnienia. Mogłoby to pozwolić atakującemu na dostęp do poufnych danych, modyfikowanie konfiguracji systemu, a nawet przejęcie kontroli nad całym systemem.
Zatrucie danych
Zatrucie danych polega na wstrzykiwaniu złośliwych danych do danych treningowych używanych do budowania modeli AI. Może to zakłócić zachowanie modelu, powodując, że będzie on dokonywał nieprawidłowych prognoz lub podejmował niezamierzone działania. W kontekście MCP zatrucie danych można wykorzystać do manipulowania modelem AI, aby wchodził w interakcje ze złośliwymi narzędziami lub wykonywał inne szkodliwe działania.
Brak widoczności i kontroli
Tradycyjne narzędzia bezpieczeństwa są często nieskuteczne w wykrywaniu i zapobieganiu atakom na systemy MCP. Dzieje się tak, ponieważ ruch MCP jest często szyfrowany i może być trudny do odróżnienia od legalnego ruchu. W rezultacie monitorowanie aktywności modelu AI i identyfikowanie złośliwego zachowania może być trudne.
Odwracanie sytuacji: wykorzystanie Prompt Injection do obrony
Badania Tenable pokazują, że te same techniki, które są używane w atakach prompt injection, można wykorzystać do tworzenia solidnych zabezpieczeń dla systemów MCP. Tworząc starannie zaprojektowane podpowiedzi, zespoły ds. bezpieczeństwa mogą monitorować aktywność modelu AI, wykrywać złośliwe narzędzia i budować bariery ochronne, aby zapobiegać atakom.
Audyt łańcuchów narzędzi
Jednym z kluczowych defensywnych zastosowań prompt injection jest audyt łańcuchów narzędzi. Wstrzykując określone podpowiedzi do danych wejściowych modelu AI, zespoły ds. bezpieczeństwa mogą śledzić, których narzędzi używa model AI i jak z nimi wchodzi w interakcje. Informacje te można wykorzystać do identyfikowania podejrzanej aktywności i zapewnienia, że model AI używa tylko autoryzowanych narzędzi.
Wykrywanie złośliwych lub nieznanych narzędzi
Prompt injection można również wykorzystać do wykrywania złośliwych lub nieznanych narzędzi. Wstrzykując podpowiedzi, które wywołują określone zachowania, zespoły ds. bezpieczeństwa mogą identyfikować narzędzia, które zachowują się podejrzanie lub które nie są upoważnione do używania. Może to pomóc w zapobieganiu interakcji modelu AI ze złośliwymi narzędziami i ochronie systemu przed atakiem.
Budowanie barier ochronnych w hostach MCP
Być może najpotężniejszym defensywnym zastosowaniem prompt injection jest budowanie barier ochronnych w hostach MCP. Wstrzykując podpowiedzi, które wymuszają określone zasady bezpieczeństwa, zespoły ds. bezpieczeństwa mogą zapobiec wykonywaniu przez model AI nieautoryzowanych działań lub uzyskiwaniu dostępu do poufnych danych. Może to pomóc w tworzeniu bezpiecznego środowiska dla wykonywania modelu AI i ochronie systemu przed atakiem.
Znaczenie wyraźnej zgody użytkownika
Badania podkreślają krytyczną potrzebę uzyskania wyraźnej zgody użytkownika przed wykonaniem jakiegokolwiek narzędzia w środowisku MCP. MCP już uwzględnia ten wymóg, ale wyniki badań wzmacniają konieczność stosowania ścisłych domyślnych ustawień najniższych uprawnień oraz dokładnego przeglądu i testowania każdego narzędzia. Takie podejście zapewnia, że użytkownicy zachowują kontrolę nad systemem AI i mogą zapobiec jego wykonywaniu niezamierzonych działań.
Domyślne ustawienia najniższych uprawnień
Zasada najniższych uprawnień dyktuje, że użytkownicy powinni otrzymywać tylko minimalny poziom dostępu niezbędny do wykonywania ich funkcji zawodowych. W kontekście MCP oznacza to, że modele AI powinny otrzymywać dostęp tylko do narzędzi i danych, których absolutnie potrzebują do wykonywania swoich zadań. Zmniejsza to potencjalny wpływ udanego ataku i ogranicza możliwość eskalacji uprawnień przez atakującego.
Dokładny przegląd i testowanie narzędzi
Przed zintegrowaniem jakiegokolwiek narzędzia z ekosystemem MCP kluczowe jest dokładne przejrzenie i przetestowanie go, aby upewnić się, że jest bezpieczne i nie zawiera złośliwego kodu. Powinno to obejmować kombinację zautomatyzowanych i ręcznych technik testowania, w tym analizę kodu, testy penetracyjne i skanowanie luk w zabezpieczeniach.
Implikacje i zalecenia
Badania Tenable mają znaczące implikacje dla organizacji, które używają lub planują używać MCP. Wyniki podkreślają znaczenie zrozumienia zagrożeń bezpieczeństwa związanych z MCP oraz wdrożenia odpowiednich środków bezpieczeństwa w celu złagodzenia tych zagrożeń.
Kluczowe zalecenia
- Wdrożenie solidnej walidacji danych wejściowych: Wszystkie dane wejściowe do modelu AI powinny być dokładnie walidowane, aby zapobiec atakom prompt injection. Powinno to obejmować filtrowanie złośliwych poleceń i instrukcji oraz ograniczanie długości i złożoności danych wejściowych.
- Wymuszanie ścisłej kontroli dostępu: Dostęp do poufnych danych i narzędzi powinien być ściśle kontrolowany, aby zapobiec nieautoryzowanemu dostępowi. Powinno to obejmować stosowanie silnych mechanizmów uwierzytelniania i wdrażanie zasady najniższych uprawnień.
- Monitorowanie aktywności modelu AI: Aktywność modelu AI powinna być ściślemonitorowana w celu wykrywania podejrzanego zachowania. Powinno to obejmować rejestrowanie wszystkich żądań i odpowiedzi narzędzi oraz analizowanie danych pod kątem anomalii.
- Wdrożenie solidnego planu reagowania na incydenty: Organizacje powinny mieć wdrożony solidny plan reagowania na incydenty, aby radzić sobie z incydentami bezpieczeństwa związanymi z systemami MCP. Powinno to obejmować procedury identyfikacji, ograniczania i odzyskiwania po atakach.
- Bądź na bieżąco: Krajobraz MCP stale się rozwija, dlatego ważne jest, aby być na bieżąco z najnowszymi zagrożeniami bezpieczeństwa i najlepszymi praktykami. Można to zrobić, subskrybując listy mailingowe dotyczące bezpieczeństwa, uczestnicząc w konferencjach poświęconych bezpieczeństwu i śledząc ekspertów ds. bezpieczeństwa w mediach społecznościowych.
Postępując zgodnie z tymi zaleceniami, organizacje mogą znacznie zmniejszyć ryzyko ataków na ich systemy MCP i chronić swoje poufne dane. Przyszłość sztucznej inteligencji zależy od naszej zdolności do budowania bezpiecznych i godnych zaufania systemów, a to wymaga proaktywnego i czujnego podejścia do bezpieczeństwa.