Критическая уязвимость MCP

Понимание протокола контекста модели (MCP)

Представленный компанией Anthropic в конце 2024 года, MCP служит важным интерфейсом, часто сравниваемым с ‘USB-C портом для GenAI’. Он позволяет таким инструментам, как Claude 3.7 Sonnet и Cursor AI, беспрепятственно взаимодействовать с различными внешними ресурсами, включая базы данных, интерфейсы прикладного программирования (API) и локальные системы. Эта возможность интеграции позволяет компаниям автоматизировать сложные рабочие процессы и повышать операционную эффективность. Однако существующая структура разрешений в MCP не имеет достаточных гарантий, что делает ее восприимчивой к эксплуатации злоумышленниками, которые могут потенциально захватить эти интеграции в преступных целях.

Подробные сценарии атак

1. Вредоносный пакет компрометирует локальные системы

В первой демонстрации proof-of-concept (PoC) атаки исследователи показали, как тщательно разработанный вредоносный MCP-пакет может быть замаскирован под легитимный инструмент, предназначенный для управления файлами. Когда ничего не подозревающие пользователи интегрируют этот пакет с такими инструментами, как Cursor AI, он выполняет несанкционированные команды без их ведома и согласия.

Механизм атаки:

Обманчивая упаковка: Вредоносный пакет разработан так, чтобы выглядеть как стандартный, безопасный инструмент для управления файлами.
Несанкционированное исполнение: После интеграции пакет выполняет команды, которые пользователь не авторизовал.
Доказательство концепции: Атака была продемонстрирована внезапным запуском приложения-калькулятора, что является явным признаком несанкционированного выполнения команды.

Реальные последствия:

Установка вредоносного ПО: Скомпрометированный пакет может быть использован для установки вредоносного ПО в систему жертвы.
Exfiltration данных: Конфиденциальные данные могут быть извлечены из системы и отправлены злоумышленнику.
Системный контроль: Злоумышленники могут получить контроль над скомпрометированной системой, что позволит им выполнять широкий спектр вредоносных действий.

Этот сценарий подчеркивает критическую необходимость надежных проверок безопасности и процессов валидации для MCP-пакетов, чтобы предотвратить внедрение вредоносного кода в корпоративные системы. Необходимо применять комплексные антивирусные решения и системы обнаружения вторжений, которые могут выявлять аномальное поведение и предотвращать запуск подозрительных процессов. Важно также обучать пользователей распознавать подозрительные файлы и ссылки, чтобы предотвратить непреднамеренную установку вредоносного ПО. Внедрение принципа наименьших привилегий на уровне пользователей и приложений может также ограничить потенциальный ущерб от успешной атаки. Кроме того, необходимо регулярно обновлять программное обеспечение и операционные системы, чтобы закрывать известные уязвимости, которые могут быть использованы злоумышленниками.

2. Инъекция документа-подсказки захватывает серверы

Вторая PoC-атака включала в себя сложную технику с использованием манипулированного документа, загруженного в Claude 3.7 Sonnet. Этот документ содержал скрытую подсказку, которая при обработке эксплуатировала MCP-сервер с разрешениями на доступ к файлам.

Механизм атаки:

Манипулированный документ: Документ создан таким образом, чтобы включать скрытую подсказку, которая не сразу видна пользователю.
Скрытое выполнение подсказки: Когда документ обрабатывается инструментом GenAI, выполняется скрытая подсказка.
Эксплуатация сервера: Подсказка использует разрешения на доступ к файлам MCP-сервера для выполнения несанкционированных действий.

Результат атаки:

Шифрование файлов: Атака смоделировала сценарий с программой-вымогателем, зашифровав файлы жертвы, сделав их недоступными.
Кража данных: Злоумышленники могли использовать этот метод для кражи конфиденциальных данных, хранящихся на сервере.
Саботаж системы: Критические системы могут быть саботированы, что приведет к значительным оперативным сбоям.

Эта атака подчеркивает важность внедрения строгой проверки ввода и протоколов безопасности для предотвращения выполнения вредоносных подсказок в средах GenAI. Для защиты от инъекций подсказок необходимо использовать методы экранирования и фильтрации ввода, а также механизмы обнаружения аномального поведения в выходных данных GenAI. Кроме того, необходимо регулярно проводить тестирование на проникновение и анализ уязвимостей для выявления и устранения потенциальных слабых мест в системах GenAI. Внедрение политик контроля доступа на основе ролей может также ограничить воздействие успешной атаки, предотвратив несанкционированный доступ к конфиденциальным данным и функциям. Важно также обучать пользователей распознавать и сообщать о подозрительном поведении или контенте, чтобы предотвратить успешное выполнение атак инъекций подсказок. Кроме того, необходимо использовать инструменты для анализа и мониторинга журналов, чтобы выявлять и реагировать на подозрительную активность в системах GenAI.

Основные выявленные уязвимости

Исследователи выявили две основные проблемы, которые усугубляют серьезность недостатка MCP:

Чрезмерно привилегированные интеграции: MCP-серверы часто настраиваются с чрезмерными разрешениями, такими как неограниченный доступ к файлам, которые не требуются для их предполагаемых функций. Это чрезмерное предоставление разрешений создает возможности для злоумышленников использовать эти широкие права доступа.
Отсутствие ограждений: MCP не имеет встроенных механизмов для проверки целостности и безопасности MCP-пакетов или для обнаружения вредоносных подсказок, встроенных в документы. Это отсутствие проверок безопасности позволяет злоумышленникам обходить традиционные меры безопасности.

Сочетание этих уязвимостей позволяет злоумышленникам превращать кажущиеся безобидными файлы или инструменты в мощные векторы атак, которые могут скомпрометировать целые системы и сети.

Необходимо реализовать принцип наименьших привилегий при настройке MCP-серверов, предоставляя только минимальные разрешения, необходимые для выполнения их функций. Важно также внедрить инструменты для сканирования и проверки MCP-пакетов перед их развертыванием, чтобы выявлять и предотвращать внедрение вредоносного кода. Кроме того, необходимо использовать механизмы обнаружения аномального поведения для выявления и блокировки вредоносных подсказок в документах, обрабатываемых системами GenAI. Регулярные проверки безопасности и тесты на проникновение могут также помочь выявить и устранить потенциальные уязвимости в MCP-инфраструктуре. Важно также обучать пользователей распознавать и сообщать о подозрительном поведении или контенте, чтобы предотвратить успешное использование уязвимостей MCP. Кроме того, необходимо использовать инструменты для анализа и мониторинга журналов, чтобы выявлять и реагировать на подозрительную активность в MCP-системах.

Расширенные риски цепочки поставок

Недостаток в MCP также увеличивает риски цепочки поставок, поскольку скомпрометированные MCP-пакеты могут проникнуть в корпоративные сети через сторонних разработчиков. Это означает, что даже если организация имеет сильные внутренние меры безопасности, она все равно может быть уязвима, если один из ее поставщиков будет скомпрометирован.

Путь уязвимости:

Скомпрометированный разработчик: Система стороннего разработчика скомпрометирована, что позволяет злоумышленникам внедрять вредоносный код в свои MCP-пакеты.
Распределение: Скомпрометированный пакет распространяется по организациям, которые полагаются на инструменты разработчика.
Проникновение: Вредоносный код проникает в корпоративную сеть, когда скомпрометированный пакет интегрируется в системы организации.

Этот сценарий подчеркивает необходимость для организаций тщательно проверять своих сторонних поставщиков и обеспечивать наличие у них надежных методов обеспечения безопасности.

Важно установить надежные процессы проверки сторонних поставщиков, включая проведение проверок безопасности и анализ уязвимостей. Необходимо также требовать от поставщиков соблюдения строгих стандартов безопасности и регулярно отслеживать их соблюдение. Кроме того, необходимо использовать инструменты для сканирования и проверки MCP-пакетов, полученных от сторонних поставщиков, чтобы выявлять и предотвращать внедрение вредоносного кода. Важно также обучать сотрудников распознавать и сообщать о подозрительном поведении или контенте, полученном от сторонних поставщиков. Кроме того, необходимо использовать инструменты для анализа и мониторинга журналов, чтобы выявлять и реагировать на подозрительную активность в системах, использующих MCP-пакеты сторонних поставщиков. Создание плана реагирования на инциденты, который включает в себя шаги по смягчению последствий компрометации цепочки поставок, также имеет решающее значение.

Соответствие и нормативные угрозы

Отрасли, которые обрабатывают конфиденциальные данные, такие как здравоохранение и финансы, сталкиваются с повышенными угрозами соответствия из-за этой уязвимости. Потенциальные нарушения таких нормативных актов, как GDPR (Общий регламент по защите данных) или HIPAA (Закон об ответственности и переносимости медицинского страхования), могут произойти, если злоумышленники извлекают защищенную информацию.

Риски соответствия:

Законы об уведомлении о нарушении данных: Организации могут быть обязаны уведомить заинтересованные стороны и регулирующие органы в случае нарушения данных.
Финансовые штрафы: Несоблюдение нормативных требований может привести к значительным финансовым штрафам.
Репутационный ущерб: Утечки данных могут нанести ущерб репутации организации и подорвать доверие клиентов.

Эти риски подчеркивают критическую необходимость для организаций внедрения надежных мер безопасности для защиты конфиденциальных данных и соблюдения нормативных требований.

Необходимо установить и поддерживать комплексную программу соответствия, которая включает в себя политику безопасности, процедуры и средства контроля, соответствующие применимым нормативным требованиям. Важно также регулярно проводить оценку рисков и анализ пробелов для выявления и устранения потенциальных проблем соответствия. Кроме того, необходимо обучать сотрудников своим обязанностям в области соответствия и предоставлять им необходимые инструменты и ресурсы для соблюдения нормативных требований. Необходимо также внедрить инструменты для мониторинга и аудита соответствия, чтобы выявлять и реагировать на потенциальные нарушения. Создание плана реагирования на инциденты, который включает в себя шаги по устранению нарушений данных и уведомлению заинтересованных сторон, также имеет решающее значение.

Стратегии смягчения последствий

Чтобы эффективно снизить риски, связанные с этой уязвимостью, организации должны внедрить следующие стратегии смягчения последствий:

Ограничение разрешений MCP: Примените принцип наименьших привилегий для ограничения доступа к файлам и системе. Это означает предоставление MCP-серверам только минимальных разрешений, необходимых для выполнения их предполагаемых функций.
Сканирование загруженных файлов: Разверните AI-специфичные инструменты для обнаружения вредоносных подсказок в документах до того, как они будут обработаны системами GenAI. Эти инструменты могут выявлять и блокировать подсказки, которые потенциально могут быть использованы для эксплуатации уязвимости.
Аудит сторонних пакетов: Тщательно проверяйте интеграции MCP на наличие уязвимостей перед развертыванием. Это включает в себя просмотр кода на предмет любых признаков вредоносной активности и обеспечение того, что пакет поступает из надежного источника.
Мониторинг аномалий: Постоянно отслеживайте системы, подключенные к MCP, на предмет необычной активности, такой как неожиданное шифрование файлов или несанкционированные попытки доступа. Это может помочь выявлять и реагировать на атаки в режиме реального времени.

Необходимо внедрить строгие политики контроля доступа, ограничивающие доступ к конфиденциальным данным и функциям только уполномоченным пользователям и процессам. Важно также использовать инструменты для сканирования и проверки MCP-пакетов перед их развертыванием, чтобы выявлять и предотвращать внедрение вредоносного кода. Кроме того, необходимо использовать механизмы обнаружения аномального поведения для выявления и блокировки вредоносных подсказок в документах, обрабатываемых системами GenAI. Регулярные проверки безопасности и тесты на проникновение могут также помочь выявить и устранить потенциальные уязвимости в MCP-инфраструктуре. Важно также обучать пользователей распознавать и сообщать о подозрительном поведении или контенте, чтобы предотвратить успешное использование уязвимостей MCP. Кроме того, необходимо использовать инструменты для анализа и мониторинга журналов, чтобы выявлять и реагировать на подозрительную активность в MCP-системах. Создание плана реагирования на инциденты, который включает в себя шаги по смягчению последствий успешной атаки, также имеет решающее значение.

Ответ Anthropic

Anthropic признала выводы исследователей безопасности и пообещала ввести детальные элементы управления разрешениями и рекомендации по безопасности для разработчиков в Q3 2025. Эти меры предназначены для обеспечения большей безопасности и контроля над интеграциями MCP, снижая риск эксплуатации.

Компания планирует разработать более детализированную модель разрешений, позволяющую более точно контролировать доступ к различным ресурсам и функциям. Они также будут разрабатывать и публиковать подробные рекомендации по безопасности для разработчиков, чтобы помочь им разрабатывать и развертывать безопасные MCP-пакеты. Кроме того, компания планирует внедрить дополнительные механизмы для проверки целостности и безопасности MCP-пакетов перед их развертыванием. Эти усилия направлены на повышение общей безопасности MCP-экосистемы и снижение рисков для пользователей. Компания также призывает исследователей безопасности продолжать выявлять и сообщать о потенциальных уязвимостях, чтобы они могли быть своевременно устранены.