Tenable Research представила новаторское исследование, которое переосмысливает подход к широко обсуждаемой уязвимости AI. В подробном анализе Бен Смит из Tenable демонстрирует, как методы, аналогичные prompt injection, могут быть эффективно перепрофилированы для аудита, мониторинга и даже создания брандмауэров для вызовов инструментов Large Language Model (LLM), работающих в рамках все более популярного Model Context Protocol (MCP).
Model Context Protocol (MCP), новый стандарт, разработанный Anthropic, облегчает интеграцию AI-чат-ботов с внешними инструментами, позволяя им автономно выполнять задачи. Однако это удобство создает новые проблемы безопасности. Злоумышленники могут вставлять скрытые инструкции, известные как prompt injection, или внедрять вредоносные инструменты для манипулирования AI, чтобы заставить его нарушить свои собственные правила. Исследование Tenable всесторонне рассматривает эти риски и предлагает уникальное решение: использование тех же методов, которые используются в атаках, для создания надежной защиты, которая отслеживает, проверяет и контролирует каждый инструмент, который пытается использовать AI.
Важность понимания безопасности MCP
Поскольку предприятия все больше интегрируют LLM с критически важными бизнес-инструментами, CISOs, AI-инженерам и исследователям безопасности крайне важно полностью понимать риски и возможности защиты, предоставляемые MCP.
Бен Смит, старший инженер-исследователь в Tenable, отмечает, что "MCP - это быстро развивающаяся и незрелая технология, которая меняет то, как мы взаимодействуем с AI. Инструменты MCP просты в разработке и многочисленны, но они не воплощают принципы безопасности по проектированию и должны использоваться с осторожностью. Таким образом, хотя эти новые методы полезны для создания мощных инструментов, те же самые методы могут быть перепрофилированы для гнусных целей. Не бросайте осторожность на ветер; вместо этого рассматривайте MCP-серверы как расширение своей поверхности атаки."
Ключевые моменты исследования
Поведение разных моделей различается:
- Claude Sonnet 3.7 и Gemini 2.5 Pro Experimental последовательно вызывали logger и предоставляли части системного запроса.
- GPT-4o также вставил logger, но выдавал различные (а иногда и галлюцинированные) значения параметров при каждом запуске.
Безопасность: Те же механизмы, которые используются злоумышленниками, могут использоваться защитниками для аудита цепочек инструментов, обнаружения вредоносных или неизвестных инструментов и создания ограждений внутри MCP-хостов.
Явное одобрение пользователя: MCP уже требует явного одобрения пользователя перед выполнением любого инструмента. Это исследование подчеркивает необходимость строгих настроек по умолчанию с наименьшими привилегиями и тщательного обзора и тестирования каждого инструмента.
Глубокое погружение в Model Context Protocol (MCP)
Model Context Protocol (MCP) представляет собой смену парадигмы в том, как модели AI взаимодействуют с внешним миром. В отличие от традиционных систем AI, которые работают изолированно, MCP позволяет моделям AI плавно интегрироваться с внешними инструментами и сервисами, позволяя им выполнять широкий спектр задач, от доступа к базам данных и отправки электронных писем до управления физическими устройствами. Эта интеграция открывает новые возможности для приложений AI, но она также создает новые риски безопасности, которые необходимо тщательно учитывать.
Понимание архитектуры MCP
В своей основе MCP состоит из нескольких ключевых компонентов, которые работают вместе, чтобы облегчить связь между моделями AI и внешними инструментами. Эти компоненты включают:
- Модель AI: Это центральный интеллект, который управляет системой. Это может быть большая языковая модель (LLM), такая как GPT-4, или специализированная модель AI, разработанная для конкретной задачи.
- MCP-сервер: Он действует как посредник между моделью AI и внешними инструментами. Он получает запросы от модели AI, проверяет их и пересылает соответствующему инструменту.
- Внешние инструменты: Это сервисы и приложения, с которыми взаимодействует модель AI. Они могут включать базы данных, API, веб-сервисы и даже физические устройства.
- Пользовательский интерфейс: Он предоставляет пользователям способ взаимодействия с системой AI и управления ее поведением. Он также может предоставить пользователям способ одобрить или отклонить запросы инструментов.
Преимущества MCP
Model Context Protocol предлагает несколько значительных преимуществ по сравнению с традиционными системами AI:
- Увеличенная функциональность: Интегрируясь с внешними инструментами, модели AI могут выполнять гораздо более широкий спектр задач, чем они могли бы выполнять самостоятельно.
- Повышенная эффективность: MCP может автоматизировать задачи, которые в противном случае потребовали бы вмешательства человека, экономя время и ресурсы.
- Расширенная гибкость: MCP позволяет моделям AI адаптироваться к изменяющимся обстоятельствам и реагировать на новую информацию в режиме реального времени.
- Большая масштабируемость: MCP можно легко масштабировать для размещения растущего числа пользователей и инструментов.
Возникающие риски безопасности в MCP
Несмотря на свои преимущества, MCP создает несколько рисков безопасности, которые необходимо тщательно учитывать. Эти риски проистекают из того факта, что MCP позволяет моделям AI взаимодействовать с внешним миром, что открывает новые возможности для злоумышленников.
Атаки Prompt Injection
Атаки prompt injection представляют собой особую угрозу для систем MCP. В атаке prompt injection злоумышленник создает вредоносный вход, который манипулирует моделью AI, заставляя ее выполнять непредусмотренные действия. Это можно сделать, внедрив вредоносные команды или инструкции во входные данные модели AI, которые модель затем интерпретирует как законные команды.
Например, злоумышленник может внедрить команду, которая сообщает модели AI удалить все данные в базе данных или отправить конфиденциальную информацию неавторизованной стороне. Потенциальные последствия успешной атаки prompt injection могут быть серьезными, включая утечки данных, финансовые потери и репутационный ущерб.
Интеграция вредоносных инструментов
Другим значительным риском является интеграция вредоносных инструментов в экосистему MCP. Злоумышленник может создать инструмент, который кажется законным, но на самом деле содержит вредоносный код. Когда модель AI взаимодействует с этим инструментом, вредоносный код может быть выполнен, что потенциально скомпрометирует всю систему.
Например, злоумышленник может создать инструмент, который крадет учетные данные пользователя или устанавливает вредоносное ПО в системе. Крайне важно тщательно проверять все инструменты перед их интеграцией в экосистему MCP, чтобы предотвратить внедрение вредоносного кода.
Эскалация привилегий
Эскалация привилегий - еще один потенциальный риск безопасности в системах MCP. Если злоумышленник может получить доступ к учетной записи с ограниченными привилегиями, он может использовать уязвимости в системе, чтобы получить привилегии более высокого уровня. Это может позволить злоумышленнику получить доступ к конфиденциальным данным, изменять конфигурации системы или даже взять под контроль всю систему.
Отравление данных
Отравление данных включает в себя внедрение вредоносных данных в обучающие данные, используемые для построения моделей AI. Это может повредить поведение модели, заставляя ее делать неверные прогнозы или предпринимать непредусмотренные действия. В контексте MCP отравление данных можно использовать для манипулирования моделью AI, заставляя ее взаимодействовать с вредоносными инструментами или выполнять другие вредоносные действия.
Отсутствие видимости и контроля
Традиционные инструменты безопасности часто неэффективны при обнаружении и предотвращении атак на системы MCP. Это связано с тем, что трафик MCP часто шифруется и его может быть трудно отличить от законного трафика. В результате может быть сложно отслеживать активность модели AI и выявлять вредоносное поведение.
Поворачиваем все вспять: использование Prompt Injection для защиты
Исследование Tenable демонстрирует, что те же методы, которые используются в атаках prompt injection, могут быть перепрофилированы для создания надежной защиты для систем MCP. Создавая тщательно разработанные подсказки, команды безопасности могут отслеживать активность модели AI, обнаруживать вредоносные инструменты и создавать ограждения для предотвращения атак.
Аудит цепочек инструментов
Одним из ключевых защитных применений prompt injection является аудит цепочек инструментов. Вводя определенные запросы во входные данные модели AI, команды безопасности могут отслеживать, какие инструменты использует модель AI и как она взаимодействует с ними. Эта информация может быть использована для выявления подозрительной активности и для обеспечения того, чтобы модель AI использовала только авторизованные инструменты.
Обнаружение вредоносных или неизвестных инструментов
Prompt injection также можно использовать для обнаружения вредоносных или неизвестных инструментов. Вводя запросы, которые запускают определенное поведение, команды безопасности могут идентифицировать инструменты, которые ведут себя подозрительно или которые не имеют разрешения на использование. Это может помочь предотвратить взаимодействие модели AI с вредоносными инструментами и защитить систему от атак.
Создание ограждений внутри MCP-хостов
Возможно, самым мощным защитным применением prompt injection является создание ограждений внутри MCP-хостов. Вводя запросы, которые обеспечивают соблюдение определенных политик безопасности, команды безопасности могут предотвратить выполнение моделью AI несанкционированных действий или доступ к конфиденциальным данным. Это может помочь создать безопасную среду для выполнения модели AI и защитить систему от атак.
Важность явного одобрения пользователя
Исследование подчеркивает критическую необходимость явного одобрения пользователя перед выполнением любого инструмента в среде MCP. MCP уже включает это требование, но результаты подтверждают необходимость строгих настроек по умолчанию с наименьшими привилегиями и тщательного обзора и тестирования каждого инструмента. Этот подход гарантирует, что пользователи сохраняют контроль над системой AI и могут предотвратить ее выполнение непредусмотренных действий.
Настройки по умолчанию с наименьшими привилегиями
Принцип наименьших привилегий диктует, что пользователям должен предоставляться только минимальный уровень доступа, необходимый для выполнения их должностных функций. В контексте MCP это означает, что моделям AI должен предоставляться доступ только к тем инструментам и данным, которые им абсолютно необходимы для выполнения их задач. Это снижает потенциальное воздействие успешной атаки и ограничивает способность злоумышленника повышать привилегии.
Тщательный обзор и тестирование инструментов
Перед интеграцией любого инструмента в экосистему MCP крайне важно тщательно проверить и протестировать его, чтобы убедиться, что он безопасен и не содержит вредоносного кода. Это должно включать в себя сочетание автоматизированных и ручных методов тестирования, включая анализ кода, тестирование на проникновение и сканирование уязвимостей.
Последствия и рекомендации
Исследование Tenable имеет значительные последствия для организаций, которые используют или планируют использовать MCP. Результаты подчеркивают важность понимания рисков безопасности, связанных с MCP, и внедрения соответствующих мер безопасности для снижения этих рисков.
Ключевые рекомендации
- Внедрите надежную проверку входных данных: Все входные данные в модель AI должны быть тщательно проверены для предотвращения атак prompt injection. Это должно включать фильтрацию вредоносных команд и инструкций и ограничение длины и сложности входных данных.
- Обеспечьте строгий контроль доступа: Доступ к конфиденциальным данным и инструментам должен строго контролироваться для предотвращения несанкционированного доступа. Это должно включать использование строгих механизмов аутентификации и внедрение принципа наименьших привилегий.
- Отслеживайте активность модели AI: Активность модели AI должна тщательно отслеживаться для выявления подозрительного поведения. Это должно включать ведение журнала всех запросов и ответов инструментов и анализ данных на предмет аномалий.
- Внедрите надежный план реагирования на инциденты: Организации должны иметь надежный план реагирования на инциденты для борьбы с инцидентами безопасности, связанными с системами MCP. Это должно включать процедуры для выявления, сдерживания и восстановления после атак.
- Будьте в курсе: Ландшафт MCP постоянно развивается, поэтому важно быть в курсе последних рисков безопасности и лучших практик. Это можно сделать, подписавшись на списки рассылки по безопасности, посещая конференции по безопасности и следя за экспертами по безопасности в социальных сетях.
Следуя этим рекомендациям, организации могут значительно снизить риск атак на свои системы MCP и защитить свои конфиденциальные данные. Будущее AI зависит от нашей способности создавать безопасные и надежные системы, а это требует упреждающего и бдительного подхода к безопасности.