Tenable Research ได้เปิดเผยงานวิจัยที่พลิกโฉมแนวทางการรับมือกับช่องโหว่ AI ที่มีการพูดถึงกันอย่างกว้างขวาง ในการวิเคราะห์อย่างละเอียด Ben Smith จาก Tenable ได้แสดงให้เห็นว่าเทคนิคที่คล้ายกับการฉีดพรอมต์ (prompt injection) สามารถนำมาปรับใช้ได้อย่างมีประสิทธิภาพในการตรวจสอบ เฝ้าระวัง และแม้กระทั่งสร้างไฟร์วอลล์สำหรับการเรียกใช้เครื่องมือ Large Language Model (LLM) ที่ทำงานภายใน Model Context Protocol (MCP) ซึ่งกำลังได้รับความนิยมมากขึ้นเรื่อยๆ
Model Context Protocol (MCP) ซึ่งเป็นมาตรฐานใหม่ที่พัฒนาโดย Anthropic ช่วยอำนวยความสะดวกในการบูรณาการ AI แชทบอทเข้ากับเครื่องมือภายนอก ทำให้แชทบอทเหล่านั้นสามารถทำงานต่างๆ ได้อย่างอิสระ อย่างไรก็ตาม ความสะดวกสบายนี้ก็มาพร้อมกับความท้าทายด้านความปลอดภัยใหม่ๆ ผู้โจมตีสามารถแทรกคำสั่งที่ซ่อนอยู่ ซึ่งเรียกว่าการฉีดพรอมต์ หรือแนะนำเครื่องมือที่เป็นอันตรายเพื่อบงการให้ AI ละเมิดกฎของตัวเอง งานวิจัยของ Tenable ได้ตรวจสอบความเสี่ยงเหล่านี้อย่างครอบคลุม และนำเสนอทางออกที่ไม่เหมือนใคร: การใช้ประโยชน์จากเทคนิคเดียวกับที่ใช้ในการโจมตีเพื่อสร้างกลไกป้องกันที่แข็งแกร่ง ซึ่งจะตรวจสอบ ตรวจทาน และควบคุมเครื่องมือทุกอย่างที่ AI พยายามจะใช้
ความสำคัญอย่างยิ่งของการทำความเข้าใจความปลอดภัยของ MCP
เนื่องจากธุรกิจต่างๆ หันมาบูรณาการ LLM เข้ากับเครื่องมือทางธุรกิจที่สำคัญมากขึ้นเรื่อยๆ จึงเป็นเรื่องสำคัญอย่างยิ่งสำหรับ CISO วิศวกร AI และนักวิจัยด้านความปลอดภัยที่จะต้องเข้าใจอย่างถ่องแท้ถึงความเสี่ยงและโอกาสในการป้องกันที่ MCP นำเสนอ
Ben Smith วิศวกรวิจัยอาวุโสของ Tenable กล่าวว่า "MCP เป็นเทคโนโลยีที่กำลังพัฒนาอย่างรวดเร็วและยังไม่สมบูรณ์ ซึ่งกำลังปรับเปลี่ยนวิธีการที่เราโต้ตอบกับ AI เครื่องมือ MCP พัฒนาได้ง่ายและมีมากมาย แต่ไม่ได้รวบรวมหลักการของการรักษาความปลอดภัยโดยการออกแบบ และควรจัดการด้วยความระมัดระวัง ดังนั้น ในขณะที่เทคนิคใหม่เหล่านี้มีประโยชน์สำหรับการสร้างเครื่องมือที่ทรงพลัง วิธีการเดียวกันนี้ก็สามารถนำไปใช้เพื่อจุดประสงค์ที่ชั่วร้ายได้เช่นกัน อย่าประมาท แต่ให้ปฏิบัติต่อเซิร์ฟเวอร์ MCP เสมือนเป็นส่วนขยายของพื้นผิวการโจมตีของคุณ"
ประเด็นสำคัญจากงานวิจัย
พฤติกรรมข้ามโมเดลแตกต่างกัน:
- Claude Sonnet 3.7 และ Gemini 2.5 Pro Experimental เรียกใช้ logger อย่างสม่ำเสมอและเปิดเผยส่วนต่างๆ ของ system prompt
- GPT-4o ก็แทรก logger เช่นกัน แต่สร้างค่าพารามิเตอร์ที่แตกต่างกัน (และบางครั้งก็เป็นค่าที่สร้างขึ้นเอง) ในแต่ละครั้งที่รัน
ข้อดีด้านความปลอดภัย: กลไกเดียวกับที่ผู้โจมตีใช้ สามารถนำมาใช้โดยผู้ป้องกันเพื่อตรวจสอบ toolchains ตรวจจับเครื่องมือที่เป็นอันตรายหรือไม่รู้จัก และสร้าง guardrails ภายในโฮสต์ MCP
การอนุมัติจากผู้ใช้โดยชัดแจ้ง: MCP กำหนดให้มีการอนุมัติจากผู้ใช้โดยชัดแจ้งก่อนที่เครื่องมือใดๆ จะทำงาน งานวิจัยนี้เน้นย้ำถึงความจำเป็นในการใช้ค่าเริ่มต้นที่มีสิทธิ์น้อยที่สุดอย่างเคร่งครัด และการตรวจสอบและทดสอบเครื่องมือแต่ละอย่างอย่างละเอียด
เจาะลึก Model Context Protocol (MCP)
Model Context Protocol (MCP) แสดงถึงการเปลี่ยนแปลงกระบวนทัศน์ในวิธีการที่โมเดล AI โต้ตอบกับโลกภายนอก ต่างจากระบบ AI แบบดั้งเดิมที่ทำงานแยกกัน MCP ช่วยให้โมเดล AI สามารถบูรณาการเข้ากับเครื่องมือและบริการภายนอกได้อย่างราบรื่น ทำให้พวกเขาสามารถทำงานได้หลากหลาย ตั้งแต่การเข้าถึงฐานข้อมูลและการส่งอีเมลไปจนถึงการควบคุมอุปกรณ์จริง การบูรณาการนี้เปิดโอกาสใหม่ๆ สำหรับแอปพลิเคชัน AI แต่ก็ทำให้เกิดความเสี่ยงด้านความปลอดภัยใหม่ๆ ที่ต้องได้รับการแก้ไขอย่างรอบคอบ
ทำความเข้าใจสถาปัตยกรรมของ MCP
โดยแก่นแท้แล้ว MCP ประกอบด้วยส่วนประกอบหลักหลายอย่างที่ทำงานร่วมกันเพื่ออำนวยความสะดวกในการสื่อสารระหว่างโมเดล AI และเครื่องมือภายนอก ส่วนประกอบเหล่านี้ประกอบด้วย:
- โมเดล AI: นี่คือหน่วยสืบราชการลับส่วนกลางที่ขับเคลื่อนระบบ อาจเป็น large language model (LLM) เช่น GPT-4 หรือโมเดล AI เฉพาะที่ออกแบบมาสำหรับงานเฉพาะ
- เซิร์ฟเวอร์ MCP: ทำหน้าที่เป็นตัวกลางระหว่างโมเดล AI และเครื่องมือภายนอก จะรับคำขอจากโมเดล AI ตรวจสอบความถูกต้อง และส่งต่อไปยังเครื่องมือที่เหมาะสม
- เครื่องมือภายนอก: เหล่านี้คือบริการและแอปพลิเคชันที่โมเดล AI โต้ตอบด้วย ซึ่งอาจรวมถึงฐานข้อมูล API เว็บเซอร์วิส และแม้กระทั่งอุปกรณ์จริง
- ส่วนต่อประสานผู้ใช้: เป็นช่องทางให้ผู้ใช้โต้ตอบกับระบบ AI และควบคุมพฤติกรรมของระบบ นอกจากนี้ยังอาจเป็นช่องทางให้ผู้ใช้อนุมัติหรือปฏิเสธคำขอเครื่องมือ
ข้อดีของ MCP
Model Context Protocol มีข้อดีที่สำคัญหลายประการเหนือกว่าระบบ AI แบบดั้งเดิม:
- ฟังก์ชันการทำงานที่เพิ่มขึ้น: ด้วยการบูรณาการเข้ากับเครื่องมือภายนอก โมเดล AI สามารถทำงานได้หลากหลายกว่าที่ทำได้ด้วยตัวเองมาก
- ประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้น: MCP สามารถทำงานต่างๆ โดยอัตโนมัติ ซึ่งมิฉะนั้นจะต้องมีการแทรกแซงจากมนุษย์ ช่วยประหยัดเวลาและทรัพยากร
- ความยืดหยุ่นที่เพิ่มขึ้น: MCP ช่วยให้โมเดล AI ปรับตัวเข้ากับสถานการณ์ที่เปลี่ยนแปลงและตอบสนองต่อข้อมูลใหม่ๆ ได้แบบเรียลไทม์
- ความสามารถในการปรับขนาดที่มากขึ้น: MCP สามารถปรับขนาดได้อย่างง่ายดายเพื่อรองรับผู้ใช้และเครื่องมือที่เพิ่มขึ้น
ความเสี่ยงด้านความปลอดภัยที่เกิดขึ้นใหม่ใน MCP
แม้จะมีข้อดี แต่ MCP ก็มีความเสี่ยงด้านความปลอดภัยหลายประการที่ต้องพิจารณาอย่างรอบคอบ ความเสี่ยงเหล่านี้เกิดจากข้อเท็จจริงที่ว่า MCP อนุญาตให้โมเดล AI โต้ตอบกับโลกภายนอก ซึ่งเปิดช่องทางใหม่ๆ ให้ผู้โจมตีใช้ประโยชน์
การโจมตีด้วย Prompt Injection
การโจมตีด้วย prompt injection เป็นภัยคุกคามที่น่ากังวลอย่างยิ่งต่อระบบ MCP ในการโจมตีด้วย prompt injection ผู้โจมตีจะสร้างอินพุตที่เป็นอันตรายซึ่งบงการให้โมเดล AI ทำการกระทำที่ไม่พึงประสงค์ ซึ่งสามารถทำได้โดยการแทรกคำสั่งหรือคำแนะนำที่เป็นอันตรายลงในอินพุตของโมเดล AI ซึ่งโมเดลจะตีความว่าเป็นคำสั่งที่ถูกต้องตามกฎหมาย
ตัวอย่างเช่น ผู้โจมตีสามารถแทรกคำสั่งที่บอกให้โมเดล AI ลบข้อมูลทั้งหมดในฐานข้อมูล หรือส่งข้อมูลที่ละเอียดอ่อนไปยังบุคคลที่ไม่ได้รับอนุญาต ผลที่ตามมาที่เป็นไปได้จากการโจมตีด้วย prompt injection ที่ประสบความสำเร็จอาจรุนแรง รวมถึงการละเมิดข้อมูล การสูญเสียทางการเงิน และความเสียหายต่อชื่อเสียง
การบูรณาการเครื่องมือที่เป็นอันตราย
อีกความเสี่ยงที่สำคัญคือการบูรณาการเครื่องมือที่เป็นอันตรายเข้าสู่ระบบนิเวศ MCP ผู้โจมตีสามารถสร้างเครื่องมือที่ดูเหมือนถูกกฎหมาย แต่จริงๆ แล้วมีโค้ดที่เป็นอันตราย เมื่อโมเดล AI โต้ตอบกับเครื่องมือนี้ โค้ดที่เป็นอันตรายอาจถูกดำเนินการ ซึ่งอาจทำให้ระบบทั้งหมดตกอยู่ในความเสี่ยง
ตัวอย่างเช่น ผู้โจมตีสามารถสร้างเครื่องมือที่ขโมยข้อมูลรับรองผู้ใช้ หรือติดตั้งมัลแวร์บนระบบ สิ่งสำคัญคือต้องตรวจสอบเครื่องมือทั้งหมดอย่างรอบคอบก่อนที่จะบูรณาการเข้าสู่ระบบนิเวศ MCP เพื่อป้องกันการแนะนำโค้ดที่เป็นอันตราย
การยกระดับสิทธิ์
การยกระดับสิทธิ์เป็นอีกความเสี่ยงด้านความปลอดภัยที่อาจเกิดขึ้นในระบบ MCP หากผู้โจมตีสามารถเข้าถึงบัญชีที่มีสิทธิ์จำกัด พวกเขาอาจสามารถใช้ประโยชน์จากช่องโหว่ในระบบเพื่อรับสิทธิ์ระดับสูงขึ้น ซึ่งอาจทำให้ผู้โจมตีสามารถเข้าถึงข้อมูลที่ละเอียดอ่อน แก้ไขการกำหนดค่าระบบ หรือแม้กระทั่งควบคุมระบบทั้งหมด
การปนเปื้อนข้อมูล
การปนเปื้อนข้อมูลเกี่ยวข้องกับการแทรกข้อมูลที่เป็นอันตรายลงในข้อมูลการฝึกอบรมที่ใช้ในการสร้างโมเดล AI ซึ่งอาจทำให้พฤติกรรมของโมเดลเสียหาย ทำให้โมเดลทำการคาดการณ์ที่ไม่ถูกต้องหรือดำเนินการโดยไม่ได้ตั้งใจ ในบริบทของ MCP การปนเปื้อนข้อมูลสามารถใช้เพื่อบงการให้โมเดล AI โต้ตอบกับเครื่องมือที่เป็นอันตราย หรือทำการกระทำที่เป็นอันตรายอื่นๆ
การขาดการมองเห็นและการควบคุม
เครื่องมือรักษาความปลอดภัยแบบดั้งเดิมมักจะไม่มีประสิทธิภาพในการตรวจจับและป้องกันการโจมตีระบบ MCP เนื่องจากทราฟฟิก MCP มักจะถูกเข้ารหัสและยากที่จะแยกแยะจากทราฟฟิกที่ถูกต้องตามกฎหมาย เป็นผลให้การตรวจสอบกิจกรรมของโมเดล AI และการระบุพฤติกรรมที่เป็นอันตรายอาจเป็นเรื่องท้าทาย
พลิกสถานการณ์: การใช้ Prompt Injection เพื่อป้องกัน
งานวิจัยของ Tenable แสดงให้เห็นว่าเทคนิคเดียวกับที่ใช้ในการโจมตีด้วย prompt injection สามารถนำมาปรับใช้เพื่อสร้างกลไกป้องกันที่แข็งแกร่งสำหรับระบบ MCP ได้ ด้วยการสร้างพรอมต์ที่ออกแบบมาอย่างรอบคอบ ทีมรักษาความปลอดภัยสามารถตรวจสอบกิจกรรมของโมเดล AI ตรวจจับเครื่องมือที่เป็นอันตราย และสร้าง guardrails เพื่อป้องกันการโจมตี
การตรวจสอบ Toolchains
หนึ่งในการใช้งานเชิงป้องกันที่สำคัญของ prompt injection คือการตรวจสอบ toolchains ด้วยการแทรกพรอมต์เฉพาะลงในอินพุตของโมเดล AI ทีมรักษาความปลอดภัยสามารถติดตามว่าโมเดล AI กำลังใช้เครื่องมือใด และกำลังโต้ตอบกับเครื่องมือเหล่านั้นอย่างไร ข้อมูลนี้สามารถใช้เพื่อระบุกิจกรรมที่น่าสงสัย และเพื่อให้แน่ใจว่าโมเดล AI กำลังใช้เฉพาะเครื่องมือที่ได้รับอนุญาตเท่านั้น
การตรวจจับเครื่องมือที่เป็นอันตรายหรือไม่รู้จัก
Prompt injection สามารถใช้เพื่อตรวจจับเครื่องมือที่เป็นอันตรายหรือไม่รู้จักได้เช่นกัน ด้วยการแทรกพรอมต์ที่กระตุ้นพฤติกรรมเฉพาะ ทีมรักษาความปลอดภัยสามารถระบุเครื่องมือที่ทำงานอย่างน่าสงสัย หรือไม่ได้รับอนุญาตให้ใช้งานได้ ซึ่งสามารถช่วยป้องกันไม่ให้โมเดล AI โต้ตอบกับเครื่องมือที่เป็นอันตราย และปกป้องระบบจากการโจมตี
การสร้าง Guardrails ภายในโฮสต์ MCP
อาจเป็นการใช้งานเชิงป้องกันที่ทรงพลังที่สุดของ prompt injection คือการสร้าง guardrails ภายในโฮสต์ MCP ด้วยการแทรกพรอมต์ที่บังคับใช้นโยบายความปลอดภัยเฉพาะ ทีมรักษาความปลอดภัยสามารถป้องกันไม่ให้โมเดล AI ทำการกระทำที่ไม่ได้รับอนุญาต หรือเข้าถึงข้อมูลที่ละเอียดอ่อน ซึ่งสามารถช่วยสร้างสภาพแวดล้อมที่ปลอดภัยสำหรับการดำเนินการโมเดล AI และปกป้องระบบจากการโจมตี
ความสำคัญของการอนุมัติจากผู้ใช้โดยชัดแจ้ง
งานวิจัยเน้นย้ำถึงความจำเป็นอย่างยิ่งในการอนุมัติจากผู้ใช้โดยชัดแจ้งก่อนที่เครื่องมือใดๆ จะทำงานภายในสภาพแวดล้อม MCP MCP ได้รวมข้อกำหนดนี้ไว้แล้ว แต่ผลการวิจัยเน้นย้ำถึงความจำเป็นในการใช้ค่าเริ่มต้นที่มีสิทธิ์น้อยที่สุดอย่างเคร่งครัด และการตรวจสอบและทดสอบเครื่องมือแต่ละอย่างอย่างละเอียด แนวทางนี้ช่วยให้มั่นใจได้ว่าผู้ใช้ยังคงควบคุมระบบ AI และสามารถป้องกันไม่ให้ระบบทำการกระทำโดยไม่ได้ตั้งใจ
ค่าเริ่มต้นที่มีสิทธิ์น้อยที่สุด
หลักการของสิทธิ์น้อยที่สุดกำหนดว่าผู้ใช้ควรได้รับสิทธิ์การเข้าถึงในระดับต่ำสุดที่จำเป็นต่อการปฏิบัติงานของตนเท่านั้น ในบริบทของ MCP หมายความว่าโมเดล AI ควรได้รับอนุญาตให้เข้าถึงเฉพาะเครื่องมือและข้อมูลที่จำเป็นอย่างยิ่งต่อการทำงานเท่านั้น ซึ่งจะช่วยลดผลกระทบที่อาจเกิดขึ้นจากการโจมตีที่ประสบความสำเร็จ และจำกัดความสามารถของผู้โจมตีในการยกระดับสิทธิ์
การตรวจสอบและทดสอบเครื่องมืออย่างละเอียด
ก่อนที่จะบูรณาการเครื่องมือใดๆ เข้าสู่ระบบนิเวศ MCP สิ่งสำคัญคือต้องตรวจสอบและทดสอบอย่างละเอียดเพื่อให้แน่ใจว่าปลอดภัยและไม่มีโค้ดที่เป็นอันตราย ซึ่งควรรวมถึงการผสมผสานระหว่างเทคนิคการทดสอบอัตโนมัติและด้วยตนเอง รวมถึงการวิเคราะห์โค้ด การทดสอบการเจาะระบบ และการสแกนช่องโหว่
ผลกระทบและข้อเสนอแนะ
งานวิจัยของ Tenable มีผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญต่อองค์กรที่กำลังใช้หรือวางแผนที่จะใช้ MCP ผลการวิจัยเน้นย้ำถึงความสำคัญของการทำความเข้าใจความเสี่ยงด้านความปลอดภัยที่เกี่ยวข้องกับ MCP และการใช้มาตรการรักษาความปลอดภัยที่เหมาะสมเพื่อลดความเสี่ยงเหล่านั้น
ข้อเสนอแนะที่สำคัญ
- ใช้การตรวจสอบอินพุตที่แข็งแกร่ง: อินพุตทั้งหมดไปยังโมเดล AI ควรได้รับการตรวจสอบอย่างรอบคอบเพื่อป้องกันการโจมตีด้วย prompt injection ซึ่งควรรวมถึงการกรองคำสั่งและคำแนะนำที่เป็นอันตรายออก และจำกัดความยาวและความซับซ้อนของอินพุต
- บังคับใช้การควบคุมการเข้าถึงที่เข้มงวด: การเข้าถึงข้อมูลและเครื่องมือที่ละเอียดอ่อนควรได้รับการควบคุมอย่างเข้มงวดเพื่อป้องกันการเข้าถึงโดยไม่ได้รับอนุญาต ซึ่งควรรวมถึงการใช้กลไกการรับรองความถูกต้องที่แข็งแกร่ง และการใช้หลักการของสิทธิ์น้อยที่สุด
- ตรวจสอบกิจกรรมของโมเดล AI: กิจกรรมของโมเดล AI ควรได้รับการตรวจสอบอย่างใกล้ชิดเพื่อตรวจจับพฤติกรรมที่น่าสงสัย ซึ่งควรรวมถึงการบันทึกคำขอและคำตอบของเครื่องมือทั้งหมด และการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อหาความผิดปกติ
- ใช้แผนตอบสนองต่อเหตุการณ์ที่แข็งแกร่ง: องค์กรควรมีแผนตอบสนองต่อเหตุการณ์ที่แข็งแกร่งเพื่อจัดการกับเหตุการณ์ด้านความปลอดภัยที่เกี่ยวข้องกับระบบ MCP ซึ่งควรรวมถึงขั้นตอนการระบุ การควบคุม และการกู้คืนจากการโจมตี
- รับทราบข้อมูล: ภูมิทัศน์ MCP มีการพัฒนาอยู่ตลอดเวลา ดังนั้นจึงเป็นสิ่งสำคัญที่จะต้องรับทราบข้อมูลเกี่ยวกับความเสี่ยงด้านความปลอดภัยล่าสุดและแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด ซึ่งสามารถทำได้โดยการสมัครรับรายชื่อผู้รับจดหมายด้านความปลอดภัย เข้าร่วมการประชุมด้านความปลอดภัย และติดตามผู้เชี่ยวชาญด้านความปลอดภัยบนโซเชียลมีเดีย
ด้วยการปฏิบัติตามข้อเสนอแนะเหล่านี้ องค์กรต่างๆ สามารถลดความเสี่ยงของการโจมตีระบบ MCP ของตนได้อย่างมาก และปกป้องข้อมูลที่ละเอียดอ่อนของตน อนาคตของ AI ขึ้นอยู่กับความสามารถของเราในการสร้างระบบที่ปลอดภัยและน่าเชื่อถือ และนั่นต้องอาศัยแนวทางที่เชิงรุกและระมัดระวังในการรักษาความปลอดภัย