Tenable Research, yapay zeka (AI) güvenlik açığına yönelik yaklaşımları yeniden tanımlayan çığır açan bir araştırmayı duyurdu. Tenable’den Ben Smith, ayrıntılı bir analizde, istem enjeksiyonuna benzer tekniklerin, giderek daha popüler hale gelen Model Bağlam Protokolü (MCP) içinde çalışan Büyük Dil Modeli (LLM) araç çağrılarını denetlemek, izlemek ve hatta güvenlik duvarları oluşturmak için nasıl etkili bir şekilde yeniden kullanılabileceğini gösteriyor.
Anthropic tarafından geliştirilen yeni bir standart olan Model Bağlam Protokolü (MCP), AI sohbet robotlarının harici araçlarla entegrasyonunu kolaylaştırarak görevleri özerk bir şekilde gerçekleştirmelerini sağlıyor. Ancak bu kolaylık, yeni güvenlik zorluklarını da beraberinde getiriyor. Saldırganlar, yapay zekayı kendi kurallarını ihlal etmeye zorlamak için istem enjeksiyonu olarak bilinen gizli talimatlar ekleyebilir veya kötü amaçlı araçlar sunabilir. Tenable’ın araştırması, bu riskleri kapsamlı bir şekilde inceliyor ve benzersiz bir çözüm öneriyor: bir yapay zekanın kullanmaya çalıştığı her aracı izleyen, inceleyen ve kontrol eden sağlam savunmalar oluşturmak için saldırılarda kullanılan teknikleri kullanmak.
MCP Güvenliğinin Kritik Önemi
İşletmeler LLM’leri kritik iş araçlarıyla giderek daha fazla entegre ettikçe, CISO’lar, AI mühendisleri ve güvenlik araştırmacılarının MCP tarafından sunulan riskleri ve savunma fırsatlarını tam olarak anlamaları çok önemlidir.
Tenable’da kıdemli personel araştırma mühendisi olan Ben Smith, "MCP, yapay zeka ile nasıl etkileşim kurduğumuzu yeniden şekillendiren hızla gelişen ve olgunlaşmamış bir teknolojidir. MCP araçları geliştirmesi kolay ve boldur, ancak tasarım yoluyla güvenlik ilkelerini somutlaştırmazlar ve dikkatli bir şekilde ele alınmalıdır. Bu nedenle, bu yeni teknikler güçlü araçlar oluşturmak için yararlı olsa da, aynı yöntemler kötü amaçlı amaçlar için yeniden kullanılabilir. Dikkati elden bırakmayın; bunun yerine, MCP sunucularını saldırı yüzeyinizin bir uzantısı olarak ele alın," diyor.
Araştırmadan Önemli Noktalar
Modeller Arası Davranış Değişir:
- Claude Sonnet 3.7 ve Gemini 2.5 Pro Experimental, günlükçüyü sürekli olarak çağırdı ve sistem isteminin bazı bölümlerini açığa çıkardı.
- GPT-4o da günlükçüyü ekledi, ancak her çalıştırmada değişen (ve bazen halüsinasyon gören) parametre değerleri üretti.
Güvenlik Avantajı: Saldırganlar tarafından kullanılan aynı mekanizmalar, savunucular tarafından araç zincirlerini denetlemek, kötü amaçlı veya bilinmeyen araçları tespit etmek ve MCP ana bilgisayarlarında koruma rayları oluşturmak için kullanılabilir.
Açık Kullanıcı Onayı: MCP, herhangi bir araç yürütülmeden önce zaten açık kullanıcı onayı gerektiriyor. Bu araştırma, katı en az ayrıcalık varsayılanlarının ve kapsamlı bireysel araç incelemesi ve testinin gerekliliğini vurguluyor.
Model Bağlam Protokolüne (MCP) Derinlemesine Bakış
Model Bağlam Protokolü (MCP), yapay zeka modellerinin dış dünya ile nasıl etkileşim kurduğuna dair bir paradigma değişimini temsil ediyor. Yalıtılmış olarak çalışan geleneksel AI sistemlerinin aksine, MCP, AI modellerinin harici araçlar ve hizmetlerle sorunsuz bir şekilde entegre olmasını sağlayarak, veritabanlarına erişmek ve e-posta göndermekten fiziksel cihazları kontrol etmeye kadar çok çeşitli görevleri gerçekleştirmelerini sağlar. Bu entegrasyon, AI uygulamaları için yeni olanaklar sunar, ancak aynı zamanda dikkatlice ele alınması gereken yeni güvenlik riskleri de ortaya çıkarır.
MCP’nin Mimarısını Anlamak
MCP’nin özünde, AI modelleri ve harici araçlar arasındaki iletişimi kolaylaştırmak için birlikte çalışan çeşitli temel bileşenler bulunur. Bu bileşenler şunları içerir:
- AI Modeli: Bu, sistemi yönlendiren merkezi zekadır. GPT-4 gibi büyük bir dil modeli (LLM) veya belirli bir görev için tasarlanmış özel bir AI modeli olabilir.
- MCP Sunucusu: Bu, AI modeli ve harici araçlar arasında bir aracı görevi görür. AI modelinden gelen istekleri alır, doğrular ve uygun araca iletir.
- Harici Araçlar: Bunlar, AI modelinin etkileşimde bulunduğu hizmetler ve uygulamalardır. Veritabanları, API’ler, web hizmetleri ve hatta fiziksel cihazlar içerebilirler.
- Kullanıcı Arayüzü: Bu, kullanıcıların AI sistemiyle etkileşim kurması ve davranışını kontrol etmesi için bir yol sağlar. Ayrıca, kullanıcıların araç isteklerini onaylaması veya reddetmesi için bir yol sağlayabilir.
MCP’nin Faydaları
Model Bağlam Protokolü, geleneksel AI sistemlerine göre çeşitli önemli avantajlar sunar:
- Artan İşlevsellik: AI modelleri, harici araçlarla entegre olarak, kendi başlarına yapabileceklerinden çok daha geniş bir görev yelpazesini gerçekleştirebilirler.
- Geliştirilmiş Verimlilik: MCP, aksi takdirde insan müdahalesi gerektirecek görevleri otomatikleştirerek zaman ve kaynak tasarrufu sağlayabilir.
- Gelişmiş Esneklik: MCP, AI modellerinin değişen koşullara uyum sağlamasına ve yeni bilgilere gerçek zamanlı olarak yanıt vermesine olanak tanır.
- Daha Büyük Ölçeklenebilirlik: MCP, büyüyen sayıda kullanıcıyı ve aracı barındıracak şekilde kolayca ölçeklenebilir.
MCP’de Ortaya Çıkan Güvenlik Riskleri
Faydalarına rağmen, MCP dikkatlice değerlendirilmesi gereken çeşitli güvenlik riskleri ortaya çıkarır. Bu riskler, MCP’nin AI modellerinin dış dünya ile etkileşime girmesine izin vermesinden kaynaklanır ve bu da saldırganların yararlanabileceği yeni yollar açar.
İstem Enjeksiyonu Saldırıları
İstem enjeksiyonu saldırıları, MCP sistemleri için özellikle endişe verici bir tehdittir. Bir istem enjeksiyonu saldırısında, bir saldırgan AI modelini istenmeyen eylemleri gerçekleştirmesi için manipüle eden kötü amaçlı bir girdi oluşturur. Bu, AI modelinin girdisine kötü amaçlı komutlar veya talimatlar eklenerek yapılabilir, bu da modelin meşru komutlar olarak yorumladığı.
Örneğin, bir saldırgan AI modeline bir veritabanındaki tüm verileri silmesini veya hassas bilgileri yetkisiz bir tarafa göndermesini söyleyen bir komut ekleyebilir. Başarılı bir istem enjeksiyonu saldırısının potansiyel sonuçları, veri ihlalleri, mali kayıplar ve itibar kaybı dahil olmak üzere ciddi olabilir.
Kötü Amaçlı Araç Entegrasyonu
Bir diğer önemli risk, kötü amaçlı araçların MCP ekosistemine entegre edilmesidir. Bir saldırgan, meşru görünen ancak aslında kötü amaçlı kod içeren bir araç oluşturabilir. AI modeli bu araçla etkileşim kurduğunda, kötü amaçlı kod yürütülebilir ve potansiyel olarak tüm sistemi tehlikeye atabilir.
Örneğin, bir saldırgan kullanıcı kimlik bilgilerini çalan veya sisteme kötü amaçlı yazılım yükleyen bir araç oluşturabilir. Kötü amaçlı kodun girmesini önlemek için tüm araçları MCP ekosistemine entegre etmeden önce dikkatlice incelemek çok önemlidir.
Ayrıcalık Yükseltme
Ayrıcalık yükseltme, MCP sistemlerinde bir diğer potansiyel güvenlik riskidir. Bir saldırgan sınırlı ayrıcalıklara sahip bir hesaba erişim sağlayabilirse, daha yüksek düzeyde ayrıcalıklar elde etmek için sistemdeki güvenlik açıklarından yararlanabilir. Bu, saldırganın hassas verilere erişmesine, sistem yapılandırmalarını değiştirmesine ve hatta tüm sistemin kontrolünü ele geçirmesine olanak tanıyabilir.
Veri Zehirlenmesi
Veri zehirlenmesi, AI modelleri oluşturmak için kullanılan eğitim verilerine kötü amaçlı veriler enjekte etmeyi içerir. Bu, modelin davranışını bozabilir ve yanlış tahminlerde bulunmasına veya istenmeyen eylemler gerçekleştirmesine neden olabilir. MCP bağlamında, veri zehirlenmesi, AI modelini kötü amaçlı araçlarla etkileşime girmesi veya diğer zararlı eylemleri gerçekleştirmesi için manipüle etmek için kullanılabilir.
Görünürlük ve Kontrol Eksikliği
Geleneksel güvenlik araçları, MCP sistemlerine yönelik saldırıları tespit etme ve önlemede genellikle etkisizdir. Bunun nedeni, MCP trafiğinin genellikle şifrelenmesi ve meşru trafikten ayırt edilmesinin zor olabilmesidir. Sonuç olarak, AI model aktivitesini izlemek ve kötü amaçlı davranışları tanımlamak zor olabilir.
Masaları Çevirme: Savunma İçin İstem Enjeksiyonunu Kullanma
Tenable’ın araştırması, istem enjeksiyonu saldırılarında kullanılan aynı tekniklerin, MCP sistemleri için sağlam savunmalar oluşturmak için yeniden kullanılabileceğini gösteriyor. Güvenlik ekipleri, dikkatlice tasarlanmış istemler oluşturarak AI model aktivitesini izleyebilir, kötü amaçlı araçları tespit edebilir ve saldırıları önlemek için koruma rayları oluşturabilir.
Araç Zincirlerini Denetleme
İstem enjeksiyonunun temel savunma uygulamalarından biri, araç zincirlerini denetlemektir. Güvenlik ekipleri, AI modelinin girdisine belirli istemler enjekte ederek, AI modelinin hangi araçları kullandığını ve onlarla nasıl etkileşim kurduğunu izleyebilir. Bu bilgiler, şüpheli etkinlikleri tanımlamak ve AI modelinin yalnızca yetkili araçları kullandığından emin olmak için kullanılabilir.
Kötü Amaçlı veya Bilinmeyen Araçları Tespit Etme
İstem enjeksiyonu, kötü amaçlı veya bilinmeyen araçları tespit etmek için de kullanılabilir. Güvenlik ekipleri, belirli davranışları tetikleyen istemler enjekte ederek, şüpheli davranan veya kullanılması yetkili olmayan araçları tanımlayabilir. Bu, AI modelinin kötü amaçlı araçlarla etkileşim kurmasını önlemeye ve sistemi saldırılardan korumaya yardımcı olabilir.
MCP Ana Bilgisayarlarının İçinde Koruma Rayları Oluşturma
Belki de istem enjeksiyonunun en güçlü savunma uygulaması, MCP ana bilgisayarlarının içinde koruma rayları oluşturmaktır. Güvenlik ekipleri, belirli güvenlik politikalarını zorlayan istemler enjekte ederek, AI modelinin yetkisiz eylemler gerçekleştirmesini veya hassas verilere erişmesini önleyebilir. Bu, AI model yürütmesi için güvenli bir ortam oluşturmaya ve sistemi saldırılardan korumaya yardımcı olabilir.
Açık Kullanıcı Onayının Önemi
Araştırma, MCP ortamında herhangi bir araç yürütülmeden önce açık kullanıcı onayının kritik öneminin altını çiziyor. MCP zaten bu gereksinimi içeriyor, ancak bulgular katı en az ayrıcalık varsayılanlarının ve kapsamlı bireysel araç incelemesi ve testinin gerekliliğini güçlendiriyor. Bu yaklaşım, kullanıcıların AI sistemi üzerinde kontrolünü korumasını ve istenmeyen eylemleri gerçekleştirmesini önlemesini sağlar.
En Az Ayrıcalık Varsayılanları
En az ayrıcalık ilkesi, kullanıcılara yalnızca işlevlerini gerçekleştirmek için gerekli olan minimum erişim düzeyinin verilmesini zorunlu kılar. MCP bağlamında bu, AI modellerine yalnızca görevlerini gerçekleştirmek için kesinlikle ihtiyaç duydukları araçlara ve verilere erişim verilmesi anlamına gelir. Bu, başarılı bir saldırının potansiyel etkisini azaltır ve saldırganın ayrıcalıkları yükseltme yeteneğini sınırlar.
Kapsamlı Araç İncelemesi ve Testi
Herhangi bir aracı MCP ekosistemine entegre etmeden önce, güvenli olduğundan ve kötü amaçlı kod içermediğinden emin olmak için kapsamlı bir şekilde incelemek ve test etmek çok önemlidir. Bu, kod analizi, penetrasyon testi ve güvenlik açığı taraması dahil olmak üzere otomatik ve manuel test tekniklerinin bir kombinasyonunu içermelidir.
Etkiler ve Öneriler
Tenable’ın araştırması, MCP kullanan veya kullanmayı planlayan kuruluşlar için önemli etkilere sahiptir. Bulgular, MCP ile ilişkili güvenlik risklerini anlamanın ve bu riskleri azaltmak için uygun güvenlik önlemleri uygulamanın önemini vurgulamaktadır.
Temel Öneriler
- Sağlam girdi doğrulama uygulayın: İstem enjeksiyonu saldırılarını önlemek için AI modeline yapılan tüm girdiler dikkatlice doğrulanmalıdır. Bu, kötü amaçlı komutları ve talimatları filtrelemeyi ve girdinin uzunluğunu ve karmaşıklığını sınırlamayı içermelidir.
- Sıkı erişim kontrolleri uygulayın: Yetkisiz erişimi önlemek için hassas verilere ve araçlara erişim sıkı bir şekilde kontrol edilmelidir. Bu, güçlü kimlik doğrulama mekanizmaları kullanmayı ve en az ayrıcalık ilkesini uygulamayı içermelidir.
- AI model etkinliğini izleyin: Şüpheli davranışları tespit etmek için AI model etkinliği yakından izlenmelidir. Bu, tüm araç isteklerini ve yanıtlarını günlüğe kaydetmeyi ve verileri anormallikler açısından analiz etmeyi içermelidir.
- Sağlam bir olay müdahale planı uygulayın: Kuruluşlar, MCP sistemlerini içeren güvenlik olaylarıyla başa çıkmak için sağlam bir olay müdahale planına sahip olmalıdır. Bu, saldırıları tanımlama, engelleme ve kurtarma prosedürlerini içermelidir.
- Bilgili kalın: MCP ortamı sürekli olarak gelişiyor, bu nedenle en son güvenlik riskleri ve en iyi uygulamalar hakkında bilgi sahibi olmak önemlidir. Bu, güvenlik posta listelerine abone olarak, güvenlik konferanslarına katılarak ve sosyal medyada güvenlik uzmanlarını takip ederek yapılabilir.
Kuruluşlar bu önerileri izleyerek MCP sistemlerine yönelik saldırı riskini önemli ölçüde azaltabilir ve hassas verilerini koruyabilir. Yapay zekanın geleceği, güvenli ve güvenilir sistemler oluşturma yeteneğimize bağlıdır ve bu da güvenliğe proaktif ve tetikte bir yaklaşım gerektirir.