模型上下文协议 (MCP) 理解
Anthropic 在 2024 年底推出的模型上下文协议 (MCP) 是一种广泛使用的开放标准，旨在将生成式 AI (GenAI) 工具与外部系统集成。该协议充当关键接口，常被比作“GenAI 的 USB-C 端口”。它允许诸如 Claude 3.7 Sonnet 和 Cursor AI 等工具与各种外部资源（包括数据库、应用程序编程接口 (API) 和本地系统）无缝交互。 这种集成能力使企业能够自动化复杂的工作流程并提高运营效率。然而，MCP 中当前的权限框架缺乏足够的安全保障，使其容易受到恶意行为者的利用，这些行为者可能会为了不正当目的劫持这些集成。
详细攻击场景
1. 恶意软件包危及本地系统
在第一个概念验证 (PoC) 攻击中，研究人员演示了如何将精心设计的恶意 MCP 软件包伪装成用于文件管理的合法工具。 当毫无戒心的用户将此软件包与 Cursor AI 等工具集成时，它会在他们不知情或未经同意的情况下执行未经授权的命令。
攻击机制：
- 欺骗性包装： 恶意软件包被设计成看起来像是用于文件管理的标准、安全的工具。
- 未经授权的执行： 集成后，软件包会执行用户未授权的命令。
- 概念验证： 通过突然启动计算器应用程序来演示攻击，这清楚地表明了未经授权的命令执行。
现实影响：
- 恶意软件安装： 受到威胁的软件包可用于在受害者的系统上安装恶意软件。
- 数据泄露： 可以从系统提取敏感数据并发送给攻击者。
- 系统控制： 攻击者可以获得对受威胁系统的控制权，从而允许他们执行各种恶意活动。
这种情况突显了对 MCP 软件包进行强大的安全检查和验证过程的迫切需求，以防止将恶意代码引入企业系统。
2. 文档提示注入劫持服务器
第二个 PoC 攻击涉及一种复杂的技巧，该技巧使用上传到 Claude 3.7 Sonnet 的经过处理的文档。该文档包含一个隐藏提示，该提示在处理后会利用具有文件访问权限的 MCP 服务器。
攻击机制：
- 被操纵的文档： 文档经过精心设计，包含一个隐藏提示，该提示对用户不可见。
- 隐藏提示执行： 当 GenAI 工具处理文档时，将执行隐藏提示。
- 服务器利用： 该提示利用 MCP 服务器的文件访问权限来执行未经授权的操作。
攻击结果：
- 文件加密： 该攻击通过加密受害者的文件来模拟勒索软件场景，从而使他们无法访问这些文件。
- 数据盗窃： 攻击者可以使用此方法来窃取存储在服务器上的敏感数据。
- 系统破坏： 关键系统可能会遭到破坏，从而导致重大的运营中断。
此攻击强调了实施严格的输入验证和安全协议以防止在 GenAI 环境中执行恶意提示的重要性。
核心漏洞已识别
研究人员指出了导致 MCP 缺陷严重性的两个主要问题：
- 权限过高的集成： MCP 服务器通常配置有过多的权限，例如不受限制的文件访问权限，这些权限对于其预期功能是不必要的。 这种过度授权为攻击者创造了利用这些广泛访问权限的机会。
- 缺乏保障措施： MCP 缺乏内置机制来验证 MCP 软件包的完整性和安全性，或检测嵌入在文档中的恶意提示。 这种缺乏安全检查使得攻击者可以绕过传统的安全措施。
这些漏洞的结合使恶意行为者能够将看似良性的文件或工具武器化，将它们变成强大的攻击媒介，从而危及整个系统和网络。
放大供应链风险
MCP 中的缺陷还放大了供应链风险，因为受到威胁的 MCP 软件包可以通过第三方开发人员渗透到企业网络中。 这意味着即使组织具有强大的内部安全措施，如果其供应商之一受到威胁，它仍然可能容易受到攻击。
漏洞途径：
- 受威胁的开发人员： 第三方开发人员的系统受到威胁，从而允许攻击者将恶意代码注入其 MCP 软件包。
- 分发： 受威胁的软件包分发给依赖于开发人员工具的组织。
- 渗透： 当受威胁的软件包集成到组织的系统中时，恶意代码会渗透到企业网络中。
这种情况突显了组织需要仔细审查其第三方供应商，并确保他们具有强大的安全实践。
合规性和监管威胁
由于此漏洞，处理敏感数据（例如医疗保健和金融）的行业面临着更高的合规性威胁。 如果攻击者泄露受保护的信息，则可能会违反 GDPR（通用数据保护条例）或 HIPAA（健康保险可移植性和问责法案）等法规。
合规性风险：
- 数据泄露通知法： 如果发生数据泄露，可能需要组织通知受影响的各方和监管机构。
- 经济处罚： 不遵守法规可能会导致巨额经济处罚。
- 声誉损害： 数据泄露可能会损害组织的声誉并侵蚀客户信任。
这些风险强调了组织需要实施强大的安全措施来保护敏感数据并遵守法规要求。
缓解策略
为了有效地降低与此漏洞相关的风险，组织应实施以下缓解策略：
- 限制 MCP 权限： 应用最小权限原则来限制文件和系统访问。 这意味着仅授予 MCP 服务器执行其预期功能所需的最低权限。
- 扫描上传的文件： 部署特定于 AI 的工具以检测文档中的恶意提示，然后再由 GenAI 系统处理。 这些工具可以识别并阻止可能用于利用该漏洞的提示。
- 审核第三方软件包： 在部署之前，彻底审查 MCP 集成中的漏洞。 这包括查看代码中是否存在任何恶意活动迹象，并确保该软件包来自受信任的来源。
- 监控异常情况： 持续监控 MCP 连接的系统是否存在异常活动，例如意外的文件加密或未经授权的访问尝试。 这有助于实时检测和响应攻击。
Anthropic 的回应
Anthropic 已承认安全研究人员的发现，并承诺在 2025 年第三季度推出精细的权限控制和开发人员安全指南。 这些措施旨在提供更好的安全性和对 MCP 集成的控制，从而降低被利用的风险。
专家建议
同时，专家敦促企业以与未经验证的软件相同的谨慎态度对待 MCP 集成。 这意味着在部署任何 MCP 集成之前，进行彻底的安全评估并实施强大的安全控制。
主要建议：
- 将 MCP 集成视为潜在的不受信任的软件。
- 在部署之前进行彻底的安全评估。
- 实施强大的安全控制以减轻风险。
这种谨慎的态度提醒我们，尽管 GenAI 具有变革潜力，但它也伴随着不断演变的风险，必须认真管理。 通过采取积极措施来保护其 GenAI 环境，组织可以保护自己免受此漏洞的潜在后果。
生成式人工智能技术的快速发展需要安全措施的并行发展，以防止新出现的威胁。 MCP 漏洞有力地提醒我们，在将 AI 工具与现有系统集成时，强大的安全实践至关重要。 随着企业继续采用和利用 GenAI 解决方案，采取警惕和积极主动的安全方法对于降低风险并确保安全和负责任地使用这些强大的技术至关重要。 安全研究人员、AI 开发人员和行业利益相关者之间的持续合作对于应对这些挑战并培养安全可靠的 AI 生态系统至关重要。