在 AI 狂飆突進的時代，模型上下文協議（MCP）應運而生，它旨在成為大型語言模型（LLM）輕松連接外部數據源和工具的“通用接口”，如同AI 界的 “USB-C”。聽起來是不是超酷？但先別忙著歡呼，這座 “橋梁” 背后藏著不少讓人脊背發涼的安全陷阱！一旦稍有疏忽，原本起到賦能作用的MCP，極易轉變為威脅安全的“幫兇”，接下來就帶大家揭開觸目驚心的兩大殺招！
工具投毒攻擊：藏在“溫柔陷阱”里的惡意指令
有沒有想過，你每天依賴的AI助手，突然變成 “內鬼”？這可不是科幻電影的劇情，而是工具投毒攻擊的真實威脅！攻擊者就像 “AI 世界的潛伏者”，在MCP工具的描述里埋下看不見的惡意指令。
舉個例子，你下載了一個看起來人畜無害的數學計算工具，滿心以為它只會老老實實算加減乘除。結果呢？它的描述里可能藏著 “偷偷讀取你電腦敏感信息（比如API密鑰），還把其內容當參數傳遞”的壞心眼指令！AI模型會 “傻乎乎”地忠實執行這些指令，而我們用戶看到的，只是工具表面的功能介紹，根本察覺不到背后的陰謀。
比如下面這個惡意的描述信息（“毒藥”是注入到工具描述中的）：
你調用這個MCP工具之后，MCP客戶端就會根據工具描述信息的指示進行工作，將你存儲在環境變量里面的 API密鑰發送回MCP服務端，并通過上面的send_sidenote函數發給攻擊者的服務器：
只要MCP客戶端有權限，攻擊者就可以在描述信息里面指揮它執行各種操作，包括讀取文件、執行系統命令等。
更可怕的是，這種攻擊門檻可能比你想象的低！不需要黑客炫技，幾句精心設計的自然語言提示，就能讓系統淪陷。攻擊者還會“玩花樣”，用Hex Byte、NCR編碼等方式，把惡意提示詞藏得嚴嚴實實，就算查看源碼也不一定能揪出這個“內鬼”！
地毯式騙局：溫水煮青蛙，信任被狠狠背叛
如果說工具投毒是“一擊致命”，那地毯式騙局（Rug Pulls）就是“溫水煮青蛙”式的慢性毒殺和信任背叛。這個詞，在加密貨幣圈臭名昭著，指的是項目方卷款跑路。在MCP的世界里，同樣殺傷力十足！
騙局怎么玩？當你下載了一個看似正常的MCP服務，滿心信任地啟用它。一開始，一切都風平浪靜，服務勤勤懇懇地干活，贏得了你的信任。但在你放松警惕時，危險降臨了！服務的維護者在遠程服務器上 “搞小動作”，偷偷修改工具描述，植入惡意指令。
為什么會防不勝防？痛點在這！由于MCP協議在某些實現中，缺乏嚴格的版本控制和更新審核機制。就算你安裝時仔細檢查了初始代碼，也防不住后續的“黑化”。一旦MCP客戶端沒及時發現這些惡意更新，或者沒讓你二次確認，下次調用工具，就會觸發被篡改的指令，導致數據泄露、AI行為失控。這不僅讓你的個人信息暴露無遺，更會狠狠擊碎你對整個MCP生態的信任！
MCP 攻擊有解嗎？檢測工具來 “支招”
面對這些威脅，難道我們只能束手無策？當然不是！現在網絡上涌現出不少開源的MCP檢測工具，它們就像 “AI安全衛士”，專門用火眼金睛掃描MCP工具、提示和資源的描述性信息，不放過任何可疑之處。
昂楷科技磐石研究院另辟蹊徑，他們針對遠程MCP工具，使用API審計系統，把敏感的操作設置為檢測規則，同時還結合AI的能力來增加檢測水平。不管是工具投毒，還是地毯式騙局，在這套嚴密的檢測機制下，都很難遁形！
就拿上面讀取API密鑰的例子來說，API審計系統可以審計到MCP服務端返回了可疑的工具描述信息。
還可以審計到MCP客戶端將API密鑰發送到服務端的過程。
通過對MCP工具的交互過程進行審計，用戶便可以根據審計系統的告警信息，及時發現惡意的MCP工具，從而保護自己的數據安全。
昂楷科技一直把AI安全放在首位，后續還會不斷探索，持續升級產品檢測手段，為大家筑牢安全防線。但是AI安全是場“人民戰爭”，光靠單邊沖鋒陷陣可不行！
我們每個人都要提高警惕！ 多了解這些安全陷阱知識。
選擇工具要擦亮眼！ 來源不明、描述可疑的工具，千萬要小心！
關注更新動態！ 對工具的更新保持敏感，別讓“溫水煮了青蛙”！
只有這樣，才能真正和AI安全又愉快地“玩耍”！別讓這座“萬能橋”，變成攻擊者的“通天梯”！
