Antropik tarafından geliştirilen MCP, büyük dil modellerinin (LLM’ler) harici araçlarla sorunsuz bir şekilde arayüz oluşturmasına izin vererek, karmaşık görevleri otonom olarak gerçekleştirebilen ajan AI sistemlerinin oluşturulmasını sağlar.
Kuruluşlar MCP’yi giderek daha fazla entegre ettikçe, güçlü güvenlik kontrollerinin ve yenilikçi savunma stratejilerinin önemini vurgulayarak yeni saldırı teknikleri ortaya çıktı.
Son araştırmalardaki en önemli bulgulardan biri, özenle hazırlanmış MCP araç açıklamaları yoluyla LLM davranışını manipüle etme yeteneğidir. Bu teknik, saldırganların belirli talimatları yerleştirerek model davranışını etkileyebileceği LLM’lerde bilinen bir zayıflık olan hızlı enjeksiyona benzer ilkelerden yararlanmaktadır.
.png
)
Araştırmacılar, önceliği veya uyumluluğu vurgulayan araç açıklamaları tasarlayarak “bekçi” araçları oluşturmanın mümkün olduğunu gösterdiler.
Bu araçlar, MCP ana bilgisayarını veya istemcisini değiştirmeden sonraki takım etkileşimlerinin günlüğe kaydedilmesini, izlenmesini veya filtrelenmesini sağlayan başka bir MCP aracından önce yürütülür.
Örneğin, bir günlüğe kaydetme aracı, LLM’ye her zaman önce çalıştırmasını isteyecek şekilde açıklanabilir ve her araç çağrısının denetim ve uyumluluk amaçları için kaydedilmesini sağlar.
Bu yaklaşım, LLM’nin açıklamaya gömülü aciliyet ve operasyonel gereksinimleri yorumlamasından yararlanır, belirli araçları diğerleri üzerinde etkili bir şekilde önceliklendirir ve güvenlik ve yönetişim için temel bir katman oluşturur.
Bu manipülasyon tekniklerini genişleten araştırmacılar, MCP ortamlarında hem günlüğe kaydetme mekanizmaları hem de güvenlik duvarları olarak işlev gören prototip güvenlik araçları geliştirdiler.
Bir günlük aracı, sunucu adları, araç adları, açıklamalar ve çağrıları tetikleyen kullanıcı istemleri gibi her bir araç çağrısı hakkında ayrıntılı bilgi yakalar. Bu, kuruluşlara birden fazla MCP sunucusu arasında şeffaf bir araç kullanım izi sağlar.
Benzer şekilde, bir filtreleme aracı, önceden tanımlanmış kriterlere dayalı yetkisiz veya onaylanmamış takım kullanımını engelleyen bir güvenlik duvarı görevi görür.
Örneğin, bir araç adı kısıtlı bir işlevle eşleşiyorsa, filtreleme aracı LLM’ye yürütmeyi durdurmasını ve kullanıcıya politika ihlallerini bilgilendirmesini isteyebilir.
Bu güvenlik araçları, farklı LLM modellerinde değişen etkinlik göstermiştir, bazıları sürekli olarak yerleşik hiyerarşiye saygı duyar ve diğerleri daha açık talimatlar gerektirir.
Bu uygulamalar, kuruluşların altta yatan protokolü değiştirmeden MCP özellikli sistemlere güvenlik kontrolleri ve yönetişimi getirebileceğini göstermektedir.
LLM’nin tanımlayıcı talimatları yorumlama ve hareket etme yeteneğinden yararlanarak, gelişmiş güvenlik araçları doğrudan MCP iş akışına entegre edilebilir.
Sistem Hızlı Çıkarma ve Model Güvenlik Açıkları
MCP tabanlı saldırı tekniklerinin özellikle ilgili bir yönü, LLMS’den sistem istemlerini veya geliştirici talimatlarını çıkarma potansiyelidir.
Güvenlik analizi kisvesi altında modelin sistem istemini talep eden araçlar tasarlayarak, bazı LLM’lerin gerçek istemlerin kısımlarını sağladığını, diğerlerinin halüsinasyonlu veya imal edilmiş içerik ürettiğini gözlemlediler.
Bu tekniğin etkinliği modeller arasında önemli ölçüde değişir, bazı hassas bilgiler ve diğerleri bu tür ekstraksiyon girişimlerine direnir.
Bu güvenlik açığı, LLM’lerin belirleyici olmayan doğası öngörülemeyen yanıtlara yol açtığından, MCP uygulamalarını güvence altına almanın karmaşıklığının altını çizmektedir.
Sistem düzeyinde talimatları çıkarma veya çıkarma yeteneği, AI sistemlerinin gizliliği ve bütünlüğü için bir risk oluşturmaktadır, bu da kuruluşların kapsamlı güvenlik değerlendirmeleri yapmasını ve bu tür saldırılara karşı güvence vermelerini zorunlu kılmaktadır.
Sonuç olarak, MCP spesifikasyonu araç yürütme için açık bir onay gerektirirken, araç açıklamalarını ve iade değerlerinden yararlanan yenilikçi teknikler amaçlanan güvenceleri atlayabilir.
Bu yöntemler, MCP ve LLM manzarası gelişmeye devam ettikçe hem gelişmiş güvenlik araçları oluşturma fırsatlarını hem de devam eden uyanıklık ihtiyacını vurgulamaktadır.
Find this News Interesting! Follow us on Google News, LinkedIn, & X to Get Instant Updates!