在 AI 狂飙突进的时代，模型上下文协议（MCP）应运而生，它旨在成为大型语言模型（LLM）轻松连接外部数据源和工具的“通用接口”，如同AI 界的 “USB-C”。听起来是不是超酷？但先别忙着欢呼，这座 “桥梁” 背后藏着不少让人脊背发凉的安全陷阱！一旦稍有疏忽，原本起到赋能作用的MCP，极易转变为威胁安全的“帮凶”，接下来就带大家揭开触目惊心的两大杀招！
工具投毒攻击：藏在“温柔陷阱”里的恶意指令
有没有想过，你每天依赖的AI助手，突然变成 “内鬼”？这可不是科幻电影的剧情，而是工具投毒攻击的真实威胁！攻击者就像 “AI 世界的潜伏者”，在MCP工具的描述里埋下看不见的恶意指令。
举个例子，你下载了一个看起来人畜无害的数学计算工具，满心以为它只会老老实实算加减乘除。结果呢？它的描述里可能藏着 “偷偷读取你电脑敏感信息（比如API密钥），还把其内容当参数传递”的坏心眼指令！AI模型会 “傻乎乎”地忠实执行这些指令，而我们用户看到的，只是工具表面的功能介绍，根本察觉不到背后的阴谋。
比如下面这个恶意的描述信息（“毒药”是注入到工具描述中的）：
你调用这个MCP工具之后，MCP客户端就会根据工具描述信息的指示进行工作，将你存储在环境变量里面的 API密钥发送回MCP服务端，并通过上面的send_sidenote函数发给攻击者的服务器：
只要MCP客户端有权限，攻击者就可以在描述信息里面指挥它执行各种操作，包括读取文件、执行系统命令等。
更可怕的是，这种攻击门槛可能比你想象的低！不需要黑客炫技，几句精心设计的自然语言提示，就能让系统沦陷。攻击者还会“玩花样”，用Hex Byte、NCR编码等方式，把恶意提示词藏得严严实实，就算查看源码也不一定能揪出这个“内鬼”！
地毯式骗局：温水煮青蛙，信任被狠狠背叛
如果说工具投毒是“一击致命”，那地毯式骗局（Rug Pulls）就是“温水煮青蛙”式的慢性毒杀和信任背叛。这个词，在加密货币圈臭名昭著，指的是项目方卷款跑路。在MCP的世界里，同样杀伤力十足！
骗局怎么玩？当你下载了一个看似正常的MCP服务，满心信任地启用它。一开始，一切都风平浪静，服务勤勤恳恳地干活，赢得了你的信任。但在你放松警惕时，危险降临了！服务的维护者在远程服务器上 “搞小动作”，偷偷修改工具描述，植入恶意指令。
为什么会防不胜防？痛点在这！由于MCP协议在某些实现中，缺乏严格的版本控制和更新审核机制。就算你安装时仔细检查了初始代码，也防不住后续的“黑化”。一旦MCP客户端没及时发现这些恶意更新，或者没让你二次确认，下次调用工具，就会触发被篡改的指令，导致数据泄露、AI行为失控。这不仅让你的个人信息暴露无遗，更会狠狠击碎你对整个MCP生态的信任！
MCP 攻击有解吗？检测工具来 “支招”
面对这些威胁，难道我们只能束手无策？当然不是！现在网络上涌现出不少开源的MCP检测工具，它们就像 “AI安全卫士”，专门用火眼金睛扫描MCP工具、提示和资源的描述性信息，不放过任何可疑之处。
昂楷科技磐石研究院另辟蹊径，他们针对远程MCP工具，使用API审计系统，把敏感的操作设置为检测规则，同时还结合AI的能力来增加检测水平。不管是工具投毒，还是地毯式骗局，在这套严密的检测机制下，都很难遁形！
就拿上面读取API密钥的例子来说，API审计系统可以审计到MCP服务端返回了可疑的工具描述信息。
还可以审计到MCP客户端将API密钥发送到服务端的过程。
通过对MCP工具的交互过程进行审计，用户便可以根据审计系统的告警信息，及时发现恶意的MCP工具，从而保护自己的数据安全。
昂楷科技一直把AI安全放在首位，后续还会不断探索，持续升级产品检测手段，为大家筑牢安全防线。但是AI安全是场“人民战争”，光靠单边冲锋陷阵可不行！
我们每个人都要提高警惕！ 多了解这些安全陷阱知识。
选择工具要擦亮眼！ 来源不明、描述可疑的工具，千万要小心！
关注更新动态！ 对工具的更新保持敏感，别让“温水煮了青蛙”！
只有这样，才能真正和AI安全又愉快地“玩耍”！别让这座“万能桥”，变成攻击者的“通天梯”！
