MCP智能体互通信被指存在信任缺口，有害指令可在内部代理间扩散
MCP for agent-to-agent comms may be the riskiest protocol you've never heard of
过去五个月，Google及其他四家机构承认AI智能体漏洞，攻击者可借目标网络内一个智能体向其他内部智能体扩散有害指令。独立研究者Syed Anas Mohiuddin的概念验证攻击利用MCP（Model Context Protocol）的信任缺口，测试对象包括Google、JP Morgan Chase、Weviate、Rapid7、法国政府部际数字局和美国联邦政府的智能体。
AI 智能体在数百万组织中的采用，正在为攻击者创造新机会，使其能够驱使这些智能体采取恶意行动，例如外泄数据库内容以及敏感的商业和个人信息。
过去五个月里，谷歌以及其他四家组织——除了都使用 AI 智能体之外几乎毫无共同点——已承认存在一些漏洞：这些漏洞会利用目标网络内的一个智能体，向其他内部智能体传播有害指令。该技术是提示注入的一种特殊形式，针对的不是大语言模型，而是某个特定智能体，例如负责翻译或数据分析的智能体。这类智能体内部的护栏即便存在，往往也很松懈，会把指令沿链路发送给其他智能体。由于后一个智能体明确信任前一个，它便会遵从这些指示。
出乎意料，且难以缓解
独立研究员 Syed Anas Mohiuddin 测试了来自多家组织的智能体，包括谷歌、摩根大通、Weviate、Rapid7、法国政府部际数字局以及美国联邦政府。他的概念验证攻击利用了 MCP 中的信任缺口，MCP 是 Model Context Protocol 的简称。该标准是 AI 应用与智能体在内部网络中相互通信的一种方式。下图展示了简化的 MCP 实际运行情况。
来源：Ars Technica · AI · arstechnica.com