随着人工智能（AI）系统愈加依赖实时与外部数据源和操作工具的交互，这些系统现在不仅需要进行动态操作，还需在不断变化的环境中做出决策，并访问实时信息流。为了实现这些功能，AI 架构正逐渐演变为采用标准化接口，以便连接模型与服务和数据集，促进无缝集成。其中，模型上下文协议(MCP)的引入，允许 AI 模型直接与云平台、开发环境和远程工具进行交互，从而实现超越静态提示的能力。然而，这种新能力带来了显著的安全隐患。
当 AI 被赋予执行任务或基于来自各种外部来源的输入做出决策的能力时，攻击面也随之扩大。恶意攻击者可能会操纵工具定义或注入有害指令，导致操作受损。敏感数据可能因任何环节的安全漏洞而遭到滥用或外泄。为了应对这些威胁，亚马逊网络服务（AWS）和 Intuit 的研究人员设计了一种专门针对 MCP 动态复杂生态系统的安全框架。
这一框架基于零信任的原则，采用多层防御系统，覆盖从 MCP 主机到客户端、服务器环境及连接工具的各个环节。研究团队提出了一系列具体步骤，以保护 MCP 环境，包括工具认证、网络分段、沙箱化和数据验证等。该框架不仅关注识别潜在漏洞，还将理论风险转化为结构化、实用的保护措施。
研究表明，该框架在性能评估中取得了显著成果。例如，工具描述的语义验证成功检测了92% 的模拟中毒尝试。网络分段策略则使成功建立命令与控制通道的次数减少了83%。通过动态访问授权，攻击面窗口时间减少超过90%。这些数据显示，量身定制的方法显著增强了 MCP 的安全性。
此外，研究还探讨了多种部署模式，包括为 MCP 构建隔离安全区、API 网关支持的部署，以及基于 Kubernetes 的容器化微服务。这些模式的利弊得到了详细说明，强调与现有企业系统的集成，以确保安全策略的一致性和监控的统一性。
论文：https://arxiv.org/abs/2504.08623
划重点:
🌐 ** 模型上下文协议（MCP）使 AI 能够实时与外部工具和数据源互动，增加了安全复杂性。**
🔒 ** 研究人员识别了主要风险，包括工具中毒和数据外泄，并提出了一种基于零信任的安全框架。**
📈 ** 框架经过测试，显示出在多项安全措施上取得了显著的检测和防护效果。**
