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MCP Tool Poisoning: The AI Supply Chain Attack Nobody Is Talking About
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Security

MCP Tool Poisoning 방어를 위한 3단계 검증 레이어 설계

MCP Tool Poisoning: The AI Supply Chain Attack Nobody Is Talking About

Aevris AI2026년 5월 2일4분advanced

AI 요약

Context

Model Context Protocol(MCP) 기반 AI Agent가 외부 도구의 Description을 신뢰 기반 입력값으로 처리하는 구조적 취약점 발생. 기존 입력/출력 필터가 인프라 계층의 도구 정의서까지 감시하지 못해 시스템 프롬프트 유출 및 비정상적 명령어 실행 위험에 노출됨.

Technical Solution

  • SHA-256 Hash Pinning을 통한 Tool Description의 무결성 검증 및 Rug Pull 공격 탐지
  • Adversarial Content Scanning으로 API 문서 형식을 벗어난 지시어 및 Override Directive 식별
  • Response Payload Inspection을 통해 도구 실행 결과값에 포함된 Indirect Prompt Injection 차단
  • Agent-Tool 인터페이스 전면에 검증 API를 배치한 인터셉터 패턴 적용으로 전수 조사 체계 구축
  • Context Ingestion Scanner 확장을 통해 HTML, PDF, 이미지 등 다양한 입력 채널의 데이터 무결성 확보 설계

실천 포인트

- MCP 서버 도입 시 Tool Description의 Hash baseline 설정 및 변경 감지 로직 구현 - 도구 응답값(Payload)을 LLM Context에 주입하기 전 Adversarial 패턴 스캔 단계 추가 - 시스템 프롬프트 유출 방지를 위해 도구 정의서 내의 'Instruction' 형태 텍스트 필터링 적용

태그

#Supply Chain Attack#MCP#LLM Security#Prompt Injection#Zero Trust
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