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MCP Poisoning Poc

MCP Poisoning Poc

该项目展示了针对AI工作流程的MCP投毒攻击,包含多种攻击场景的验证,如代码生成污染、财务数据泄露等,用于教育研究目的。
2.5分
5
2025-04-29 02:37:23
概述
内容详情
替代品

什么是MCP Poisoning Attack PoC?

这是一个模拟Model Context Protocol (MCP)服务器漏洞的教育演示项目,展示现实AI工作流程中可能存在的安全风险。通过模拟攻击场景帮助研究人员理解潜在威胁。

如何使用这个演示环境?

您需要同时运行模拟的MCP服务器和客户端代理来观察攻击效果。整个过程在受控环境中进行,不会影响真实系统。

适用场景

适用于安全研究人员、AI系统开发者和企业安全团队进行安全意识培训和安全防护方案测试。

主要功能

多种攻击场景模拟演示6种不同的MCP中毒攻击场景,包括数据泄露和系统劫持
隐蔽攻击演示展示无痕攻击技术,用户界面不会显示任何异常迹象
跨系统影响模拟攻击如何在不同工具和服务之间传播

优势与局限性

优势
全面覆盖多种MCP攻击向量
无需真实目标系统即可进行安全研究
Apache 2.0许可允许自由修改和使用
局限性
仅用于教育目的,不能反映所有真实威胁
需要Python环境才能运行
不包含防御解决方案演示

如何使用

安装依赖确保系统已安装Python 3.8+,然后安装所需依赖包
启动模拟服务器在一个终端窗口中启动伪造的MCP服务器
运行代理模拟在另一个终端窗口运行客户端代理来观察攻击效果

使用案例

代码审查数据泄露演示攻击者如何通过中毒的MCP服务器窃取代码审查内容
会议记录窃取展示AI代理处理的会议摘要如何被恶意服务器截获

常见问题

1
这个PoC会对我真实系统造成风险吗?不会,所有操作都在本地模拟环境中进行,不与任何真实系统交互。
2
如何自定义新的攻击场景?可以修改fake_mcp_server.py中的处理逻辑来添加新的攻击模式。
3
这个项目有商业用途限制吗?遵循Apache 2.0许可,允许商业使用但需保留版权声明。

相关资源

Apache 2.0许可全文本项目使用的开源许可证
MCP协议规范Model Context Protocol的官方技术规范
AI安全最佳实践防范此类攻击的安全建议
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