MCP协议的威胁建模，基于MAESTRO框架

上一篇我们介绍了MAESTRO的威胁建模方法，本篇看一个MCP的场景应用。MAESTRO框架在七层上列出了威胁全集，具体到场景上，有些威胁不会产生影响，只需要考虑有影响的威胁，对威胁分析的定级，并做消减手段。

本文来自论文，由于篇幅限制，只介绍威胁分析部分。

按威胁建模的方法，首先对系统做分解，对每个子系统作分析。按上图架构，系统大体可以分为MCP服务器，MCP客户端，MCP主机，数据源和外部资源威胁，与工具相关的威胁，与提示相关的威胁。再按照威胁的七层定义：

可简单总结表格如下

这就是High Level的威胁建模，对每一层的威胁，根据具体威胁及影响的层级，再分析影响范围及消减手段。

上表是基于MAESTRO的通用威胁，涉及到MCP的部分，需重点考虑：

• 工具中毒
  
  恶意操纵工具描述或参数，以诱发 AI 模型采取意外或有害的行为。 
• 数据泄露
  
  通过受损工具或操纵的 MCP 响应未经授权提取敏感数据。 
• 命令与控制 (C2)通过受损的 MCP 服务器或工具建立隐蔽的 C2 通道。 
• 更新机制泄露
  
  通过被入侵的 MCP 服务器或工具更新渠道插入持久后门或恶意软件。 
• 身份和访问控制颠覆
  
  利用身份验证或授权缺陷获取未经授权的访问或提升权限。 
• 拒绝服务（DoS）
  
  通过过多的请求或资源耗尽攻击使 MCP 服务器或依赖资源过载。 
• 不安全的配置
  
  利用 MCP 服务器、网络设置或访问控制中的错误配置。

这些需要细化到上表中。

针对每种威胁，分析及影响，风险，然后制定消减措施，就是完整的威胁建模。

更详细的信息，可以参阅论文 https://arxiv.org/html/2504.08623v1

及MAESTRO的威胁建模框架。

AI时代的威胁建模框架：MAESTRO

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原文始发于微信公众号（AI与安全）：MCP协议的威胁建模，基于MAESTRO框架