MCP工具元数据可被注入指令，诱导代理事后泄露数据。
资讯摘要
论文研究针对通过模型上下文协议（MCP）调用外部工具的LLM代理的Log-To-Leak攻击：利用工具自然语言元数据实施提示注入，在最后一次合法调用后诱导代理发起攻击者控制的额外调用，泄露用户查询、MCP服务器名、服务器响应与代理响应。作者在5个MCP服务器和4个LLM代理上评估，18个有效执行工具调用的模型-服务器组合中攻击成功率为62.64%–100%，条件日志准确率76.55%–95.64%，16个组合的目标任务完成率变化不超过6.63个百分点。三种防御在GitHub MCP配GPT-4o下残余攻击成功率仍高于55%，指令检测器误报85.53%的正常描述。
要点速读
- 攻击利用MCP工具描述的自然语言元数据注入指令，在合法调用后追加攻击者控制的调用，泄露用户查询、服务器名与双方响应。
- 18个模型-服务器组合中攻击成功率62.64%–100%，条件日志准确率76.55%–95.64%，多数组合任务完成率变化不超过6.63个百分点。
- 三种防御在GitHub MCP配GPT-4o下残余攻击成功率仍超55%，指令检测器将85.53%的正常描述判为可疑。
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采集于 2026/10/29 08:00:21（北京时间）。 arXiv 日期为本次公告时间，论文初次投稿日期请查看原文版本记录。