AIarXiv cs.CR (암호학·보안)AI 점수 90%
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Agentic AI Defense: Decode-Time Provenance Binding for MCP (원문, 새 창)
AI 인사이트
대상 독자:개발자
- 이메일 서명 이미지에 스테가노그래피로 숨긴 명령이 MCP 해독시 스캐너를 우회해 침투하는 공격 실증
- HMAC 인증 신뢰라벨·MCP 출처원장·컨텍스트오염 추적 결합한 방어기법 제안
- 무방비 파이프라인 공격성공률 100%, 키워드·정규식 방어 62.5% 허용했으나 제안기법은 0%
왜 중요한가
텍스트 기반 인젝션 방어가 놓치는 이미지 스테가노그래피 공격력을 입증해, MCP 에이전트 생태계에 구체적 방어기준을 제시한다.
언급 프로젝트
본문 미리보기
arXiv:2610.31974v1 Announce Type: new Abstract: Agentic AI systems using the Model Context Protocol (MCP) are vulnerable to indirect prompt injection through untrusted tool outputs. We demonstrate cross-modal trust laundering, in which instructions concealed in an email-signature image using least-significant-bit (LSB), discrete cosine transform (DCT), or metadata steganography bypass text scanners and enter a multi-agent workflow when decoded by a tool. To counter this threat, we propose decod
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이 글이 만들어진 과정
- 11:34AI 초안