Nuevos vectores de ataque: Inyección de prompt mediante muestreo MCP

En este episodio analizamos un reciente informe de Unit 42 que revela serias vulnerabilidades asociadas al uso de MCP — un protocolo diseñado para conectar modelos de lenguaje con herramientas y datos externos.

A través de la función de “sampling” de MCP, servidores maliciosos pueden, por ejemplo: consumir recursos computacionales sin permiso, manipular conversaciones, inyectar comandos ocultos o incluso invocar herramientas sin notificar al usuario.

Discutiremos los tres vectores principales de ataque demostrados (robo de recursos, secuestro de la conversación, invocación encubierta de herramientas) y hablaremos de posibles mitigaciones para hacer el uso de IA más seguro.

Finalmente, reflexionaremos sobre lo que esto supone para desarrolladores, empresas y usuarios de IA en general.

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Fuente: unit42 paloaltonetworks model-context-protocol-attack-vectors