人工知能（AI）システムがリアルタイムで外部データソースや操作ツールとやり取りすることにますます依存するようになっているため、これらのシステムは動的な操作を行うだけでなく、変化する環境の中で意思決定を行い、リアルタイムの情報ストリームにアクセスする必要もあります。これらの機能を実現するために、AIアーキテクチャは、モデルとサービス、データセットを接続し、シームレスな統合を促進するために標準化されたインターフェースを採用する方向に進化しています。その中で、モデルコンテキストプロトコル（MCP）の導入により、AIモデルはクラウドプラットフォーム、開発環境、リモートツールと直接やり取りできるようになり、静的なプロンプトを超えた能力を実現しています。しかし、この新しい能力は、重大なセキュリティリスクをもたらします。
AIが様々な外部ソースからの入力に基づいてタスクを実行したり、意思決定を行う能力を与えられると、攻撃対象領域も拡大します。悪意のある攻撃者は、ツール定義を操作したり、有害な命令を注入したりして、操作を損なう可能性があります。機密データは、どの段階でもセキュリティの脆弱性によって不正使用または漏洩される可能性があります。これらの脅威に対処するために、Amazon Web Services（AWS）とIntuitの研究者たちは、MCPの動的で複雑なエコシステムに特化したセキュリティフレームワークを設計しました。
このフレームワークはゼロトラストの原則に基づいており、MCPホストからクライアント、サーバー環境、接続ツールに至るまで、多層防御システムを採用しています。研究チームは、ツール認証、ネットワークセグメンテーション、サンドボックス化、データ検証など、MCP環境を保護するための具体的な手順を提案しました。このフレームワークは、潜在的な脆弱性の特定に焦点を当てるだけでなく、理論的なリスクを構造化され、実用的な保護策に変換します。
研究によると、このフレームワークは性能評価において顕著な成果を上げています。例えば、ツールの記述のセマンティック検証は、92％の模擬的な中毒攻撃を検出することに成功しました。ネットワークセグメンテーション戦略により、コマンドアンドコントロールチャネルの確立に成功した回数は83％減少しました。動的なアクセス許可により、攻撃対象領域のウィンドウ時間は90％以上削減されました。これらのデータは、カスタマイズされた方法がMCPのセキュリティを大幅に強化することを示しています。
さらに、研究では、MCPのための隔離されたセキュアゾーンの構築、APIゲートウェイサポートの展開、Kubernetesベースのコンテナ化マイクロサービスなど、複数の展開モードについても検討しています。これらのモードの長所と短所が詳細に説明されており、セキュリティポリシーの一貫性と監視の統一性を確保するために、既存のエンタープライズシステムとの統合が強調されています。
論文：https://arxiv.org/abs/2504.08623
要点:
🌐 **モデルコンテキストプロトコル（MCP）により、AIは外部ツールやデータソースとリアルタイムでインタラクションできるようになり、セキュリティの複雑さが増しています。**
🔒 **研究者たちは、ツールへの中毒やデータ漏洩などの主要なリスクを特定し、ゼロトラストに基づいたセキュリティフレームワークを提案しました。**
📈 **フレームワークはテストされ、複数のセキュリティ対策において顕著な検出と保護効果を示しました。**
