論文の概要: ETDI: Mitigating Tool Squatting and Rug Pull Attacks in Model Context Protocol (MCP) by using OAuth-Enhanced Tool Definitions and Policy-Based Access Control
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.01333v1
- Date: Mon, 02 Jun 2025 05:22:38 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-06-04 21:47:34.043281
- Title: ETDI: Mitigating Tool Squatting and Rug Pull Attacks in Model Context Protocol (MCP) by using OAuth-Enhanced Tool Definitions and Policy-Based Access Control
- Title（参考訳）: ETDI: OAuth強化ツール定義とポリシーベースアクセス制御を用いたモデルコンテキストプロトコル(MCP)におけるツールスクワットとラグプル攻撃の緩和
- Authors: Manish Bhatt, Vineeth Sai Narajala, Idan Habler,
- Abstract要約: モデルコンテキストプロトコル(MCP)は、大規模言語モデル(LLM)の機能拡張において重要な役割を果たす。
標準の MCP 仕様では,特に Tool Poisoning や Rug Pull 攻撃など,重大なセキュリティ上の脆弱性が報告されている。
本稿では,MPPの強化を目的としたセキュリティ拡張であるETDI(Enhanced Tool Definition Interface)を紹介する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The Model Context Protocol (MCP) plays a crucial role in extending the capabilities of Large Language Models (LLMs) by enabling integration with external tools and data sources. However, the standard MCP specification presents significant security vulnerabilities, notably Tool Poisoning and Rug Pull attacks. This paper introduces the Enhanced Tool Definition Interface (ETDI), a security extension designed to fortify MCP. ETDI incorporates cryptographic identity verification, immutable versioned tool definitions, and explicit permission management, often leveraging OAuth 2.0. We further propose extending MCP with fine-grained, policy-based access control, where tool capabilities are dynamically evaluated against explicit policies using a dedicated policy engine, considering runtime context beyond static OAuth scopes. This layered approach aims to establish a more secure, trustworthy, and controllable ecosystem for AI applications interacting with LLMs and external tools.
- Abstract（参考訳）: Model Context Protocol(MCP)は、外部ツールやデータソースとの統合を可能にすることで、LLM(Large Language Models)の機能を拡張する上で重要な役割を果たす。
しかし、標準のMPP仕様では、特にツール・ポジショニングやラグビー・プル・アタックなど、重大なセキュリティ上の脆弱性が報告されている。
本稿では,MPPの強化を目的としたセキュリティ拡張であるETDI(Enhanced Tool Definition Interface)を紹介する。
ETDIには暗号化認証、不変バージョンツール定義、明示的なパーミッション管理が含まれており、OAuth 2.0を利用することが多い。
さらに我々は,専用のポリシエンジンを用いて,静的なOAuthスコープを超えた実行環境を考慮して,ツール機能を明示的なポリシに対して動的に評価する,詳細なポリシーベースのアクセス制御によるMPPの拡張を提案する。
この階層化されたアプローチは、LLMや外部ツールと相互作用するAIアプリケーションのための、よりセキュアで信頼性が高く、コントロール可能なエコシステムを確立することを目的としている。
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