論文の概要: Security Threat Modeling for Emerging AI-Agent Protocols: A Comparative Analysis of MCP, A2A, Agora, and ANP
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.11327v1
- Date: Wed, 11 Feb 2026 19:58:23 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-02-13 21:07:25.517862
- Title: Security Threat Modeling for Emerging AI-Agent Protocols: A Comparative Analysis of MCP, A2A, Agora, and ANP
- Title（参考訳）: 新興AI-Agentプロトコルのためのセキュリティ脅威モデリング:MPP、A2A、Agora、ANPの比較分析
- Authors: Zeynab Anbiaee, Mahdi Rabbani, Mansur Mirani, Gunjan Piya, Igor Opushnyev, Ali Ghorbani, Sajjad Dadkhah,
- Abstract要約: Model Context Protocol (MCP)、Agent2Agent (A2A)、Agora、Agent Network Protocol (ANP)は、AIエージェント通信プロトコルである。
本稿では,新たな4つのAIエージェント通信プロトコルのセキュリティ解析について述べる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.14239589514817486
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The rapid development of the AI agent communication protocols, including the Model Context Protocol (MCP), Agent2Agent (A2A), Agora, and Agent Network Protocol (ANP), is reshaping how AI agents communicate with tools, services, and each other. While these protocols support scalable multi-agent interaction and cross-organizational interoperability, their security principles remain understudied, and standardized threat modeling is limited; no protocol-centric risk assessment framework has been established yet. This paper presents a systematic security analysis of four emerging AI agent communication protocols. First, we develop a structured threat modeling analysis that examines protocol architectures, trust assumptions, interaction patterns, and lifecycle behaviors to identify protocol-specific and cross-protocol risk surfaces. Second, we introduce a qualitative risk assessment framework that identifies twelve protocol-level risks and evaluates security posture across the creation, operation, and update phases through systematic assessment of likelihood, impact, and overall protocol risk, with implications for secure deployment and future standardization. Third, we provide a measurement-driven case study on MCP that formalizes the risk of missing mandatory validation/attestation for executable components as a falsifiable security claim by quantifying wrong-provider tool execution under multi-server composition across representative resolver policies. Collectively, our results highlight key design-induced risk surfaces and provide actionable guidance for secure deployment and future standardization of agent communication ecosystems.
- Abstract（参考訳）: Model Context Protocol (MCP)、Agent2Agent (A2A)、Agora、Agent Network Protocol (ANP)を含むAIエージェント通信プロトコルの急速な開発は、AIエージェントがツールやサービス、相互に通信する方法を変革している。
これらのプロトコルはスケーラブルなマルチエージェントインタラクションと組織間の相互運用をサポートするが、セキュリティ原則はまだ検討されておらず、標準化された脅威モデリングは限定的であり、プロトコル中心のリスク評価フレームワークはまだ確立されていない。
本稿では,新たな4つのAIエージェント通信プロトコルのセキュリティ解析について述べる。
まず, プロトコルアーキテクチャ, 信頼前提, インタラクションパターン, ライフサイクルの挙動を解析し, プロトコル固有のリスク面とクロスプロトコールリスク面を同定する。
第2に,12のプロトコルレベルのリスクを識別する定性的リスクアセスメントフレームワークを導入し,安全デプロイメントと今後の標準化に寄与する可能性,影響,および全体的なプロトコルリスクの体系的評価を通じて,生成,運用,更新フェーズにわたるセキュリティ姿勢を評価する。
第3に,多サーバ構成下での不正証明ツールの実行を代表リゾルバポリシ全体にわたって定量化することにより,実行可能コンポーネントに対する必須検証/検証の欠如を偽造可能なセキュリティクレームとして形式化するMPPのケーススタディを提案する。
本研究は,重要設計によるリスクサーフェスに着目し,安全な展開とエージェント通信エコシステムの標準化のための実用的なガイダンスを提供する。
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