論文の概要: Give Them an Inch and They Will Take a Mile:Understanding and Measuring Caller Identity Confusion in MCP-Based AI Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.07473v1
• Date: Sun, 08 Mar 2026 05:24:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-10 15:13:14.620356
• Title: Give Them an Inch and They Will Take a Mile:Understanding and Measuring Caller Identity Confusion in MCP-Based AI Systems
• Title（参考訳）: MCPベースのAIシステムにおけるキャラーアイデンティティの融合の理解と測定
• Authors: Yuhang Huang, Boyang Ma, Biwei Yan, Xuelong Dai, Yechao Zhang, Minghui Xu, Kaidi Xu, Yue Zhang,
• Abstract要約: 発信者の身元を認証することなく、MCPサーバを信頼できるエンティティとして扱うことは、基本的に安全でないことを示す。 ほとんどのMSPサーバは永続的な認証状態に依存しており、再認証なしで初期承認後のツール呼び出しが可能である。 多くのMPPサーバは、ツール単位の認証を強制せず、機密操作への不正アクセスを可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.49827652669055
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The Model Context Protocol (MCP) is an open and standardized interface that enables large language models (LLMs) to interact with external tools and services, and is increasingly adopted by AI agents. However, the security of MCP-based systems remains largely unexplored.In this work, we conduct a large-scale security analysis of MCP servers integrated within MCP clients. We show that treating MCP servers as trusted entities without authenticating the caller identity is fundamentally insecure. Since MCP servers often cannot distinguish who is invoking a request, a single authorization decision may implicitly grant access to multiple, potentially untrusted callers.Our empirical study reveals that most MCP servers rely on persistent authorization states, allowing tool invocations after an initial authorization without re-authentication, regardless of the caller. In addition, many MCP servers fail to enforce authentication at the per-tool level, enabling unauthorized access to sensitive operations.These findings demonstrate that one-time authorization and server-level trust significantly expand the attack surface of MCP-based systems, highlighting the need for explicit caller authentication and fine-grained authorization mechanisms.
• Abstract（参考訳）: Model Context Protocol(MCP)は、大規模言語モデル(LLM)が外部のツールやサービスと対話できるオープンで標準化されたインターフェースであり、AIエージェントによってますます採用されている。 本研究では,MPPクライアントに統合されたMPPサーバの大規模セキュリティ解析を行う。 発信者の身元を認証することなく、MCPサーバを信頼できるエンティティとして扱うことは、基本的に安全でないことを示す。 MCPサーバは、要求の呼び出しを区別できないことが多いため、単一の認証決定は、複数の、潜在的に信頼できない呼び出し者へのアクセスを暗黙的に許可する可能性がある。 さらに、多くのMPPサーバは、ツール単位の認証を強制できず、センシティブな操作への不正アクセスを可能にしており、これらの結果は、ワンタイムの認証とサーバレベルの信頼がMPPベースのシステムの攻撃面を著しく拡大していることを示し、明示的な発信者認証ときめ細かい認証機構の必要性を強調している。

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