Voici la traduction et le résumé de l’article « Plug, Play, and Prey:
The security risks of the Model Context Protocol » publié sur le blog Microsoft Defender for Cloud.
Traduction résumée :
🔌 Qu’est-ce que le Model Context Protocol (MCP) ?
Le MCP est un protocole lancé fin 2024, souvent comparé à l’ODBC pour l’IA. Il permet aux modèles d’intelligence artificielle de se connecter facilement à des services comme les emails, les bases de données, les systèmes de fichiers ou les API web. Cette connectivité simplifie les flux de travail et accélère l’innovation.
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⚠️ Risques de sécurité associés
Malgré ses avantages, le MCP introduit de nouveaux vecteurs d’attaque :
- Descriptions d’outils malveillantes : des instructions cachées peuvent être insérées dans les descriptions d’outils, déclenchant des actions non désirées.
- Modèles de prompts corrompus : des modèles peuvent contenir des commandes secrètes pour exfiltrer des données.
- Collisions de noms d’outils : des outils malveillants peuvent usurper le nom d’outils légitimes.
- Authentification faible : des serveurs MCP non sécurisés peuvent être introduits dans un réseau.
- Permissions excessives : des outils demandent plus d’accès que nécessaire, augmentant les risques en cas de compromission.
- Attaques inter-connecteurs : des interactions entre plusieurs connecteurs peuvent être manipulées pour exfiltrer des données.
🕵️♀️ Exemple d’attaque fictive
Une attaque sur l’entreprise fictive Contoso Corp montre comment un serveur MCP malveillant peut être introduit via ingénierie sociale, puis utilisé pour voler des données sensibles en exploitant les capacités de l’IA.
🕳️ Le danger des « MCP fantômes »
Des serveurs MCP peuvent être installés sans que les équipes de sécurité en soient informées, créant des angles morts dans la surveillance et augmentant les risques d’accès non autorisé, de fuite de données ou d’exploitation.
🛡️ Défenses proposées par Microsoft Defender for Cloud
- Détection des serveurs MCP dans les environnements cloud (Azure, AWS, GCP)
- Analyse des chemins d’attaque
- Protection en temps réel contre les injections de prompt et les comportements anormaux
- Corrélation des incidents pour une réponse rapide
🧠 Résumé stratégique :
Le MCP offre une standardisation puissante pour les intégrations IA, mais son adoption rapide expose les organisations à des risques systémiques. Pour un architecte comme toi, cela signifie :
- Auditer les serveurs MCP avant intégration, avec des filtres automatisés pour les descriptions et prompts.
- Implémenter des identifiants uniques et des politiques de nommage strictes pour les outils.
- Appliquer le principe du moindre privilège dans les autorisations des connecteurs.
- Surveiller les interactions inter-connecteurs avec des points de vérification contextuels.
- Utiliser Defender for Cloud pour cartographier les MCP actifs, détecter les configurations risquées et corréler les incidents.
Conclusion et perspectives d'avenir
Plug and Prey résume l'histoire de MCP : chaque nouveau connecteur est une opportunité de créer, ou d'être traqué. Pour réussir ce pari, il faut allier innovation audacieuse et sécurité rigoureuse. Commencez par les fondamentaux : TLS omniprésent, identités à moindre privilège, secrets inviolables, mais ne vous arrêtez pas là. Activez Microsoft Defender pour Cloud afin qu'AISPM puisse signaler les configurations à risque avant leur déploiement, et que la protection contre les menaces puisse détecter les attaques en direct dès leur lancement. Faites cela, et « proie » deviendra une simple faute de frappe dans une expérience « plug and play » par ailleurs fluide.
Passez à l’action :
Gestion de la posture de sécurité de l'IA (AI-SPM)
Défenseur des services d'IA (protection contre les menaces d'IA)
Voici une proposition de framework d’audit MCP modulaire, conçu pour être versionable, exportable, et intégré dans tes pipelines CI/CD, avec des points de contrôle pour la sécurité, la traçabilité et l’onboarding.
🧰 Structure du Framework d’Audit MCP
1. 📦 Module 1 : Découverte et Inventaire
Objectif : Identifier tous les serveurs MCP actifs, y compris les “shadow MCP”.
- Scan des containers (Azure, AWS, GCP) avec tag
Used for AI - Extraction des métadonnées : nom du serveur, image, port, protocole, endpoint
- Détection des MCP non déclarés via analyse réseau + journaux d’accès
- Export Markdown ou JSON :
mcp_inventory_<timestamp>.md
2. 🔐 Module 2 : Vérification des Descriptions et Prompts
Objectif : Détecter les instructions cachées ou malveillantes dans les descriptions d’outils et les templates de prompt.
- Analyse statique des descriptions (
tool.description) - Détection de chaînes suspectes :
send,exfiltrate,log,external - Vérification des templates : présence de directives implicites ou non confirmées
- Rapport stylisé :
mcp_prompt_audit.mdavec score de risque par outil
3. 🧾 Module 3 : Contrôle des Permissions
Objectif : Identifier les outils MCP avec des autorisations excessives.
- Extraction des scopes OAuth ou des rôles IAM associés
- Comparaison avec usage réel (
read-only,write,delete) - Application du principe du moindre privilège
- Génération d’un tableau croisé : outil vs permission vs usage
4. 🧠 Module 4 : Analyse des Interactions Multi-Connecteurs
Objectif : Détecter les chaînes d’appel entre outils MCP pouvant mener à des fuites.
- Journalisation des appels inter-outils (
toolA → toolB) - Détection de triggers implicites dans les données (ex : spreadsheet contenant des commandes)
- Mise en place de checkpoints contextuels : confirmation utilisateur, sandboxing
- Visualisation en graphe :
mcp_interaction_map.svg
5. 🛡️ Module 5 : Surveillance Runtime et Corrélation
Objectif : Détecter les comportements anormaux en temps réel.
- Intégration avec Defender for Cloud : détection d’injection de prompt, accès anormal, shell spawn
- Corrélation des incidents : IP, ressource, identité
- Alertes exportables :
mcp_incident_timeline.md
6. 📚 Module 6 : Documentation et Onboarding
Objectif : Faciliter l’adoption du framework par les équipes.
- Guide Markdown versionné :
README_AUDIT_MCP.md - Templates d’intégration CI/CD (
audit_mcp.ps1,audit_mcp.sh) - Dashboard SharePoint / Teams : visualisation des résultats, suivi des remédiations
🧩 Bonus : Intégration CI/CD
- Déclenchement automatique à chaque ajout/modification de serveur MCP
- Export PDF/Markdown des résultats dans le pipeline
- Notification Teams avec résumé des risques et recommandations
Script PowerShell : Audit-MCPDescriptions.ps1
Voici un script initial en PowerShell, conçu pour scanner les descriptions d’outils MCP, identifier des motifs suspects, et générer un rapport stylisé en Markdown.
# Audit-MCPDescriptions.ps1
# Module 2 – Vérification des Descriptions et Prompts MCP
param (
[string]$InputFile = "mcp_tools.json", # Fichier JSON contenant les outils MCP
[string]$OutputFile = "mcp_prompt_audit.md" # Rapport Markdown
)
# Motifs suspects à surveiller
$SuspiciousPatterns = @(
"send to external",
"log to remote",
"exfiltrate",
"curl",
"wget",
"base64",
"shell",
"invoke",
"hidden",
"auto-execute"
)
# Charger les outils MCP
$tools = Get-Content $InputFile | ConvertFrom-Json
# Initialiser le rapport Markdown
$report = @"
# 🧠 Audit des Descriptions MCP
Date : $(Get-Date -Format "yyyy-MM-dd HH:mm")
Fichier source : $InputFile
| Outil | Description | Score de Risque | Motifs Détectés |
|-------|-------------|-----------------|-----------------|
"@
# Analyse des descriptions
foreach ($tool in $tools) {
$desc = $tool.description
$name = $tool.name
$matches = $SuspiciousPatterns | Where-Object { $desc -match $_ }
if ($matches.Count -gt 0) {
$risk = "⚠️ Élevé"
} elseif ($desc.Length -gt 300) {
$risk = "🟡 Moyen"
} else {
$risk = "🟢 Faible"
}
$report += "| $name | $($desc.Substring(0,80))... | $risk | $($matches -join ', ') |\n"
}
# Sauvegarder le rapport
$report | Out-File $OutputFile -Encoding UTF8
Write-Host "✅ Rapport généré : $OutputFile"
🧩 À intégrer dans ton pipeline CI/CD :
Déclenchement à chaque ajout/modification d’un outil MCP
Export Markdown versionné dans SharePoint ou Teams
Notification automatique si un score de risque élevé est détecté
.png)
