思科MCP扫描器引入行为代码威胁分析

模型上下文协议（MCP）工具可能声称执行一项良性任务，例如“验证电子邮件地址”，但如果该工具遭到入侵，它可能会被重用以实现其他目的，例如将你的整个通讯录外泄到外部服务器。传统的安全扫描器可以标记可疑的网络调用或危险函数，基于模式的检测可以识别已知威胁，但这两种能力都无法连接工具声称要执行的操作（电子邮件验证）与其实际执行的操作（泄露数据）之间的语义和行为不匹配。

引入行为代码扫描：安全分析与AI的交汇点

要解决这一差距，需要重新思考安全分析的工作原理。多年来，静态应用程序安全测试（SAST）工具擅长于寻找模式、跟踪数据流和识别已知威胁特征，但它们始终难以处理上下文。回答诸如“网络调用是恶意的还是预期的？”以及“此文件访问是威胁还是功能？”之类的问题，需要基于规则的系统无法提供的语义理解。虽然大型语言模型（LLM）带来了强大的推理能力，但它们缺乏正式程序分析的精确性。这意味着它们可能会错过细微的数据流路径、难以处理复杂的控制结构，并虚构代码中不存在的连接。

解决方案在于将两者结合起来：严谨的静态分析能力为LLM提供精确的证据以进行语义分析。它既提供了跟踪精确数据路径的准确性，也提供了评估这些路径是代表合法行为还是隐藏威胁的上下文判断能力。我们将此功能实现到了我们开源MCP扫描器的行为代码扫描能力中。

配备对齐层的深度静态分析

我们的行为代码扫描能力基于严谨的、语言感知的程序分析。我们将MCP服务器代码解析为其结构组件，并使用过程间数据流分析来跟踪数据如何在函数和模块之间移动，包括通常隐藏恶意行为的工具代码。通过将所有工具参数视为不受信源，我们映射其正向和反向流，以检测看似良性的输入何时到达敏感操作（如外部网络调用）。跨文件依赖跟踪随后构建完整的调用图，以揭示可能实现恶意活动的多层行为链，浮出水面的隐藏或间接路径。

与传统SAST不同，我们的方法使用AI将工具的文档化意图与其实际行为进行比较。从代码中提取详细的行为信号后，模型会寻找不匹配之处，并对操作（如网络调用或数据流）与文档声称内容不符的情况进行标记。它不仅仅识别危险函数，还会问：实现是否与其声明的目的一致？是否存在未记录的行为？数据流是否未被披露？以及是否对与安全相关的操作轻描淡写？通过将严谨的静态分析与AI推理相结合，我们可以跟踪精确的数据路径，并评估这些路径是否违反了工具的声明目的。

增强您的防御武器库：行为扫描能检测到什么？

我们改进的MCP扫描器工具能够捕获传统工具遗漏的几类威胁：

• 隐藏操作：与工具声明目的相悖的未记录网络调用、文件写入或系统命令。例如，一个声称协助发送电子邮件的工具，却秘密地将你所有的邮件密送给外部服务器。这种入侵行为确实发生过，而我们的行为代码扫描本应能将其标记出来。
• 数据窃取：工具在正确执行其声明功能的同时，默默地将敏感数据复制到外部端点。用户收到了预期的结果；攻击者也获得了该数据的副本。
• 注入攻击：对用户输入的不安全处理，导致命令注入、代码执行或类似攻击。这包括将参数直接传递给shell命令或评估器而未经适当清理的工具。
• 权限滥用：工具通过访问敏感资源、更改系统配置或在未披露或授权的情况下执行特权操作，执行超出其声明范围的操作。
• 误导性安全声明：工具声称自己是“安全”、“经过清理”或“已验证”的，但却缺乏相应的保护措施，并制造了危险的错误保证。
• 跨边界欺骗：工具表面看起来干净，但将恶意行为实际委托给辅助函数执行。如果没有过程间分析，这些问题将逃避表面审查。

这对企业AI为何重要：威胁态势在不断增长

如果您正在生产环境中部署（或计划部署）AI智能体，请考虑威胁态势以制定您的安全策略和智能体部署：

• 信任决策已自动化：当智能体根据描述选择工具时，这是由软件而非人类做出的信任决策。如果描述具有误导性或恶意，智能体可能会被操纵。
• 影响范围随采用而扩大：一个受损的MCP工具不会影响单个任务，它会影响使用它的每一次智能体调用。根据工具的不同，这有可能影响整个组织内的系统。
• 供应链风险正在加剧：公共MCP注册库持续扩大，开发团队将像采用软件包一样容易地采用工具，通常不会审计每个实现。
• 人工审查流程会遗漏语义违规：代码审查能发现明显问题，但大规模区分能力的合法使用和恶意使用却难以识别。

集成与部署

我们设计行为代码扫描的目的是无缝集成到现有的安全工作流程中。无论您是评估单个工具还是扫描整个MCP服务器目录，过程都很简单，且见解具有可操作性。

• CI/CD流水线：作为构建流水线的一部分运行扫描。严重性级别支持门控决策，结构化输出支持程序化集成。
• 多种输出格式：为CI/CD选择简明摘要，为安全审查选择详细报告，或为程序化消费选择结构化JSON。
• 黑盒与白盒覆盖：当源代码不可用时，用户可以依赖现有引擎，如YARA、基于LLM的分析或API扫描。当源代码可用时，行为扫描提供更深层、证据驱动的分析。
• 灵活的AI生态系统支持：兼容主要的LLM平台，因此您可以按照安全和合规要求进行部署。

思科对AI安全承诺的一部分

行为代码扫描增强了思科对AI安全的综合方法。作为MCP扫描器工具包的一部分，它补充了现有功能，同时也解决了隐藏在显而易见之处的语义威胁。保护AI智能体需要专门为智能体系统的独特挑战而构建的工具支持。 当与思科AI Defense结合使用时，组织可以获得对其AI应用程序的端到端保护：从供应链验证和算法红队测试，到运行时护栏和持续监控。行为代码扫描增加了一个关键的前期部署验证层，可在威胁进入生产环境之前将其捕获。

行为代码扫描现已提供于MCP扫描器中，这是思科用于保护MCP服务器的开源工具包，为组织提供了一种实用的方法来验证其智能体所依赖的工具。

有关思科全面的AI安全方法（包括运行时保护和算法红队测试）的更多信息，请访问cisco.com/ai-defense。