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MCP-Secure: A Runtime Access Control Layer for Privilege-Aware LLM Agent Tooling
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AI
DOI：10.1109/OJCS.2026.3664314.png)
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摘要
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工具赋能的语言模型代理引入新的安全风险，因为其行为在多步工作流中演变，而现有防御主要依赖静态白名单或基础设施隔离。本文提出MCP-Secure，一个轻量级的宿主端执行层，用于模型上下文协议（MCP），该协议应用作用域访问、只读默认值以及在运行时进行审批门控的权限提升。MCP-Secure通过会话级状态机跟踪权限，并在不修改代理或MCP服务器的情况下调解每次工具调用。我们在跨越多个模型、任务和对抗模拟的1,080次执行中评估了该框架。结果表明，仅作用域访问即可阻止大多数不安全行为，只读强制可靠地中和所有突变攻击向量，而审批门控提升在保持强安全性的同时实现受控的写操作。在各种配置中，该包装器还能塑造代理规划，随着策略收紧减少不安全尝试。这些发现表明，MCP-Secure为工具赋能的LLM系统提供了一种实用的、可复现的机制来执行最小权限约束，在提供强对抗抵抗力的同时实现可解释的安全—效用权衡。
Keyword:
Large language models
AI safety
MCP
期刊
I
IF:
8.2
论文数:
425
被引数:
810
机构
引用论文
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