人工智能代理正在迅速渗透到金融行业，尤其是加密货币领域。然而，行业尚未充分应对这些技术所带来的潜在安全漏洞挑战。

加密货币领域中的AI代理逐渐普及，它们广泛应用于数字钱包、交易机器人和链上助手系统，专门执行自动化任务并进行实时决策分析。

尽管尚未成为行业标准，模型上下文协议（Model Context Protocol, MCP）正在迅速崛起，成为众多AI代理系统的核心技术。这一协议与区块链领域的智能合约有所不同：智能合约规定了"应当发生什么"，而MCP则决定了"事情如何发生"。

该协议作为关键控制层，全面管理AI代理的行为模式，包括工具选择、代码执行和用户输入响应机制等核心功能。

然而，技术灵活性带来的不仅是便利，还有显著的安全隐患，可能形成潜在的攻击面。恶意插件可能借此机会覆盖系统命令、污染数据输入流，甚至欺骗代理执行破坏性指令，严重威胁系统安全。

MCP攻击载体暴露AI代理的安全问题

根据VanEck报告，截至2024年底，加密货币行业的AI代理数量已突破10,000个，预计到2025年将超过100万个。

安全公司SlowMist发现了四种潜在的攻击载体，开发者需要格外警惕。每种攻击载体通过插件传播，正是基于MCP的代理扩展功能，包括获取价格数据、执行交易和执行系统任务等。

数据污染：这种攻击诱导用户执行错误操作步骤，通过操控用户行为，构建虚假的依赖关系，并在流程开始阶段植入恶意逻辑。

JSON注入攻击：这种插件通过JSON调用从本地（潜在恶意）来源获取数据，可能导致数据泄露、命令篡改或通过向代理输入受污染的数据来绕过验证机制。

竞争性函数覆盖：这种技术通过恶意代码覆盖合法系统功能，阻止预期操作执行，并嵌入混淆指令，破坏系统逻辑并隐藏攻击痕迹。

跨MCP调用攻击：此类插件诱使AI代理通过错误的编码或欺骗性提示与未验证的外部服务交互，从而扩大攻击面，为后续攻击提供机会。

这些攻击向量与GPT-4或Claude等AI模型本身的投毒不同，后者破坏的是用于训练模型内部参数的数据。而SlowMist所展示的攻击目标是AI代理系统——这些建立在基础模型上的系统，通过插件、工具和MCP等控制协议来处理实时输入数据。

"AI模型投毒是向训练样本中注入恶意数据，这些数据随后被嵌入模型参数中，"区块链安全公司SlowMist的联合创始人Monster Z在接受Cointelegraph采访时表示。"相比之下，代理和MCP的投毒是通过模型交互阶段引入额外的恶意信息。"

"我认为，[代理投毒]的威胁程度和权限影响范围远高于独立AI模型的投毒，"他强调道。

AI代理中的MCP对加密货币领域构成严重威胁

MCP和AI代理在加密货币领域的应用仍处于初期阶段。SlowMist通过审计发现的攻击向量主要来自于预发布的MCP项目，这些审计有效降低了终端用户可能面临的实际损失。

然而，Monster透露，MCP安全漏洞的威胁级别非常现实，他回忆起曾经发现过一个漏洞，可能导致私钥泄露——这对任何加密项目或投资者来说都是灾难性的，因为这可能使未授权的第三方完全控制资产。

"当你向第三方插件开放系统时，你就将攻击面扩展到一个你无法控制的范围，"加密研究公司Fhenix的CEO Guy Itzhaki在接受Cointelegraph采访时表示。

"插件作为受信任的代码执行路径，但常常缺乏适当的沙箱保护。这为权限提升、依赖注入、函数覆盖以及最严重的静默数据泄露创造了条件，"他进一步指出。

确保AI层安全，防止为时已晚

快速开发和突破常规的做法往往伴随着黑客入侵风险。这正是那些将安全性推迟到第二版本的开发者所面临的威胁，特别是在加密货币这种高风险链上环境中。

Secret Foundation执行董事Lisa Loud表示，开发者常犯的错误是认为他们可以暂时"隐身于雷达之下"，然后在产品发布后通过更新来增强安全措施。

"在构建任何基于插件的系统时，尤其是在加密货币这种公开且链上运行的环境中，安全性必须放在首位，其他一切都是次要的，"她在接受Cointelegraph采访时强调。

SlowMist安全专家建议开发者实施严格的插件验证机制，强制执行数据输入清理，应用最小权限原则，并定期审查代理行为。

Loud指出，虽然实施这些安全检查以防止恶意注入或数据污染"并非难事"，但"繁琐且耗时"——然而，对于保护加密资金安全来说，这是一项微不足道的代价。

随着AI代理在加密基础设施中的影响力不断扩大，主动安全措施显得尤为重要。

MCP框架可能为这些代理解锁强大新功能，但若缺乏针对插件和系统行为的有效保护措施，它们可能从有用的助手转变为攻击载体，给加密钱包、资金和数据带来风险。

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