人工智能代理正逐步渗透金融行业，特别是在加密货币领域。然而，这个行业尚未真正面临这些技术所带来的安全漏洞挑战。

在加密领域，AI代理的使用日益普及，它们被广泛用于数字钱包、交易机器人和链上助手系统中，旨在执行自动化任务和实时决策分析。

尽管尚未成为行业标准框架，模型上下文协议（Model Context Protocol，MCP）正在迅速成为许多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本质区别：智能合约定义了“应该发生什么”，而MCP则决定了“事情如何发生”。

该协议充当关键控制层，全面管理AI代理的行为模式，包括工具选择、代码执行及用户输入响应机制等核心功能。

然而，这种技术灵活性赋予了显著的安全隐患，形成了潜在的攻击面。恶意插件可能利用这一机会覆盖系统命令、污染数据输入流，甚至欺骗代理执行具有破坏性的指令，从而对系统安全构成严重威胁。

MCP攻击载体暴露AI代理的安全问题

根据VanEck的报告，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发现了四种潜在攻击载体，开发者需提高警惕。每种攻击载体均通过插件传递，这正是基于MCP的代理扩展功能的方式，无论是获取价格数据、执行交易还是进行系统任务。

数据污染：这种攻击引导用户执行误导性操作，通过操控用户行为构建虚假依赖关系，并在流程初期植入恶意逻辑。

JSON注入攻击：此类插件通过JSON调用从本地（可能为恶意）源获取数据，可能导致数据泄露、命令篡改，或通过输入污染数据来规避验证机制。

竞争性函数覆盖：此技术使用恶意代码覆盖合法的系统功能，阻断预期操作，嵌入混淆指令，从而破坏系统逻辑并隐藏攻击痕迹。

跨MCP调用攻击：这些插件诱使AI代理通过错误的信息编码或欺骗性提示与未验证的外部服务交互，扩大攻击面，为进一步攻击创造机会。

这些攻击向量不同于GPT-4或Claude等AI模型本身的投毒，后者涉及破坏用于训练模型内部参数的数据。SlowMist展示的攻击目标是AI代理系统，这些系统构建在基础模型之上，利用插件、工具和MCP等控制协议来处理实时输入数据。

“AI模型投毒涉及向训练样本中注入恶意数据，这些数据随后被嵌入到模型参数中，”区块链安全公司SlowMist联合创始人“Monster Z”在接受Cointelegraph采访时表示。“相比之下，代理与MCP的投毒主要源自模型交互阶段引入的额外恶意信息。”

“我认为，[代理投毒]的威胁等级和权限影响范围远高于独立AI模型投毒。”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早期阶段。SlowMist已识别的攻击向量源于其审计的预发布MCP项目，这些审计有效减轻了终端用户可能遭遇的真实损失。

然而，Monster透露，MCP中的安全漏洞威胁非常现实，他回忆起一次审计中发现的漏洞可能导致私钥泄露——这一风险对于任何加密项目或投资者而言都是灾难性的，因为这可能使未授权方获得对资产的完全控制权。

“当你向第三方插件开放系统时，你就扩大了攻击面，变成了自己无法控制的范围，”加密研究公司Fhenix的CEO Guy Itzhaki在接受Cointelegraph采访时表示。

“插件可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。

在为时已晚之前确保AI层的安全

快速构建和突破常规带来了黑客入侵的风险。这是那些将安全性推迟到第二版本的开发者们面临的威胁，尤其是在加密货币这种高风险的链上环境中。

Secret Foundation执行董事Lisa Loud表示，开发者最常犯的错误是认为他们可以暂时“隐身于雷达之下”，在产品发布后通过更新实施安全措施。

“在构建任何基于插件的系统时，特别是在这种公开且链上运行的环境中，安全性必须放在首位，其他一切皆为次要考量，”她在接受Cointelegraph采访时强调。

SlowMist的安全专家建议开发者严格实施插件验证机制，强制执行输入数据的净化，应用最小权限原则，并定期审查代理行为。

Loud指出，实施这些安全检查以防止恶意注入或数据污染“并非难事”，只是“繁琐且耗时”——但这对于保障加密资金的安全而言，是一个微不足道的代价。

随着AI代理在加密基础设施中影响范围的扩大，主动安全的需求变得尤为重要。

MCP框架可能为这些代理解锁强大的新功能，但如果缺乏围绕插件和系统行为的健全保护措施，它们可能从有用的助手转变为攻击媒介，危及加密钱包、资金和数据安全。

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