By name: ai-mcp-security description: AI与MCP安全评估 — Prompt注入、工具滥用、MCP信任边界、Agent权限逃逸、数据泄露、模型风险、GAARM风险矩阵
AI 与 MCP 安全评估 Skill
当目标包含 LLM、Agent、MCP 工具、Skills、RAG、Memory、Plugin 或模型服务组件时使用本 Skill。
前置条件：如果 AI 表面只是展示层，真正的阻塞仍是客户端签名或加密协议，先回到 client-reverse Skill。
场景路由
| 风险类型 | 首选参考 |
|---|---|
| Prompt 注入 / 间接注入 / CoT 干扰 | references/ai-app-security.md |
| 工具滥用 / MCP 投毒 / Skills 供应链 | references/04-ai-and-mcp-security-integrated.md MCP 章节 |
| 权限逃逸 / 角色越界 / 凭据滥用 | references/ai-identity-security.md |
| 数据泄露 / Prompt 泄漏 / 模型逆推 | references/ai-data-security.md |
| 容器逃逸 / CI-CD / 沙箱失败 | references/ai-baseline-security.md |
| 模型风险 / 对抗样本 / 后门 | references/ai-model-security.md |
| 影响分类与覆盖评估 | references/gaarm-risk-matrix.md |
测试流程
1. 应用层攻击
- 直接 Prompt 注入
- 间接注入（通过外部数据源）
- CoT 干扰与指令覆盖
- Agent 滥用（未授权操作）
- 代码执行突破
- Memory 投毒
2. MCP 与 Agent 风险
- 工具描述投毒
- 指令覆盖
- 隐藏指令注入
- 未授权资源访问
- Skills/Rules 供应链问题
3. 身份与授权
- 动作滥用
- 角色逃逸
- 权限漂移
- 云凭据滥用
4. 数据与隐私
- Prompt 泄漏
- 敏感数据暴露
- 训练数据问题
- 模型逆推
- API 数据窃取
5. 基线与部署
- CI/CD 缺陷
- 容器逃逸
- 向量数据库安全
- 沙箱失效
- 环境隔离缺陷
- 模型服务缺陷
参考文档
references/04-ai-and-mcp-security-integrated.md— AI 与 MCP 安全整合参考references/ai-app-security.md— AI 应用安全references/ai-identity-security.md— AI 身份安全references/ai-data-security.md— AI 数据安全references/ai-baseline-security.md— AI 基线安全references/ai-model-security.md— AI 模型安全references/gaarm-risk-matrix.md— GAARM 风险矩阵