- عنوان کتاب: Breaking the Model Context Protocol Agentic Attacks and Defenses for MCP‐Powered AI Systems
- نویسنده: Angie Jones
- حوزه: کاربرد هوش مصنوعی در سایبری
- سال انتشار: 2026
- تعداد صفحه: 285
- زبان اصلی: انگلیسی
- نوع فایل: pdf
- حجم فایل: 8.93 مگابایت
اولین باری که یک عامل هوش مصنوعی را دیدم که از طرف من کار مفیدی انجام میداد، همان واکنش آشنای مهندسی را داشتم: هیجان و سوءظن به یک اندازه. هیجان به این دلیل که، وای، این همان چیزی است که ما روی آن کار کردهایم. دستیاری که میتواند کاری بیش از پاسخ به سوالات انجام دهد. دستیاری که واقعاً میتواند به پیشرفت کار کمک کند. اما سوءظن به این دلیل که من تمام دوران حرفهایام را صرف فکر کردن به چگونگی شکست نرمافزارها کردهام. و لحظهای که به عاملهای هوش مصنوعی دسترسی به ابزارهای واقعی، دادههای واقعی و محیطهای واقعی را میدهیم، باید یک سوال بسیار ناراحتکننده بپرسیم: وقتی عامل اشتباه میکند چه اتفاقی میافتد؟ یا بدتر از آن، وقتی عامل دستکاری میشود چه اتفاقی میافتد؟ این دنیایی است که این کتاب وارد آن میشود. پروتکل زمینه مدل (MCP) به سرعت به یکی از مهمترین بخشهای اکوسیستم عامل تبدیل شده است. MCP به عاملها یک راه مشترک برای ارتباط با سیستمهای اطرافشان میدهد. این پروتکل قدرتمند، زیبا و به شدت مورد نیاز است. اما همان چیزی که MCP را بسیار هیجانانگیز میکند، همان چیزی است که آن را خطرناک میکند. ما دیگر با یک چتبات که ممکن است چیز عجیبی بگوید، سر و کار نداریم. ما با عاملهایی سر و کار داریم که میتوانند اقدام کنند. و اقدام همه چیز را تغییر میدهد. چیزهایی مانند تزریقهای سریع و توصیفهای ابزار مسموم میتوانند بخشی از یک زنجیره حمله شوند که به دشمن دسترسی به شبکههای داخلی، دادههای حساس و جلسات احراز هویت شده را میدهد. این ترسناک به نظر میرسد، چون واقعاً ترسناک است. اما این کتاب از ترس به عنوان یک ترفند استفاده نمیکند. بلکه از آن به عنوان یک تابع اجباری برای مهندسی بهتر استفاده میکند. سرینیواسان سکار و دجس سری کار فوقالعادهای در فراتر رفتن از توصیههای امنیتی سطح بالا که همه ما قبلاً شنیدهایم، انجام میدهند. آنها صرفاً به شما نمیگویند که “ورودیها را پاکسازی کنید” یا “تأیید انسانی اضافه کنید” و کار را تمام کنید. آنها به شما نشان میدهند که این حملات واقعاً چگونه کار میکنند. آنها مباحث پیشرفتهای مانند پنهانسازی امضا، سوءاستفاده از نمونهگیری، حملات استخراج و خطرات جدید مرورگر-محور WebMCP را بررسی میکنند. مهمتر از همه، آنها طرز فکر تیم قرمز را با دفاع تیم آبی ترکیب میکنند تا شما ناامیدانه به مشکل خیره نشوید. چیزی که من بیشتر از همه از آن قدردانی میکنم این است که این کتاب چقدر کاربردی است. این کتاب به شما میآموزد که به سیستمهای MCP متفاوت نگاه کنید: نه فقط به عنوان جعبه و فلش، بلکه به عنوان _سطح قدرت، اعتماد، اقتدار و شکست. این شما را به پرسیدن سوالات بهتر سوق میدهد. انواع سوالاتی که هر سازنده سیستمهای عامل باید بپرسد. ما در یک لحظه تعیینکننده برای هوش مصنوعی هستیم. ابزارها به سرعت در حال پیشرفت هستند، استانداردها در حال ظهور هستند و توسعهدهندگان در همه جا برای اتصال عاملها به دنیای واقعی در حال رقابت هستند. من عاشق این انرژی هستم. همچنین میدانم که اگر میخواهیم این اکوسیستم پایدار بماند، امنیت نمیتواند یک فکر فرعی باشد که بعداً به آن بپردازیم. باید از ابتدا بخشی از نحوه طراحی، ساخت، بررسی و بهرهبرداری از این سیستمها باشد. این کتاب یک راهنمای میدانی برای انجام دقیقاً همین کار است. اگر در حال ساخت با MCP هستید یا فقط سعی میکنید بفهمید که هنگام اتصال هوش مصنوعی به سیستمهای شما چه اشتباهی ممکن است رخ دهد، در جای درستی هستید. این را با کنجکاوی، اما همچنین با پارانویای سالم بخوانید. بگذارید غرایز شما را تیزتر کند. بگذارید فرضیات شما را به چالش بکشد. سپس این درسها را به نمودارهای معماری، بررسی کد، ارزیابیهای فروشنده و سیستمهای تولیدی خود برگردانید. آینده هوش مصنوعی عامل نمیتواند فقط عاملها را توانمندتر کند. همچنین باید آنها را به اندازه کافی قابل اعتماد کند تا شایسته آن قابلیت باشند. این کتاب به ما کمک میکند تا به آنجا برسیم.
The first time I watched an AI agent do something useful on my behalf, I had that familiar engineer reaction: equal parts excitement and suspicion. Excitement because, wow, this is what we have been working toward. An assistant that can do more than answer questions. One that can actually help move work forward. But suspicion because I have spent my career thinking about how software fails. And the moment we give AI agents access to real tools, real data, and real environments, we have to ask a very uncomfortable question: What happens when the agent is wrong? Or worse, what happens when the agent is manipulated? That is the world this book steps into. The Model Context Protocol (MCP) has quickly become one of the most important pieces of the agentic ecosystem. MCP gives agents a common way to connect with the systems around them. It is powerful, elegant, and desperately needed. But the very thing that makes MCP so exciting is also what makes it risky. We are no longer dealing with a chatbot that might say something strange. We are dealing with agents that can take action. And action changes everything. Things like prompt injections and poisoned tool descriptions can become part of an attack chain that gives an adversary access to internal networks, sensitive data, and authenticated sessions. That sounds scary because it is. But this book does not use fear as a gimmick. It uses it as a forcing function for better engineering. Srinivasan Sekar and Thejes sree do a wonderful job of moving beyond the surface-level security advice we have all heard before. They do not simply tell you to “sanitize inputs” or “add human approval” and call it a day. They show you how these attacks actually work. They walk through advanced topics such as signature cloaking, sampling abuse, elicitation attacks, and the new browser-shaped risks of WebMCP. More importantly, they pair the Red-Team mindset with Blue-Team defenses so you are not left staring at the problem in despair. What I appreciate most is how practical this book is. It teaches you to look at MCP systems differently: not just as boxes and arrows, but as _lows of power, trust, authority, and failure. It pushes you to ask better questions. The types of questions every builder of agentic systems needs to be asking. We are in a defining moment for AI. The tools are moving fast, the standards are emerging, and developers everywhere are racing to connect agents to the real world. I love that energy. I also know that if we want this ecosystem to last, security cannot be an afterthought we staple on later. It has to be part of how we design, build, review, and operate these systems from the beginning. This book is a field guide for doing exactly that. If you are building with MCP or just trying to understand what can go wrong when AI is connected to your systems, you are in the right place. Read this with curiosity, but also with healthy paranoia. Let it sharpen your instincts. Let it challenge your assumptions. Then take these lessons back to your architecture diagrams, your code reviews, your vendor assessments, and your production systems. The future of agentic AI can’t just make agents more capable. It must also make them trustworthy enough to deserve that capability. This book will help us get there.
این کتاب را میتوانید از لینک زیر بصورت رایگان دانلود کنید:
Download: Breaking the Model Context Protocol Agentic Attacks and Defenses for MCP‐Powered AI Systems
نظرات کاربران