部署安全的企业代理AI：MCP + Agent2Agent
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内容提要
LLM和AI代理的应用带来了安全挑战，文章分析了MCP和A2A框架下的主要风险，包括跨服务器数据泄露、身份验证不足和提示注入攻击。建议通过代理层和身份分离来提升安全性，确保用户与代理的权限正确，从而降低攻击面和影响范围。
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关键要点
- LLM和AI代理的应用带来了安全挑战，尤其是在MCP和A2A框架下。
- 主要风险包括跨服务器数据泄露、身份验证不足和提示注入攻击。
- 攻击面和影响范围的增加使得安全性问题更加复杂。
- MCP专注于工具的访问，而A2A则关注代理之间的互操作性。
- 建议通过代理层和身份分离来提升安全性，确保用户与代理的权限正确。
- 跨服务器泄露和敏感数据暴露是主要风险之一，建议使用代理来控制数据访问。
- MCP缺乏常见的用户身份验证机制，建议分离身份验证和授权层。
- 提示注入和越狱攻击是LLM应用中的常见漏洞，需采取检测策略来降低风险。
- A2A架构可以作为防御注入攻击的第一道防线，限制攻击面。
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