Современные искусственные интеллектуальные агенты становятся все более сложными и погружаются в глубины бизнес-процессов, автоматизируя задачи, которые ранее требовали человеческого вмешательства. Однако с ростом их функционала и интеграции в инфраструктуру компаний увеличивается и потенциальный риск безопасности. Недавнее исследование выявило серьезную угрозу, которая может нанести значительный ущерб безопасности и целостности ИИ-агентов — уязвимость классического типа SQL-инъекции в SQL Lite MCP-сервере Anthropic, который был использован и форкнут тысячами разработчиков по всему миру. Понимание этой проблемы крайне важно для организаций, которые строят, внедряют или эксплуатируют ИИ-агентов на основе таких серверов. В основе данной уязвимости лежит классический недостаток программирования – отсутствие параметризации запросов к базе данных.
SQLite MCP-сервер Anthropic, несмотря на то, что распространялся как референсная реализация и не предназначался для эксплуатации в продакшене, был скопирован и доработан более 5000 раз. Значительная часть этих форков внедрена в реальных продуктах и системах, что означает, что миллионы ИИ-агентов унаследовали высокую степень риска SQL-инъекции из-за уязвимого кода без должного исправления. SQL-инъекция остается одной из самых опасных и распространенных уязвимостей в информационной безопасности. Ошибка возникает, когда входные данные не фильтруются и напрямую внедряются в SQL-запросы. В результате злоумышленник может внедрить свои команды, которые будут выполнены базой данных, что открывает широкий спектр атак: от кражи данных до несанкционированного управления приложением.
В случае с MCP-сервером последствия вышли за рамки традиционного взлома базы данных — SQL-инъекции стали точкой входа для так называемой Stored Prompt Injection, специфической атаки на ИИ-агенты. Stored Prompt Injection похожа по принципу на классические веб-атаки типа Stored XSS. Злоумышленник через уязвимость внедряет вредоносный код или команды непосредственно в хранилище, откуда ИИ-агент загружает «подсказки» или инструкции для своих действий. В случае MCP-сервера такой внедренный вредоносный промпт может быть воспринят ИИ как легитимное задание и выполнен с привилегиями, зачастую без дополнительной проверки. Это создаёт серьезный вектор для эскалации привилегий и полного захвата агентской инфраструктуры.
Пример атаки раскрывает цепочку событий: злоумышленник подает заявкку поддержки, содержащую инъекционный SQL-запрос, который создаёт вредоносный храненый промпт в базе данных MCP-сервера. Когда служащий или сам ИИ-агент приступает к обзору заявок, он считывает этот вредоносный промпт и выполняет заложенные в нем команды. Так, агент может отправить конфиденциальные данные клиентской базы на внешний почтовый адрес или получить доступ к другим системам, обойдя встроенные ограничения и политики безопасности. В конечном счете, атака превращается из простой SQL-инъекции в способ компрометации интеллектуального агента и всей связанной с ним системы. Этот инцидент подчёркивает, что традиционные ошибки безопасности в программном обеспечении не теряют своей актуальности в эпоху искусственного интеллекта.
Напротив, они приобретают новые измерения угрозы. Ошибочное объединение строковых параметров в SQL-запросах, которое десятилетиями считалось базовой ошибкой, теперь становится ключевым фактором риска цепочки атак, способных полностью подчинить себе интеллектуального агента. Кроме того, разношерстная природа рынков искусственного интеллекта и множество форков делают этот случай уникальным примером масштабной угрозы цепочки поставок — если уязвимость присутствует в исходном коде и распространяется массово, её последствия будут масштабными и многогранными. В ответ на проблему Anthropic не планирует выпускать патч для архивированного репозитория, подчёркивая, что данный MCP-сервер был ориентирован на демонстрационные цели и не предназначался для постоянного использования. Это возлагает ответственность за устранение уязвимости на разработчиков и компании, которые эксплуатируют форки.
Для подобных команд крайне важно самостоятельно провести аудит своей кодовой базы, найти все случаи использования SQLite MCP-сервера и внедрить надёжный механизм защиты против SQL-инъекций. Наиболее эффективным способом устранения SQL-инъекций является использование параметризованных запросов, которые позволяют программным средствам отделять код запросов от данных. В SQLite это достигается посредством специальных placeholder'ов, которые обрабатываются базой независимо от пользовательского ввода, сводя к минимуму риск внедрения вредоносных операторов. В дополнение ко всему, необходимо накладывать ограничения на количество и структуру SQL-команд, запрещать стэковые (сложные) запросы, а также внедрять строгую валидацию и фильтрацию входных данных в коде. Особое внимание следует уделять ревизии бизнес-логики и Trust Boundaries в архитектуре ИИ-агента.
Следует критически анализировать, каким образом агент использует внутренние данные, и не считать эти данные автоматически безопасными. Изоляция привилегированных действий и введение многоуровневых проверок перед выполнением команд, особенно если они активируют внешние инструменты (почтовые клиенты, API облачных сервисов, файловые системы), значительно снизит вероятность успешной эксплуатации подобных уязвимостей. В практике управления безопасностью также рекомендуется активно мониторить аномальные действия и трафик, связанные с использованием ИИ-агентов. Внезапные всплески активности, необычные SQL-запросы или массовые рассылки в корпоративной сети должны стать сигналом тревоги для служб безопасности. Использование систем автоматического обнаружения вторжений и логирования поможет своевременно выявить попытки’exploitation.
В конце концов, инцидент с SQLite MCP-сервером служит важным напоминанием как для разработчиков, так и для менеджеров проектов о необходимости с сохранением классических стандартов информационной безопасности при создании новых систем с элементами искусственного интеллекта. Пренебрежение базовыми принципами, такими как фильтрация входящих данных и соблюдение принципа наименьших привилегий, способно привести к катастрофическим последствиям, которые при невнимательном подходе могут остаться незамеченными годами. Работа с актуальными рекомендациями OWASP по предотвращению SQL-инъекций, регулярный аудит безопасности и использование современных средств анализа кода и инфраструктуры помогут снизить риски и защитить бизнес и пользователя. Безопасность и надежность ИИ-агентов не отделимы от классических подходов к разработке безопасного программного обеспечения, и их совмещение становится залогом стабильного и безопасного внедрения интеллектуальных решений в повседневную практику компаний.
