Auditoria de Segurança Descobre que os Servidores de Referência MCP da Anthropic São Vulneráveis, Introduz Vulnerabilidades Baseadas em Alucinação
Resultados da Auditoria de Segurança de Servidores MCP
Uma auditoria de segurança abrangente de 100 pacotes de servidores do Model Context Protocol (MCP) revelou problemas de segurança significativos. A auditoria constatou que 71% dos servidores receberam nota F, com zero servidores recebendo nota A. Isso inclui as próprias implementações de referência do Anthropic, que frequentemente são consideradas o "Padrão Ouro".
Vulnerabilidades Baseadas em Alucinação (HBVs)
A auditoria identificou uma nova classe de vulnerabilidade chamada Vulnerabilidades Baseadas em Alucinação. Quando as ferramentas MCP têm descrições vagas (como "gerencia arquivos"), o Claude é forçado a adivinhar parâmetros. Isso cria tanto vulnerabilidades de segurança quanto desperdício de tokens, pois o Claude entra em "loops de raciocínio" tentando determinar os limites das ferramentas, consumindo rapidamente as janelas de contexto e os limites de mensagens.
Descobertas Específicas
- A Armadilha da Referência: Os servidores oficiais para GitHub e sistemas de arquivos — aqueles que o Anthropic recomenda — receberam 0/100 nos testes de segurança básicos. Esses servidores permitem entradas "ilimitadas", o que significa que agentes solicitados podem ser enganados para excluir ou exfiltrar dados devido à falta de barreiras de segurança internas.
- Riscos de Classe RCE: A auditoria identificou precursores estruturais de vulnerabilidades RCE semelhantes ao CVE-2025-68143 que anteriormente afetaram o ecossistema.
- Limitações de Autenticação: Mesmo com OAuth configurado, ferramentas mal definidas permanecem vulneráveis. Solicitações sofisticadas podem transformar o Claude em uma ferramenta para destruição de dados acidental ou intencional.
Recomendações de Proteção
- Audite seus servidores: Não confie em servidores apenas porque estão no repositório oficial do Anthropic.
- Proteja seus manifestos: Certifique-se de que cada ferramenta tenha
minLength,maxLengthe regexpatternestrito em seu esquema JSON. - Execute o Scanner: Use a ferramenta de auditoria de código aberto:
npx @agentsid/scanner
Conclusão Principal
Configurações agentes provavelmente são "vulneráveis por padrão" porque os modelos oficiais priorizam flexibilidade em vez de segurança. Proteger adequadamente as definições de ferramentas pode tanto proteger dados quanto reduzir o consumo de tokens, evitando loops de raciocínio desnecessários.
O white paper completo e a metodologia estão disponíveis em: https://github.com/stevenkozeniesky02/agentsid-scanner/blob/master/docs/state-of-agent-security-2026.md
📖 Read the full source: r/ClaudeAI
👀 See Also
AppLovin Mediação Cipher Quebrada: Impressão Digital do Dispositivo Ignora ATT
A engenharia reversa revelou que a cifra personalizada da AppLovin usa um salt constante + chave SDK, um gerador pseudoaleatório SplitMix64 e nenhuma autenticação. Requisições descriptografadas carregam ~50 campos do dispositivo (modelo de hardware, tamanho da tela, localidade, tempo de inicialização, etc.) mesmo quando o ATT é negado, permitindo reidentificação determinística entre aplicativos.
Ferramentas de IA de Código Aberto Apresentam Riscos de Segurança Devido à 'Segurança Ilusória Através da Transparência'
Uma postagem no Reddit alerta sobre malware disfarçado como agentes e ferramentas de IA de código aberto, onde código malicioso pode estar escondido em grandes bases de código que os usuários assumem ser seguras porque estão no GitHub. A postagem descreve como o 'vibe-coding' e os agentes de IA autônomos condicionam os usuários a executar programas desconhecidos sem revisão.
Auditoria Diária de Segurança Automatizada por IA para Loja Operada por IA
Uma loja operada por IA executa uma auditoria de segurança diária de forma autônoma, sem agendamento humano ou cron jobs.
Comprometimento do NPM via Backdoor no Axios: Impacto nos Agentes de Codificação de IA
Em 31 de março de 2026, um ator de ameaças ligado à Coreia do Norte comprometeu o npm ao publicar versões adulteradas do Axios (1.14.1 e 0.30.4) durante uma janela de 3 horas. O malware injetou uma dependência que baixou um RAT específico da plataforma, coletou credenciais e se auto-apagou, com agentes de codificação de IA como Claude Code e Cursor sendo particularmente vulneráveis devido às instalações automáticas do npm.