A2M: A two-stage agent hijacking framework targeting the MCP ecosystem

MCP 智能体依赖语义匹配从第三方仓库选择工具并将返回结果视为可信环境反馈，暴露了语义供应链攻击面，但现有攻击难以兼顾工具被选中的概率与调用后的行为操纵效果。

• 场景与重要性：Model Context Protocol（MCP）为大语言模型智能体提供了集成异构数据源和第三方服务的统一接口，扩展了智能体的功能范围；但作者指出，当第三方工具源缺乏系统性审查时，智能体对开放工具生态的依赖会引入安全风险。
• 现有方法的不足：作者认为现有针对智能体工具选择的研究主要关注元数据扰动以提高调用率，而间接提示注入侧重在检索内容中嵌入恶意指令；两者未能将工具元数据优化与调用后的返回载荷精细化生成结合，导致被选中的工具可能无法控制智能体后续行为，或者有效载荷因工具未被调用而无法生效。
• 核心观察与假设：作者认为基于语义工具的攻击必须同时满足两个目标：选择阶段的“吸引（Attraction）”与调用后的“操纵（Manipulation）”；虽然两者在执行时存在耦合，但在黑盒优化中可解耦为两阶段搜索，且执行轨迹反馈可用于指导载荷迭代。
• 论文的解决方案：作者提出了黑盒攻击框架 A2M（Attraction-to-Manipulation），通过两阶段优化分别处理工具元数据和工具返回载荷，并引入分析器-优化器（Analyzer-Optimizer）架构基于执行轨迹诊断失败原因并实施定向改进。
• 威胁模型：
  • 受害系统：基于 MCP 的 ReAct 智能体，在开放、未经核验的第三方工具生态中运行，依赖工具名称与描述进行语义匹配，并将工具返回视作环境状态反馈。
  • 攻击者目标：诱导智能体产生攻击者设定的目标行为，包括认知拒绝服务（C-DoS）、信息泄露（IE）、环境完整性破坏（EIC）及推理脱轨（RD）。
  • 攻击者知识：黑盒（black-box）设定；攻击者无法访问受害智能体的内部权重、系统提示词或私有内存，但假设攻击者可以在本地模拟受害或代理智能体以获取执行轨迹。
  • 攻击者能力：攻击者在 MCP 注册表中注册恶意工具实例，能够完全控制该工具的元数据（名称与描述）以及执行端点返回的攻击载荷。

工具增强型智能体

• ReAct（Yao et al., 2023）与 Toolformer（Schick et al., 2023）：ReAct 将推理轨迹与工具执行结合，使模型能够维持工作记忆并动态纠正推理错误；Toolformer 展示了模型自监督调用工具的能力；Chameleon（Lu et al., 2023）将此扩展到异构工具序列的组合推理。
• API-Bank（Li et al., 2023）与 ToolBench（Qin et al., 2024）：构建基准评估智能体检索与调用 API 的能力，通常采用检索器-阅读器架构通过 BM25 或 BERT 过滤候选工具并由模型选择。作者指出，这些框架默认假设工具供应链是良性的，信任语义元数据与功能安全相关联。

大语言模型对抗攻击与提示注入

• GCG（Zou et al., 2023）与黑盒越狱方法（PAIR, Chao et al., 2024; TAP, Mehrotra et al., 2024; AutoDAN, Liu et al., 2024）：GCG 在白盒设定下优化 token 序列绕过安全机制，PAIR、TAP 和 AutoDAN 在黑盒设定下搜索面向用户的越狱提示词。作者指出，A2M 的区别在于利用智能体执行反馈优化工具元数据和返回内容。
• 间接提示注入（Greshake et al., 2023）与 MCP 生态攻击（Song et al., 2025; He et al., 2025; Zhao et al., 2026）：间接提示注入在检索内容中嵌入恶意指令；Song 等人与 He 等人报告了恶意 MCP 服务器投毒工具描述、运行时响应及诱发不安全本地行为的风险；Zhao 等人展示了良性工具组合成寄生工具链泄露私有信息的场景。

工具选择偏置攻击

• ToolHijacker（Shi et al., 2026）、MPMA（Wang et al., 2026）、AMA（Mo et al., 2025b）与 ToolTweak（Sneh et al., 2025）：通过优化或扰动工具名称与描述，提高智能体选择对抗性工具或特定偏好工具的概率。作者指出，这些方法主要对应于 A2M 框架中的 Attraction（吸引）阶段，未对调用后的返回载荷进行基于轨迹的针对性优化。

对比基线与评测基准

• 基线方法与基准：论文在 LiveMCPBench（Mo et al., 2025a）基准上评估，对比的基线包括 Zero-Shot Generation（单次生成工具元数据与载荷）、LLM-based Genetic Algorithm（基于大模型的遗传算法，仅依赖标量适应度分数进行进化变异）以及 AMA（Mo et al., 2025b）和 MPMA（Wang et al., 2026）（两者结合优化元数据与固定返回载荷）。

与既有工作的定位区别

• 作者表示，既有工具偏置方法仅关注工具被选中的几率，而间接注入仅关注内容载荷；A2M 针对完整攻击链，将元数据优化与基于执行轨迹的返回载荷精细化迭代结合，使得恶意工具不仅被智能体选中，还能在调用后操纵其后续推理轨迹。

A2M（Attraction-to-Manipulation）通过将工具攻击解耦为吸引（Attraction）与操纵（Manipulation）两个阶段，结合预设说服策略与基于执行轨迹反馈的分析器-优化器架构，实现黑盒环境下的恶意工具生成与优化。

问题形式化与双阶段目标

• 智能体决策与攻击目标：将智能体建模为在状态空间 S、动作空间 A 与工具环境 T 中运行的策略 π。恶意工具定义为 t̃ = (n, d, o_adv)，其中 n 为名称，d 为描述，o_adv 为返回载荷。攻击目标形式化为联合最大化选择概率与调用后的操纵期望：

t̃^∗ = argmax_{t̃=(n, d, oadv)} P_sel(t̃) E_man(t̃) 该公式表示攻击者通过寻找最佳的元数据 (n, d) 与载荷 o_adv，最大化恶意工具被调用的概率与调用后实现目标行为期望评分的乘积。

• 阶段解耦的设计考虑：作者认为若不解耦，黑盒搜索空间过大；有效载荷若工具从未被选中则毫无影响，而被选中的工具若返回被忽略同样失败，因此第一阶段专注优化 (n, d)，第二阶段在保留优质元数据的基础上优化 o_adv。

第一阶段：吸引（元数据优化）

• 五种说服策略：为提高工具被选中几率，作者设计了五种说服提示策略前缀引导生成模型 G：权威性（Authority）、紧迫性（Urgency）、全面性（Comprehensiveness）、资源最优性（Resource Optimality）和安全性（Security）。附录 C.1 报告了提示模板。
• 候选生成与蒙特卡洛评估：设定吸引阶段生成预算 N_attr = 20，五类策略均匀分配 N_s = 4 个种子；使用占位符返回载荷，通过 K_roll = 3 次蒙特卡洛 rollout 运行受害智能体计算调用率 Score_attr(n, d)；保留调用率大于 0 的候选作为精英元数据集合 E_1，并取前 k = 5 个精英。

第二阶段：操纵（载荷精炼）

• 按选择率分配载荷预算：设定完整工具生成总预算 N_total = 20，根据精英元数据的选择率占比归一化分配每个元数据对应的载荷生成数量，使具有更高调用率的元数据生成更多候选载荷。
• 针对目标的载荷合成：生成模型 G 结合用户请求 q、元数据 (n*, d*) 及攻击引导目标 y_guidance 合成初始攻击载荷，要求输出外观类似于正常工具响应，但包含诱导智能体执行特定操作的指令。附录 C.2 给出了引导模式。

分析器-优化器架构与执行轨迹迭代

• 分析器（Analyzer, D）诊断：针对执行轨迹 τ、当前工具与攻击目标生成结构化反馈。对标量目标（C-DoS），分析器侧重影响放大，建议增加循环深度或输出冗长性；对二元目标（IE、EIC、RD），分析器进行失败诊断，指出智能体偏离预期路径的具体环节并提出纠正方向。
• 优化器（Optimizer, O）重写：优化器根据分析器的结构化反馈对工具进行重写（更新 n, d, o_adv），避免无导向的随机搜索。整个分析-优化流程迭代 E = 10 轮，每轮更新维护候选池中的 top-k 工具，最终输出适应度最高的工具实例。

适应度函数设计

• C-DoS 成本函数：对认知拒绝服务攻击，若工具未被调用则适应度为 0；若被调用，则测量加权 token 消耗：

f(τ) = I_call(τ, t̃) · (T_in(τ) + 5 · T_out(τ)) 该公式表示将输入 token 数与 5 倍权重的输出 token 数相加（因商业模型输出价格普遍约为输入的 5 倍），未调用时指标为 0。

• IE、EIC 与 RD 评分准则：使用 DeepSeek-V3 作为大模型评审（temperature = 0），依据四级量规打分：1 分为未选择恶意工具；2 分为调用工具但忽略恶意指令继续良性推理；3 分为受载荷影响尝试目标行为但未完成最终目标；4 分为完全达成攻击目标。仅 4 分计为攻击成功。附录 C.3 提供了评审提示词。

实验设置

• 被测模型：测试了 GLM-4.6、Qwen3-Max、DeepSeek-V3.1、Kimi-K2-0905 和 GPT-5（使用 medium reasoning effort）；其中 A2M 与 LLM-GA 均在 GLM-4.6 上优化并直接迁移至其他四个模型。
• 数据集与规模：使用 LiveMCPBench，包含来自 6 个领域（Office、Lifestyle、Leisure、Finance、Travel、Shopping）的 95 个真实任务，接入 70 个 MCP 服务器共 527 个工具。
• 对比基线：包括 Zero-Shot Generation、LLM-based Genetic Algorithm（LLM-GA）、AMA 以及 MPMA（AMA 和 MPMA 采用固定返回载荷）。
• 评测指标：恶意工具调用率 MTIR（执行轨迹中包含恶意工具的任务比例）；认知拒绝服务倍数 Cost×（相比良性基线的加权成本比率，输出 token 权重 5 倍）；攻击成功率 ASR（IE、EIC 和 RD 场景下达成 4 分满分的任务比例）；良性完成率 Clean。
• 评审方式与参数：IE、EIC 和 RD 采用 DeepSeek-V3 在 temperature = 0 下依据固定四级量规进行评分；生成模型温度 0.7，突变温度 0.8，最大决策步数 K = 40，最大 token 数 8192。
• 样本量与重复次数：全集测试覆盖 95 个任务对应的四种攻击场景（共 380 个任务-场景）；消融实验在 18 个保留任务（每领域 3 个）上开展；跨请求泛化采用 10 个基础任务构建 50 个不相交的留出查询；候选排名采用 K_roll = 3 次 rollout。

主结果

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模型	C-DoS Cost×	IE ASR (%)	EIC ASR (%)	RD ASR (%)	C-DoS MTIR (%)
GLM-4.6（代理模型）	32.4	65.9	64.3	92.9	81.6
Qwen3-Max	3.1	18.9	23.7	48.8	65.7
DeepSeek-V3.1	3.4	35.1	28.9	56.1	47.4
Kimi-K2-0905	2.2	10.8	10.5	39.0	34.2
GPT-5 (medium)	2.0	0.0	0.0	22.0	76.3

据 Table 1。表中展示 A2M 方法在五个模型上的表现；GLM-4.6 为优化时使用的代理模型，其余四个模型为未重新优化的迁移测试；基线方法（Zero-Shot、LLM-GA、AMA、MPMA）及其他场景的 MTIR 数值见原表。

• 直接攻击与基线对比：作者指出，在 GLM-4.6 上的直接攻击中，A2M 在所有攻击场景的所有指标上均超过对比基线，C-DoS 达到 32.4 倍加权成本，IE、EIC 和 RD 的 ASR 分别为 65.9%、64.3% 和 92.9%（Table 1）。
• 跨模型迁移表现：作者指出，在不重新优化的情况下迁移至其余四个模型时，A2M 的平均工具调用率为 63.6%，C-DoS 平均成本为 2.7 倍，IE、EIC 和 RD 的平均 ASR 为 24.5%；作者认为工具调用能力的迁移性明显强于完整攻击成功的迁移性。
• 高调用率与攻击成功的断层：作者指出，高工具调用率并不必然导致攻击成功，例如在 GPT-5 上 A2M 的 MTIR 在各场景下介于 64.9% 至 76.3% 之间，但 IE 和 EIC 的 ASR 均为 0.0%，RD 为 22.0%；Kimi-K2-0905 在 EIC 场景下 MTIR 为 52.6% 但 ASR 仅为 10.5%（Table 1）。

防御机制评测

• 测了什么：评估了基于 GPT-2 的困惑度检测、Qwen3-8B 审计员筛选、ToolTweak 风格元数据释义以及 FIDES-style 运行时信息流控制（IFC）。
• 结果：困惑度检测中 C-DoS 载荷仅 33.4% 超过 PPL 100（低于良性工具的 43.9%）；Qwen3-8B 审计员在 EIC 场景仅标记 32.5% 的恶意用例（Table 9）；元数据释义后五个模型平均 MTIR 从 80.7% 降至 72.5%（Table 10）；FIDES-style IFC 使 GLM-4.6 上的 C-DoS Cost× 从 32.4 降至 9.0，IE、EIC、RD 的 ASR 分别降至 20.6%、22.9%、11.1%，但调用率仍保持在 74.4% 至 85.7%（Table 11）。
• 作者解读：作者认为困惑度阈值不可靠，审计员与释义防御存在局限；信息流控制大幅削弱了调用后的实际危害，但在该配置下仍存在残余成功率。

消融实验与搜索轨迹分析

• 测了什么：在 GLM-4.6 上使用 18 个任务消融初始说服策略、双阶段生成架构和轨迹优化组件，并记录 10 轮搜索中的成本倍数变化。
• 结果：完整 A2M 的平均 Cost× 为 28.86 倍；去除双阶段生成降至 10.70 倍，去除初始策略降至 13.29 倍，去除轨迹优化降至 10.65 倍（Table 2）；Figure 3 显示完整 A2M 曲线在全部 10 轮搜索中均高于各消融变体；Table 7 显示全面性（31.6%）和资源最优性（22.1%）在吸引阶段选中的元数据中占比最高。
• 作者解读：作者认为三个组件对攻击效能均有贡献，去除双阶段生成或轨迹优化都会实质性降低最终成本倍数。

跨请求泛化与失败模式分析

• 测了什么：基于 10 个基础任务构建 50 个不相交的留出查询测试元数据泛化能力，并在 GLM-4.6 上统计未成功攻击的失败归因。
• 结果：A2M 在五个模型上的留出查询 MTIR 分别为 GLM 88.0%、DeepSeek 80.0%、Kimi 74.0%、Qwen 80.0%、GPT-5 90.0%（Table 5）。在 GLM-4.6 未成功攻击中，IE 场景载荷被忽略占 47.4%、工具未调用占 21.1%、部分依从占 31.6%；EIC 场景载荷被忽略占 56.5%、工具未调用占 34.8%、部分依从占 8.7%；RD 场景工具未调用占 43.8%、载荷被忽略占 31.3%、部分依从占 25.0%（Table 8）。
• 作者解读：作者认为吸引阶段捕捉到了可复用的语义线索；对于 IE 和 EIC，工具调用后载荷被智能体忽略是未成功攻击的最主要原因。

其他消融与分析

• C-DoS 消耗分解（Table 12）：在 GLM-4.6 上，A2M 的输入 token 为良性基线的 46.5 倍，输出 token 为 2.4 倍，平均工具调用 26.9 次（AMA 为 1.3 倍输入、0.9 倍输出、5.2 次调用；MPMA 为 1.2 倍输入、2.0 倍输出、3.5 次调用）。
• 计算开销与成本（Table 6）：在 GLM-4.6 的 95 个任务四场景测试中，A2M 优化阶段消耗输入 token 2280.0M、输出 token 60.0M，按 OpenRouter 定价折合 1186.1 美元（每任务-场景 3.12 美元）；评估阶段消耗输入 token 12.8M、输出 token 0.2M，折合 6.4 美元。

作者指出的局限与后续方向

• 攻击层级与时域范围：作者指出分析针对 MCP 工具选择与返回处理的语义层攻击，假设攻击者能够注册恶意工具；未覆盖底层网络或操作系统级漏洞利用，也未覆盖可能出现延迟效应的长程任务（出自 Limitations）。
• 执行轨迹可见性依赖：作者指出分析器-优化器循环依赖于执行轨迹；在轨迹可见性受限或存在严格速率限制的环境中，优化效率可能会降低（出自 Limitations）。
• 智能体架构与配置多样性：作者指出实验结果基于 LiveMCPBench 和固定的 ReAct 风格 MCP 智能体技术栈；未系统性地改变系统提示词、路由策略、工具重命名、安全包装器，或竞争工具池的规模与构成（出自 Limitations）。
• 候选排序超参数敏感性：作者指出在候选排名阶段使用了 3 次 rollout（K_roll = 3），但未系统性评估对该参数选择的敏感性（出自 Limitations）。
• 防御验证范围：作者在讨论 FIDES-style IFC 防御时指出，实验展示了该配置下仍存在残余成功率，但未确定该防御在其他模型、策略实现或部署栈中的有效性或失效情况（出自 Appendix E.2）。

实验覆盖范围

• 被测模型范围：测试了 GLM-4.6、Qwen3-Max、DeepSeek-V3.1、Kimi-K2-0905 以及 GPT-5（medium）共 5 个模型，其中优化仅在 GLM-4.6 上进行，其余 4 个为零样本迁移。
• 任务与场景范围：涵盖 LiveMCPBench 中 6 个领域的 95 个任务，测试了 C-DoS、IE、EIC、RD 共 4 种攻击场景，共计 380 个任务-场景。
• 对比防御类型：评估了基于 GPT-2 的困惑度检测、Qwen3-8B 审计员筛选、ToolTweak 风格元数据释义以及 FIDES-style 运行时信息流控制。
• 未报告信息：论文在表 1 中未报告 GPT-5 在 AMA 和 MPMA 基线下的数据；论文未报告针对其他代理模型优化后的迁移结果。

论文提出了一种针对模型上下文协议（MCP）智能体的两阶段黑盒劫持框架 A2M。

• 问题背景：MCP 智能体自主从第三方服务匹配工具并信任执行返回，带来了语义元数据与输出载荷双重受控的供应链安全隐患，而现有攻击未能有效串联工具选择与调用后操纵。
• 方法核心：A2M 将攻击解耦为吸引与操纵两阶段；前期运用五类说服策略迭代工具名称与描述，筛选高调用率精英元数据；后期依托分析器-优化器架构，根据执行轨迹的结构化诊断反馈定向精炼返回载荷。
• 直接攻击结果：在 LiveMCPBench 上以 GLM-4.6 为目标模型，A2M 的平均恶意工具调用率达到 93.6%，C-DoS 加权 token 成本扩大至良性基线的 32.4 倍，IE、EIC 和 RD 的攻击成功率分别达到 65.9%、64.3% 和 92.9%（Table 1）。
• 迁移攻击结果：将 GLM-4.6 上优化的工具直接迁移至 Qwen3-Max、DeepSeek-V3.1、Kimi-K2-0905 和 GPT-5 四个模型，平均调用率为 63.6%，C-DoS 平均成本为 2.7 倍，三个场景平均攻击成功率为 24.5%（Table 1）。
• 高调用与成功断层：实验显示工具调用并不等同于攻击成功，如 GPT-5 在 64.9% 至 76.3% 的调用率下 IE 和 EIC 的成功率均为 0.0%（Table 1）；未成功攻击中载荷被忽略为主要失效原因（Table 8）。
• 防御与生态启示：评估显示困惑度检测与元数据释义难以完全阻断攻击，信息流控制虽能降低攻击成功率但仍存残余风险；作者呼吁 MCP 生态应建立更为严格的工具准入审查与运行时隔离机制。