AI Agent 攻击路径图谱与 MCP 凭证链：AgentHound 红队框架拆解
「AI Agent攻击路径图谱+MCP凭证链：AgentHound红队框架拆解」
AI 导读
开源红队框架 AgentHound（release 1.1.1）用 Go 静态收集器在已控制主机上采集 Agent 配置、MCP/A2A 服务与凭证，再导入 Neo4j 生成可查询的攻击路径图。它默认主动扫描，会复用兼容凭证、做差分读和可逆变更，--stealth 可切换为只读；证据分为 observed_signal、verified、hypothesis 等六档，其中 verified 只代表本次凭证读取成功。文章还列出 12 种 Agent 客户端配置、预置查询，以及明文凭证、分析服务器无鉴权等使用边界。
推荐理由
AgentHound 把 Agent 基础设施的凭证链和攻击路径做成可查询的图，并用六档证据状态区分已验证访问与假设路径，便于红队评估时核对结论边界。