Invariant Labs
专注于AI系统安全研究的公司，以对MCP工具投毒等AI Agent攻击手段的命名和分析而知名
核心事实
时间轴 (近 90 天)
Invariant Labs演示了工具投毒攻击：一个“每日趣闻”MCP服务器的工具描述中隐藏指令，操纵模型提取WhatsApp历史记录发送给攻击者。
Invariant Labs在2025年4月进行了一项概念验证实验，演示了通过恶意MCP服务器隐藏指令窃取用户聊天记录的完整攻击链。
在概念验证中，攻击者在冷知识插件的隐藏笔记里写入指令，要求AI在发送WhatsApp消息时同时将聊天历史发送到指定电话号码；用户仅请求“帮我给妈妈发消息说我会迟到”，AI便执行了数据外泄。
在该攻击场景中，审批界面隐藏了第二条消息的大部分内容，用户看到的确认屏幕看起来一切正常，导致用户可能在不知情下批准数据外泄。
Invariant Labs报告指出，此类攻击无需用户主动调用恶意工具，只要工具存在于上下文中即可被触发，因此比传统提示注入更难防御。
据Invariant Labs的研究和YouTube频道的解读，该隐藏指令漏洞并非个例，而是MCP架构中普遍存在的设计挑战。
2025年4月，Invariant Labs的研究人员展示了工具描述可以携带指令并被AI执行，测试中攻击者控制的服务器通过隐藏指令在用户发送WhatsApp消息时同时发送聊天记录到攻击者号码。
2025年5月，Invariant Labs研究人员将AI Agent连接到GitHub官方MCP服务器，攻击者在公开项目Issue中藏入指令，Agent读取后执行指令将私有项目中的薪资等敏感信息复制到公开页面。
Invariant Labs在2025年4月1日首次将描述中夹带客户端界面不可见指令的现象命名为'工具投毒'（tool poisoning）。
Invariant Labs针对官方GitHub MCP服务器做了演示：在公开仓库植入恶意issue后，智能体从仓库所有者的私有仓库拉取数据并发布到公开pull request中
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全部知识事实 (12)
Invariant Labs针对官方GitHub MCP服务器做了演示：在公开仓库植入恶意issue后，智能体从仓库所有者的私有仓库拉取数据并发布到公开pull request中
65%待验证据Invariant Labs的研究和YouTube频道的解读，该隐藏指令漏洞并非个例，而是MCP架构中普遍存在的设计挑战。
50%待验证在该攻击场景中，审批界面隐藏了第二条消息的大部分内容，用户看到的确认屏幕看起来一切正常，导致用户可能在不知情下批准数据外泄。
50%待验证Invariant Labs报告指出，此类攻击无需用户主动调用恶意工具，只要工具存在于上下文中即可被触发，因此比传统提示注入更难防御。
50%待验证Invariant Labs在2025年4月1日首次将描述中夹带客户端界面不可见指令的现象命名为'工具投毒'（tool poisoning）。
50%待验证Invariant Labs指出GitHub MCP服务器代码本身没有bug，是能力的组合构成了漏洞
50%待验证Invariant Labs演示了工具投毒攻击：一个“每日趣闻”MCP服务器的工具描述中隐藏指令，操纵模型提取WhatsApp历史记录发送给攻击者。
50%待验证Invariant Labs在2025年4月进行了一项概念验证实验，演示了通过恶意MCP服务器隐藏指令窃取用户聊天记录的完整攻击链。
50%待验证在概念验证中，攻击者在冷知识插件的隐藏笔记里写入指令，要求AI在发送WhatsApp消息时同时将聊天历史发送到指定电话号码；用户仅请求“帮我给妈妈发消息说我会迟到”，AI便执行了数据外泄。
50%待验证2025年5月，Invariant Labs研究人员将AI Agent连接到GitHub官方MCP服务器，攻击者在公开项目Issue中藏入指令，Agent读取后执行指令将私有项目中的薪资等敏感信息复制到公开页面。
50%待验证2025年4月，Invariant Labs的研究人员展示了工具描述可以携带指令并被AI执行，测试中攻击者控制的服务器通过隐藏指令在用户发送WhatsApp消息时同时发送聊天记录到攻击者号码。
50%待验证Invariant Labs在2025年4月为MCP工具投毒这类攻击命名
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