O WebSocket MCP aceitava todo o tráfego vindo da interface de loopback (127.0.0.1) como inerentemente confiável. Ele não validava se a requisição realmente vinha do agente legítimo ou de um conteúdo web controlado pelo atacante que o agente havia renderizado . Como o próprio agente roda localmente, qualquer página carregada por ele podia enviar mensagens WebSocket que o serviço MCP tratava como se fossem de uma fonte local confiável.
O WebSocket MCP não exigia autenticação, tokens de sessão ou verificação de origem. Qualquer processo local — ou qualquer script rodando dentro de uma página web renderizada pelo agente — conseguia se conectar ao WebSocket e enviar comandos sem credenciais . Isso significa que não havia como o serviço distinguir entre chamadas legítimas de ferramentas do agente e instruções maliciosas injetadas pela página do atacante.
O serviço MCP executava cegamente os comandos de ferramenta recebidos pelo WebSocket. Ele permitia a criação de processos arbitrários sem qualquer tipo de sandbox, verificação de capacidade ou confirmação do usuário . Uma vez que o conteúdo do atacante alcançava o WebSocket, ele podia instruir o serviço a rodar qualquer comando no sistema.
Quando combinadas, essas três falhas permitem que uma página da web instrua o mecanismo de navegação do agente de IA a se conectar ao WebSocket MCP, enviar comandos de ferramenta maliciosos e executar código arbitrário — tudo sem que o usuário precise clicar em um segundo botão .
A vulnerabilidade existia apenas na branch de desenvolvimento do AutoGen Studio, a interface de prototipação open-source para o framework de múltiplos agentes AutoGen da Microsoft . Ela nunca foi incluída em nenhum lançamento do AutoGen Studio ou do próprio AutoGen no PyPI
. Após a Microsoft relatar o problema aos mantenedores do AutoGen através do Microsoft Security Response Center (MSRC), a correção foi aplicada na branch de desenvolvimento
. Os usuários são aconselhados a atualizar para a versão mais recente do AutoGen Studio para receber a correção
. Nenhum número CVE foi reportado para este problema até o momento com base nas fontes disponíveis.
Além da vulnerabilidade específica, a Microsoft destaca que o AutoJack demonstra um risco arquitetural fundamental para qualquer framework de IA agêntica que combine navegação web com acesso a ferramentas locais . O sandbox do navegador foi projetado para isolar o conteúdo web do sistema operacional. Mas um agente de IA que fica dentro do limite de confiança e age com base no conteúdo renderizado cria uma ponte entre a web aberta e operações privilegiadas locais
.
A Microsoft alerta que a suposição tradicional de tratar o localhost como uma zona de confiança implícita segura não se sustenta mais quando agentes estão envolvidos . A empresa recomenda que frameworks de IA agêntica adotem:
Localhost costumava ser uma fronteira de segurança. Com agentes de IA navegando na web aberta, ele se tornou uma superfície de ataque.
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