{"id":34347,"date":"2025-10-27T17:55:22","date_gmt":"2025-10-27T16:55:22","guid":{"rendered":"https:\/\/www.codemotion.com\/magazine\/?p=34347"},"modified":"2025-10-27T17:55:25","modified_gmt":"2025-10-27T16:55:25","slug":"seguridad-en-protocolos-de-contexto-de-modelo-un-analisis-del-owasp-mcp-top-10","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.codemotion.com\/magazine\/es\/ciberseguridad\/seguridad-en-protocolos-de-contexto-de-modelo-un-analisis-del-owasp-mcp-top-10\/","title":{"rendered":"Seguridad en protocolos de contexto de modelo: Un an\u00e1lisis del OWASP MCP Top 10"},"content":{"rendered":"\n<p class=\"has-larger-font-size\"><strong>Introducci\u00f3n a Model Context Protocol (MCP)<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Model Context Protocol [1] es un est\u00e1ndar abierto desarrollado por Anthropic [2] que busca estandarizar la forma en que las aplicaciones de inteligencia artificial, especialmente aquellas basadas en modelos grandes de lenguaje interact\u00faan con fuentes de datos y herramientas externas.\u200b\u200b<\/p>\n\n\n\n<p>Hist\u00f3ricamente, los modelos grandes del lenguaje (LLM) est\u00e1n limitados al conocimiento que se les proporcion\u00f3 durante su entrenamiento. Cuando un LLM necesita informaci\u00f3n en tiempo real, acceder a una base de datos privada, ejecutar c\u00f3digo seguro o utilizar una API externa, el proceso es desordenado y ad-hoc. El MCP busca poner fin a esta fragmentaci\u00f3n al definir un lenguaje com\u00fan y estructurado para la orquestaci\u00f3n de los modelos LLM.<\/p>\n\n\n\n<p>El MCP se podr\u00eda considerar una especificaci\u00f3n o un conjunto de reglas que define c\u00f3mo debe estructurarse la informaci\u00f3n externa para que el modelo pueda interpretarla de forma inequ\u00edvoca y segura:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Formatos est\u00e1ndar para el contexto:<\/strong> El protocolo establece estructuras de datos uniformes para presentar informaci\u00f3n externa al modelo.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Herramientas:<\/strong> C\u00f3mo describir de manera formal la firma de una funci\u00f3n para que el LLM pueda decidir si la necesita invocar.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Seguridad y aislamiento:<\/strong> Al estandarizar la comunicaci\u00f3n, el MCP facilita la implementaci\u00f3n de salvaguardas. Por ejemplo, un framework puede utilizar el protocolo para asegurarse de que el modelo solo tenga acceso a las herramientas o datos que el desarrollador le ha permitido expl\u00edcitamente, mejorando la seguridad y mitigando riesgos como el de inyecci\u00f3n de prompt.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Interoperabilidad<\/strong>: El objetivo final es permitir que una aplicaci\u00f3n construida utilizando el MCP sea compatible con diferentes modelos de lenguaje (Claude, GPT, Gemini, Llama) sin necesidad de&nbsp; reescribir el c\u00f3digo de orquestaci\u00f3n.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>B\u00e1sicamente, el MCP transforma el LLM en un agente orquestado, capaz de razonar sobre qu\u00e9 acciones son necesarias para lograr un objetivo, ejecutar esas acciones utilizando herramientas externas y luego integrar los resultados de forma coherente en su respuesta final.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"has-larger-font-size\"><strong>Introducci\u00f3n a OWASP MCP Top 10<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>OWASP MCP Top 10 [3] se trata de un framework de seguridad dise\u00f1ado para abordar los desaf\u00edos de la interacci\u00f3n segura en sistemas que dependen en gran medida de modelos de inteligencia artificial, la gesti\u00f3n de estados y el intercambio de &#8220;contexto&#8221; entre microservicios o agentes de IA.<\/p>\n\n\n\n<p>Este framework se centra en el per\u00edmetro de seguridad creado por la inferencia de modelos, la persistencia de datos contextuales y la orquestaci\u00f3n. Su principal objetivo es identificar las vulnerabilidades inherentes a c\u00f3mo se define, gestiona y transfiere el &#8220;contexto&#8221; operativo o de usuario a trav\u00e9s de una arquitectura distribuida o basada en IA. Las principales amenazas que abordar\u00eda el MCP giran en torno a los siguientes casos:<\/p>\n\n\n\n<ol class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Integridad y sesgo del modelo:<\/strong> Asegurar que las entradas de contexto no puedan manipular la salida del modelo.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Fuga de contexto:<\/strong> Prevenir que informaci\u00f3n sensible de una sesi\u00f3n de contexto se filtre a otra.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Control de acceso al protocolo:<\/strong> Validar las transiciones de estado de contexto y los permisos de los microservicios.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading has-larger-font-size\" id=\"h-principales-vulnerabilidades-del-mcp-top-10\"><strong>Principales vulnerabilidades del MCP Top 10<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>Bas\u00e1ndonos en la problem\u00e1tica de sistemas basados en contexto y modelos de inteligencia artificial distribuidos, las vulnerabilidades m\u00e1s cr\u00edticas que conforman el MCP Top 10 son las siguientes [4]:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>MCP-1: Fuga del contexto de sesi\u00f3n: <\/strong>Consiste en la exposici\u00f3n de datos sensibles de un usuario o microservicio a un actor no autorizado debido a la gesti\u00f3n incorrecta del identificador de contexto. Por ejemplo, un atacante puede &#8220;adivinar&#8221; o manipular un identificador de contexto para acceder a la informaci\u00f3n de otro usuario en un modelo compartido.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>MCP-2: Inyecci\u00f3n de datos contextuales: <\/strong>Un atacante puede inyectar datos maliciosos en la capa de contexto para manipular el comportamiento posterior de un microservicio, un modelo de inteligencia artificial o una decisi\u00f3n de autorizaci\u00f3n. Se trata de un riesgo similar al Prompt Injection en modelos grandes del lenguaje (LLM), pero dirigido a los datos de estado del contexto de los modelos para causar un fallo l\u00f3gico o cambiar la decisi\u00f3n de un motor de reglas.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>MCP-3: Control de acceso del protocolo roto:<\/strong> Consiste en fallos en la validaci\u00f3n de que un servicio que consume el protocolo tiene la autorizaci\u00f3n necesaria para solicitar o modificar un contexto de nivel superior. Por ejemplo, un microservicio con un nivel &#8220;bajo de seguridad&#8221; podr\u00eda alterar un contexto utilizado por un microservicio de con un nivel &#8220;alto de seguridad&#8221; debido a una validaci\u00f3n insuficiente del origen del protocolo.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>MCP-4: Exposici\u00f3n del estado del modelo: <\/strong>Consiste en la fuga de informaci\u00f3n sobre la arquitectura, pesos o datos de entrenamiento de un modelo a trav\u00e9s de los metadatos o las respuestas del protocolo. Facilita ataques de inferencia del modelo o el entrenamiento de modelos adversarios.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>MCP-5: Persistencia insegura del contexto: <\/strong>Consiste en almacenar el historial del contexto de una sesi\u00f3n en una base de datos sin medidas de cifrado o con pol\u00edticas de retenci\u00f3n d\u00e9biles desde el punto de vista de la seguridad.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>MCP-6: Imitaci\u00f3n de herramientas y Shadow MCP<\/strong>: La imitaci\u00f3n de herramientas implica que los ciberatacantes pueden crear herramientas MCP fraudulentas que imitan fielmente servicios de confianza. Sin una validaci\u00f3n robusta, los agentes de IA pueden usar involuntariamente estas herramientas da\u00f1inas. La implementaci\u00f3n de estrategias proactivas de detecci\u00f3n de Shadow MCP garantiza que las herramientas no autorizadas sean descubiertas y eliminadas r\u00e1pidamente, protegiendo los recursos de las organizaciones.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>MCP-7: Exposici\u00f3n de datos sensibles y robo de tokens<\/strong>: Los entornos MCP configurados incorrectamente y las pr\u00e1cticas inadecuadas de manejo de datos pueden llevar a la exposici\u00f3n de informaci\u00f3n sensible, incluidas claves API, <em>tokens<\/em> y credenciales. Estas vulnerabilidades aumentan el riesgo de filtraciones de datos, acceso no autorizado a recursos corporativos.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>MCP-8: Ataques de retirada de confianza (Rug Pull Attacks):<\/strong> Los ataques de &#8220;Rug Pull&#8221; ocurren cuando las herramientas MCP aparecen inicialmente como leg\u00edtimas, pero de repente se vuelven maliciosas despu\u00e9s de ganar la confianza del usuario y una adopci\u00f3n generalizada. Los atacantes explotan esta confianza para alterar abruptamente el comportamiento de la herramienta, robar datos sensibles, interrumpir operaciones comerciales cr\u00edticas o infligir da\u00f1os financieros antes de que los usuarios puedan responder eficazmente.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>MCP-9: Denegaci\u00f3n de cartera\/servicio (Denial of Wallet\/Service)<\/strong>: Las herramientas maliciosamente dise\u00f1adas o comprometidas dentro del ecosistema MCP pueden ser explotadas para consumir recursos excesivamente o abusar de las API de los servicios conectados. Esto puede llevar a costos financieros inesperados para la organizaci\u00f3n debido a los cargos por uso de API o causar interrupciones e indisponibilidad de servicios cr\u00edticos de los que el agente de IA depende para sus operaciones dentro del entorno MCP integrado.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>MCP-10: Omisi\u00f3n de autenticaci\u00f3n (Authentication Bypass):<\/strong> Los mecanismos de autenticaci\u00f3n d\u00e9biles, mal configurados o aplicados de manera inadecuada en los entornos MCP permiten a los atacantes eludir los controles de seguridad, suplantar a usuarios o servidores leg\u00edtimos y obtener acceso no autorizado a sistemas sensibles. Las omisiones de autenticaci\u00f3n pueden facilitar amplias brechas de seguridad y compromisos operacionales.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading has-larger-font-size\"><strong>Auditor\u00edas basadas en el MCP<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>Una auditor\u00eda de seguridad basada en el Model Context Protocol (MCP) se enfocar\u00eda en las transiciones de estado y la integridad de los datos en los modelos de inteligencia artificial, requiriendo una metodolog\u00eda espec\u00edfica como la siguiente:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Revisi\u00f3n de definici\u00f3n del contexto y el esquema: <\/strong>El proceso de auditor\u00eda comienza revisando c\u00f3mo se definen y serializan los mensajes del protocolo (como gRPC o JSON\/REST) y el &#8220;contexto&#8221; que encapsulan.\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>An\u00e1lisis del esquema<\/strong>: Se verifica el esquema de datos para asegurar que los campos con datos m\u00e1s sensibles est\u00e9n etiquetados y que no se permiten tipos de datos arbitrarios que puedan explotarse mediante ataques de denegaci\u00f3n de servicio.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Mapeo de confianza:<\/strong> Se documenta qu\u00e9 microservicio es el &#8220;propietario&#8221; de cada segmento del contexto y qu\u00e9 nivel de confianza se le otorga. El objetivo es buscar c\u00f3digo que no valide la fuente de la informaci\u00f3n contextual.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Pruebas de mutaci\u00f3n y fuga de contexto: <\/strong>Esta es la fase cr\u00edtica de prueba en vivo, donde se intenta manipular el flujo del protocolo.\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Pruebas de inyecci\u00f3n:<\/strong> Se utilizan <em>proxies<\/em> y herramientas de instrumentaci\u00f3n para interceptar y modificar los mensajes del protocolo. Se inyectan comandos de SQL o datos malformados en los campos de contexto para ver si el microservicio de destino procesa el <em>payload<\/em> sin una sanitizaci\u00f3n adecuada.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Pruebas de filtrado de contexto:<\/strong> El auditor simula dos usuarios (A y B) y manipula el Context ID del Usuario A para intentar obtener el historial o los datos del Usuario B. Esto implica revisar la l\u00f3gica de aislamiento de sesiones en las bases de datos de cach\u00e9 o contexto.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Evaluaci\u00f3n de la resiliencia del modelo: <\/strong>Esta fase se centra en el modelo de inteligencia artificial o el motor de decisi\u00f3n que consume el contexto.\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Pruebas de datos adversarios:<\/strong> Se inyectan datos de contexto sutilmente modificados (ruido) para verificar si el modelo produce resultados inesperados o err\u00f3neos, evaluando la robustez del modelo contra la manipulaci\u00f3n de entradas.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n\n\n\n<li><strong>An\u00e1lisis de metadatos de respuesta:<\/strong> Se examinan las respuestas del protocolo para asegurar que no revelen detalles internos del modelo, como las tasas de confianza del modelo, versiones internas o nombres de features utilizados para el entrenamiento, que podr\u00edan utilizarse para ataques de ingenier\u00eda inversa.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Mejores pr\u00e1cticas de seguridad en Model Context Protocol (MCP)<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>Las principales defensas deben enfocarse en asegurar la cadena de suministro del contexto, desde su creaci\u00f3n en un microservicio de origen hasta su consumo por un modelo de inteligencia artificial o un backend final, garantizando que todo el flujo est\u00e9 protegido contra la manipulaci\u00f3n (inyecci\u00f3n de datos contextuales, MCP-2) y la filtraci\u00f3n de informaci\u00f3n (fuga de contexto de sesi\u00f3n, MCP-1). Entre las mejores pr\u00e1cticas de seguridad podemos destacar:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Aislamiento del contexto:<\/strong>\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Asegurar que cada contexto de sesi\u00f3n est\u00e9 ligado al identificador de usuario autenticado y que este v\u00ednculo se valide en cada microservicio que acceda a \u00e9l.<\/li>\n\n\n\n<li>Limitar la visibilidad de los datos del contexto solo a los microservicios que lo necesiten.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Validaci\u00f3n de entradas y sanitizaci\u00f3n:<\/strong>\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Implementar validaci\u00f3n estricta de esquemas (JSON Schema, Protobuf Schema) en todas las entradas del protocolo.<\/li>\n\n\n\n<li>Tratar todos los datos recuperados del contexto como entradas no confiables hasta que hayan sido validadas y\/o sanitizadas, especialmente antes de ser usados en consultas a bases de datos o en llamadas a funciones que contengan l\u00f3gica de negocio.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Control de acceso del protocolo:<\/strong>\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Utilizar un servicio de autorizaci\u00f3n centralizado para definir qu\u00e9 microservicios pueden crear, leer, actualizar o eliminar qu\u00e9 campos del contexto.<\/li>\n\n\n\n<li>Implementar autenticaci\u00f3n basada en tokens entre microservicios para validar la identidad de los usuarios.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Seguridad y resiliencia del modelo:<\/strong>\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Anonimizar o eliminar metadatos del modelo de las respuestas del protocolo que puedan facilitar la ingenier\u00eda inversa.<\/li>\n\n\n\n<li>Implementar monitorizaci\u00f3n de desviaci\u00f3n de datos para detectar si un id contexto o un usuario espec\u00edfico est\u00e1 realizando env\u00edos que causan desviaciones estad\u00edsticas anormales en la salida del modelo.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Cifrado y caducidad del contexto:<\/strong>\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Cifrar todos los almacenes de persistencia de contexto como cach\u00e9s y bases de datos.<\/li>\n\n\n\n<li>Establecer tiempos de vida (TTL) cortos y obligatorios para los contextos m\u00e1s sensibles. Implementar un mecanismo de revocaci\u00f3n de contexto para forzar la eliminaci\u00f3n inmediata al cerrar la sesi\u00f3n o al detectarse una anomal\u00eda.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p><strong>Referencias<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>[1] <a href=\"https:\/\/modelcontextprotocol.io\">https:\/\/modelcontextprotocol.io<\/a><\/p>\n\n\n\n<p>[2] <a href=\"https:\/\/www.anthropic.com\/news\/model-context-protocol\">https:\/\/www.anthropic.com\/news\/model-context-protocol<\/a><\/p>\n\n\n\n<p>[3] <a href=\"https:\/\/owasp.org\/www-project-mcp-top-10\/\">https:\/\/owasp.org\/www-project-mcp-top-10\/<\/a><\/p>\n\n\n\n<p> [4] <a href=\"https:\/\/www.akto.io\/mcp-attack-matrix\">https:\/\/www.akto.io\/mcp-attack-matrix<\/a><\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Introducci\u00f3n a Model Context Protocol (MCP) Model Context Protocol [1] es un est\u00e1ndar abierto desarrollado por Anthropic [2] que busca estandarizar la forma en que las 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