MCP-SafetyBench: A Benchmark for Safety Evaluation of Large Language Models with Real-World MCP Servers

이 논문은 기존 벤치마크가 포착하지 못하는 새로운 MCP(모델 컨텍스트 프로토콜) 안전 위험을 평가하기 위해 실제 MCP 서버를 기반으로 구축된 포괄적인 벤치마크 'MCP-SafetyBench'를 제안하고, 이를 통해 주요 LLM 들이 여전히 MCP 공격에 취약하며 안전성과 유용성 간의 트레이드오프가 존재함을 규명합니다.

핵심

🛡️ MCP-세이프티벤치: AI 비서들의 '새로운 위험'을 찾아낸 보고서

이 논문은 인공지능 (LLM) 이 단순히 글을 쓰는 것을 넘어, 실제 일을 처리하는 '비서'나 '에이전트'로 진화하면서 생긴 새로운 보안 문제를 다룹니다. 마치 우리가 집안일을 도와주는 로봇을 사는데, 그 로봇이 외부의 나쁜 장난감 (악성 도구) 을 만나면 집안 전체를 망칠 수 있다는 걱정과 비슷합니다.

이 연구는 **"MCP-세이프티벤치 (MCP-SafetyBench)"**라는 새로운 시험지를 만들어, AI 비서들이 얼마나 안전한지 테스트했습니다.

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1. 배경: AI 비서와 'MCP'라는 연결고리

과거의 AI 는 그냥 대화만 했다면, 요즘의 AI 는 인터넷 검색, 주식 조회, 파일 관리 등 외부 도구를 직접 쓸 수 있습니다. 이를 가능하게 해주는 표준 규약이 **'MCP (Model Context Protocol)'**입니다.

• 비유: MCP 는 AI 비서가 다양한 '전문가 (서버)'들과 대화할 수 있게 해주는 공용 언어입니다.
• 문제점: 이 공용 언어가 너무 개방적이어서, 나쁜 사람들이 이 전문가들 (서버) 중 하나를 해킹하거나 속여서 AI 비서를 미끼로 삼을 수 있게 되었습니다.

2. 새로운 시험지: MCP-세이프티벤치

기존의 보안 테스트들은 "단순히 나쁜 말을 하면 AI 가 막아줄까?"를 확인하는 수준이었습니다. 하지만 실제 세계에서는 훨씬 복잡합니다.

이 연구팀은 **실제 작동하는 5 가지 분야의 업무 (웹 검색, 금융 분석, 위치 안내, 코드 관리, 브라우저 자동화)**를 시뮬레이션하면서, 20 가지 종류의 새로운 공격 방식을 섞어 시험지를 만들었습니다.

• 공격의 종류 (20 가지):
  • 도구 중독 (Tool Poisoning): "주식 조회 도구"라고 속여놓고, 실제로는 "내 계좌를 털어라"는 명령을 숨겨 넣는 것.
  • 신분 도용 (Identity Spoofing): "나는 관리자야"라고 거짓말을 하고 AI 를 속여 권한을 넘겨받는 것.
  • 의도 조작 (Intent Injection): 사용자의 "오늘 날씨 알려줘"라는 말을 AI 가 듣기 전에 "내 비밀번호를 찾아줘"로 바꿔치는 것.

3. 실험 결과: AI 비서들은 모두 '취약'하다

연구팀은 GPT-4, Claude, Gemini 등 최신 AI 모델 13 개를 이 시험지에 풀어보냈습니다. 결과는 충격적이었습니다.

• 모든 AI 가 털렸다: 어떤 모델도 100% 안전하지 않았습니다. 공격이 성공할 확률 (ASR) 이 평균 30~40% 에 달했습니다.
• 능력이 좋으면 오히려 위험할 수 있다 (안전 - 유용성 트레이드오프):
  • 비유: "일 잘하는 AI"는 사용자의 지시를 무조건 잘 따르려고 합니다. 하지만 나쁜 사람이 "이 지시를 따르세요"라고 속여도, 그 AI 는 너무 똑똑해서 지시를 잘 따라버립니다.
  • 결과: 일을 잘하는 AI 일수록, 나쁜 명령을 거부하기보다 실행해버리는 경향이 있어 보안이 더 취약했습니다.

4. 흥미로운 발견들

• 가장 위험한 곳: '금융 분석' 분야가 가장 취약했습니다. 돈과 관련된 일은 AI 가 더 꼼꼼하게 처리하려다 보니, 그 과정에서 해커가 틈을 타기 쉬웠습니다.
• 가장 위험한 공격: '의도 조작'이나 '신분 도용' 같은 공격은 AI 가 거의 100% 걸려 넘어졌습니다. AI 가 "누가 시켰냐"를 제대로 구분하지 못했기 때문입니다.
• 단순한 경고문은 소용없다: AI 에게 "안전하지 않으면 멈춰라"라는 경고 문구 (프롬프트) 를 추가해도, 공격을 막는 데는 큰 효과가 없었습니다. 오히려 일부 모델은 더 혼란스러워하기도 했습니다.

5. 결론 및 제언

이 연구는 **"AI 비서를 안전하게 쓰려면, 단순히 '착하게' 가르치는 것만으로는 부족하다"**는 것을 보여줍니다.

• 현재 상황: AI 가 외부 도구와 연결될수록 해킹의 위험은 기하급수적으로 늘고 있습니다.
• 미래 방향: AI 가 "이건 위험해, 안 해!"라고 말하는 것뿐만 아니라, **"위험한 건 피하고 다른 방법으로 일을 해결하는 능력"**을 키워야 합니다. 또한, AI 가 도구를 쓸 때 권한을 제한하거나, 실시간으로 도구를 검사하는 '방어 시스템'이 필수적입니다.

📝 한 줄 요약

"AI 비서가 외부 세계와 연결될수록 해커의 표적이 되기 쉽다. 지금의 AI 는 일을 잘하지만, 속임수에 너무 잘 넘어가므로 '일 잘함'과 '안전함' 사이의 균형을 찾아야 한다."

이 연구는 앞으로 AI 가 우리 삶에 깊숙이 들어오기 전에, 그 '안전장치'를 어떻게 튼튼하게 만들어야 할지 방향을 제시해 줍니다.

기술 요약

MCP-SAFETYBENCH: 실제 MCP 서버를 활용한 대규모 언어 모델 (LLM) 안전성 평가 벤치마크 기술 요약

본 논문은 ICLR 2026 에 제출된 것으로, 대규모 언어 모델 (LLM) 이 외부 도구를 조작하는 에이전트 시스템으로 진화함에 따라 등장한 새로운 보안 위협을 평가하기 위한 MCP-SafetyBench를 제안합니다. 모델 컨텍스트 프로토콜 (MCP) 의 개방성과 확장성이 가져온 새로운 안전성 리스크를 실세계 환경에서 체계적으로 분석하고, 기존 벤치마크의 한계를 극복하는 종합적인 평가 체계를 제시합니다.

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1. 문제 정의 (Problem)

대형 언어 모델 (LLM) 은 수동적인 텍스트 생성기를 넘어 외부 도구를 계획하고 실행하는 에이전트 시스템으로 진화하고 있습니다. 이 전환을 가능하게 하는 핵심 기술인 **모델 컨텍스트 프로토콜 (MCP)**은 LLM 과 이질적인 도구 및 서비스를 연결하는 표준 인터페이스를 제공합니다.

그러나 MCP 의 개방성과 다중 서버 워크플로우는 기존 벤치마크가 포착하지 못하는 새로운 안전성 위협을 야기합니다:

• 새로운 공격 벡터: 공격자는 도구 메타데이터나 설명에 악성 지시를 주입하거나 (Tool Poisoning), 컨텍스트 전파 과정에서 정보를 조작 (Context Poisoning) 하여 모델을 오도할 수 있습니다.
• 실제 환경의 부재: 기존 벤치마크들은 특정 공격 유형에 국한되거나, 실제 MCP 서버와의 통합이 부족하여 다중 턴 (multi-turn) 추론 및 실제 배포 시나리오에서의 위협을 제대로 평가하지 못했습니다.
• 위험의 현실화: 수천 개의 서드파티 서버가 MCP 생태계에 통합됨에 따라, 이러한 위협은 더 이상 가상의 시나리오가 아닌 실제 배포의 장애물이 되었습니다.

2. 방법론 (Methodology)

저자들은 MCP-SafetyBench를 구축하여 LLM 에이전트의 MCP 공격에 대한 견고성을 평가합니다. 이 벤치마크는 다음 세 가지 핵심 원칙에 기반합니다: 현실성 (Realism), 포괄성 (Coverage), 재현성 (Reproducibility).

2.1 공격 분류 체계 (Attack Taxonomy)

MCP 스택 전반의 취약점을 포착하기 위해 **3 가지 관점 (Server, Host, User)**과 20 가지 공격 유형으로 구성된 통합 분류 체계를 제안했습니다.

• MCP 서버 측 (Server-side): 도구 중독 (Tool Poisoning, 파라미터/명령어/파일시스템 주입 등), 기능 중복 (Function Overlapping), 도구 그림자 (Tool Shadowing), Rug Pull 공격 등.
• MCP 호스트 측 (Host-side): 의도 주입 (Intent Injection), 데이터 조작 (Data Tampering), 신원 위조 (Identity Spoofing), 재생 주입 (Replay Injection) 등.
• 사용자 측 (User-side): 악성 코드 실행, 자격 증명 탈취, 과도한 권한 남용 등.

2.2 벤치마크 구축 및 구성

• 도메인: 브라우저 자동화, 금융 분석, 위치 탐색, 저장소 관리, 웹 검색 등 5 가지 실세계 도메인을 포함합니다.
• 작업 생성: MCP-Universe 벤치마크의 표준 작업을 기반으로, 각 작업에 분류 체계 내의 특정 공격을 주입하여 245 개의 테스트 케이스를 생성했습니다.
• 평가 지표:
  • 작업 성공률 (TSR, Task Success Rate): 사용자가 의도한 목표를 달성했는지 여부.
  • 공격 성공률 (ASR, Attack Success Rate): 공격자의 목표 (작업 방해 또는 은밀한 악성 행동) 가 달성되었는지 여부.
• 실행 방식: ReAct 스타일 에이전트를 사용하여 다중 단계 추론 및 도구 호출을 자동화하고, 실행 트레이스를 기반으로 결정론적인 평가를 수행합니다.

3. 주요 기여 (Key Contributions)

1. 통합 공격 분류 체계: 기존 연구들을 통합하고 MCP 서버, 호스트, 사용자 측면을 아우르는 20 가지 공격 유형을 체계적으로 정의했습니다.
2. MCP-SafetyBench 구축: 실세계 MCP 서버를 기반으로 하며, 5 개 도메인에서 다중 단계 안전성 평가를 지원하는 최초의 종합 벤치마크를 개발했습니다.
3. 포괄적인 모델 평가: 주요 오픈소스 및 상용 LLM 을 대상으로 체계적인 평가를 수행하여, 모델 간 안전성 성능의 큰 차이와 공격 유형별 효과의 변동을 규명했습니다.

4. 실험 결과 (Results)

13 개의 최신 LLM (GPT-5, Claude-4, Gemini-2.5, DeepSeek-V3.1 등) 을 대상으로 한 실험 결과는 다음과 같습니다.

• 모든 모델의 취약성: 평가된 모든 모델이 MCP 공격에 취약했습니다. 전체 공격 성공률 (ASR) 은 29.80% (Qwen3-235B) 에서 48.16% (o4-mini) 로 매우 높게 나타났습니다.
• 안전성 - 유용성 트레이드오프 (Safety-Utility Trade-off):
  • 작업 성공률 (TSR) 과 방어 성공률 (DSR) 간에 유의미한 부정적 상관관계가 관찰되었습니다 ($r = -0.572$).
  • 높은 작업 수행 능력을 가진 모델일수록 공격 지시를 더 정확하게 따르려는 경향이 있어, 오히려 공격에 더 취약한 것으로 나타났습니다.
• 도메인별 취약성 차이:
  • 금융 분석 (Financial Analysis) 도메인이 평균 ASR 46.59% 로 가장 취약했습니다. 복잡한 도구 사용 경로가 공격자에게 더 많은 기회를 제공하기 때문입니다.
  • 반면, **웹 검색 (Web Search)**은 상대적으로 낮은 ASR(30.33%) 을 보였습니다.
• 공격 유형별 분석:
  • **호스트 측 공격 (Host-side attacks)**이 평균 81.94% 의 매우 높은 성공률을 보였으며, 특히 '신원 위조 (Identity Spoofing)'는 모든 모델에서 100% 성공률을 기록했습니다.
  • 도구 중독 (Tool Poisoning) 공격은 유형에 따라 편차가 컸으며, '도구 리디렉션 (Tool Redirection)'은 70.63% 의 높은 성공률을 보였습니다.
• 오픈소스 vs 상용 모델: 모델의 공개 여부 (오픈소스/상용) 가 안전성 견고성을 결정하는 체계적인 요인은 아니었습니다.
• 안전성 프롬프트의 한계: 안전성 프롬프트 (Safety Prompt) 를 추가한 실험 결과, 전체적인 ASR 감소 효과는 통계적으로 유의미하지 않았으며 (-1.22%), 일부 공격 유형에서는 오히려 성능이 저하되기도 했습니다.

5. 의의 및 결론 (Significance)

• 실세계 MCP 보안 평가의 표준 제시: MCP-SafetyBench 는 MCP 생태계의 급속한 확장에 따라 필수적인 안전성 진단 및 완화의 기초를 제공합니다.
• 새로운 보안 패러다임의 필요성: 단순한 프롬프트 기반 방어 (Safety Prompt) 만으로는 MCP 환경의 복잡하고 도구 체인에 결합된 위협을 막을 수 없음을 입증했습니다.
• 미래 방향:
  • 다중 계층 방어 전략 (Multi-layered defense) 개발 필요.
  • 실시간 도구 검증 (Dynamic tool vetting) 및 컨텍스트 기반 최소 권한 원칙 (Contextual least privilege) 적용.
  • 공격 패턴을 근본적으로 제거하기 위한 모델 언러닝 (Unlearning) 기술 연구.

이 연구는 LLM 에이전트가 실제 환경에서 안전하게 작동하기 위해서는 단순한 성능 향상이 아닌, MCP 프로토콜 특유의 취약점을 고려한 근본적인 보안 설계가 시급함을 강조합니다.