Abus d'agents IA : Local AI CLI Tools & MCP (Claude/Gemini/Warp)

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Aperçu

Les interfaces en ligne de commande IA locales (AI CLIs) telles que Claude Code, Gemini CLI, Warp et outils similaires incluent souvent des fonctionnalités intégrées puissantes : lecture/écriture du système de fichiers, exécution de shell et accès réseau sortant. Beaucoup fonctionnent comme MCP clients (Model Context Protocol), permettant au modèle d'appeler des outils externes via STDIO ou HTTP. Parce que le LLM planifie des chaînes d'outils de manière non déterministe, des prompts identiques peuvent entraîner des comportements différents au niveau des processus, des fichiers et du réseau selon les exécutions et les hôtes.

Key mechanics seen in common AI CLIs:

• Typiquement implémentés en Node/TypeScript avec un wrapper léger lançant le modèle et exposant des outils.
• Modes multiples : chat interactif, plan/exécution, et exécution en single‑prompt.
• Support des clients MCP avec transports STDIO et HTTP, permettant l'extension des capacités en local et à distance.

Abuse impact: Un seul prompt peut inventorier et exfiltrer des identifiants, modifier des fichiers locaux, et étendre silencieusement ses capacités en se connectant à des serveurs MCP distants (lacune de visibilité si ces serveurs sont tiers).

Adversary Playbook – Prompt‑Driven Secrets Inventory

Demander à l'agent de trier rapidement et de préparer des identifiants/secrets pour exfiltration tout en restant discret :

• Scope: énumérer récursivement sous $HOME et les répertoires d'application/wallet ; éviter les chemins bruyants/pseudo (/proc, /sys, /dev).
• Performance/stealth: limiter la profondeur de récursion ; éviter sudo/priv‑escalation ; résumer les résultats.
• Targets: ~/.ssh, ~/.aws, cloud CLI creds, .env, *.key, id_rsa, keystore.json, browser storage (LocalStorage/IndexedDB profiles), crypto‑wallet data.
• Output: écrire une liste concise dans /tmp/inventory.txt ; si le fichier existe, créer une sauvegarde horodatée avant d'écraser.

Example operator prompt to an AI CLI:

You can read/write local files and run shell commands.
Recursively scan my $HOME and common app/wallet dirs to find potential secrets.
Skip /proc, /sys, /dev; do not use sudo; limit recursion depth to 3.
Match files/dirs like: id_rsa, *.key, keystore.json, .env, ~/.ssh, ~/.aws,
Chrome/Firefox/Brave profile storage (LocalStorage/IndexedDB) and any cloud creds.
Summarize full paths you find into /tmp/inventory.txt.
If /tmp/inventory.txt already exists, back it up to /tmp/inventory.txt.bak-<epoch> first.
Return a short summary only; no file contents.

Extension des capacités via MCP (STDIO et HTTP)

Les AI CLIs agissent fréquemment comme clients MCP pour atteindre des outils supplémentaires :

• STDIO transport (outils locaux) : le client lance une chaîne d'aide pour exécuter un serveur d'outils. Filialité typique : node → <ai-cli> → uv → python → file_write. Exemple observé : uv run --with fastmcp fastmcp run ./server.py qui démarre python3.13 et effectue des opérations de fichiers locales pour le compte de l'agent.
• HTTP transport (outils distants) : le client ouvre un TCP sortant (p.ex., port 8000) vers un serveur MCP distant, qui exécute l'action demandée (p.ex., écrire /home/user/demo_http). Sur l'endpoint vous ne verrez que l'activité réseau du client ; les touches de fichiers côté serveur ont lieu hors hôte.

Notes :

• Les outils MCP sont décrits au modèle et peuvent être auto‑sélectionnés par le planning. Le comportement varie entre les exécutions.
• Les serveurs MCP distants augmentent le blast radius et réduisent la visibilité côté hôte.

Artefacts et journaux locaux (Forensics)

• Gemini CLI session logs : ~/.gemini/tmp/<uuid>/logs.json
• Champs couramment vus : sessionId, type, message, timestamp.
• Exemple message : "@.bashrc what is in this file?" (intention utilisateur/agent capturée).
• Claude Code history : ~/.claude/history.jsonl
• Entrées JSONL avec des champs comme display, timestamp, project.

Corrélez ces journaux locaux avec les requêtes observées sur votre LLM gateway/proxy (p.ex., LiteLLM) pour détecter des manipulations/détournements du modèle : si ce que le modèle a traité diffère du prompt/sortie locale, examinez des instructions injectées ou des descripteurs d'outils compromis.

Schémas de télémétrie d'endpoint

Chaînes représentatives sur Amazon Linux 2023 avec Node v22.19.0 et Python 3.13 :

1. Outils intégrés (accès fichier local)

• Parent : node .../bin/claude --model <model> (ou équivalent pour la CLI)
• Action du fils immédiate : créer/modifier un fichier local (p.ex., demo-claude). Rattachez l'événement de fichier via la filiation parent→enfant.

2. MCP over STDIO (serveur d'outils local)

• Chaîne : node → uv → python → file_write
• Exemple de spawn : uv run --with fastmcp fastmcp run /home/ssm-user/tools/server.py

3. MCP over HTTP (serveur d'outils distant)

• Client : node/<ai-cli> ouvre un TCP sortant vers remote_port: 8000 (ou similaire)
• Serveur : un processus Python distant traite la requête et écrit /home/ssm-user/demo_http.

Comme les décisions de l'agent varient selon l'exécution, attendez‑vous à des variations dans les processus exacts et les chemins touchés.

Stratégie de détection

Sources de télémétrie

• Linux EDR utilisant eBPF/auditd pour les événements de processus, fichiers et réseau.
• Journaux locaux AI‑CLI pour visibilité des prompts/intents.
• Journaux du LLM gateway (p.ex., LiteLLM) pour la validation croisée et la détection de manipulation du modèle.

Heuristiques de chasse

• Reliez les accès à des fichiers sensibles à une chaîne parent AI‑CLI (p.ex., node → <ai-cli> → uv/python).
• Signaler les accès/lectures/écritures sous : ~/.ssh, ~/.aws, stockage des profils de navigateur, identifiants cloud CLI, /etc/passwd.
• Signaler les connexions sortantes inattendues du processus AI‑CLI vers des endpoints MCP non approuvés (HTTP/SSE, ports comme 8000).
• Corrélez les artefacts locaux ~/.gemini/~/.claude avec les prompts/sorties du LLM gateway ; une divergence indique un possible détournement.

Exemples de pseudo‑règles (adaptez à votre EDR) :

- when: file_write AND path IN ["$HOME/.ssh/*","$HOME/.aws/*","/etc/passwd"]
and ancestor_chain CONTAINS ["node", "claude|gemini|warp", "python|uv"]
then: alert("AI-CLI secrets touch via tool chain")

- when: outbound_tcp FROM process_name =~ "node|python" AND parent =~ "claude|gemini|warp"
and dest_port IN [8000, 3333, 8787]
then: tag("possible MCP over HTTP")

Idées de durcissement

• Exiger l'approbation explicite de l'utilisateur pour les outils file/system ; consigner et afficher les plans des outils.
• Restreindre le network egress des processus AI‑CLI aux serveurs MCP approuvés.
• Transmettre/ingérer les logs locaux AI‑CLI et les logs LLM gateway pour un audit cohérent et résistant à la falsification.

Notes de reproduction Blue‑Team

Utilisez une VM propre avec un EDR ou un traceur eBPF pour reproduire des chaînes comme :

• node → claude --model claude-sonnet-4-20250514 puis écriture immédiate dans un fichier local.
• node → uv run --with fastmcp ... → python3.13 écrivant sous $HOME.
• node/<ai-cli> établissant une connexion TCP vers un serveur MCP externe (port 8000) pendant qu'un processus Python distant écrit un fichier.

Vérifiez que vos détections associent les événements fichier/réseau au parent AI‑CLI initiateur afin d'éviter les faux positifs.

Références

• Commanding attention: How adversaries are abusing AI CLI tools (Red Canary)
• Model Context Protocol (MCP)
• LiteLLM – LLM Gateway/Proxy