論文新興AIエージェントプロトコル向けセキュリティ脅威モデリング：MCP、A2A、Agora、ANPの比較分析 (2026.02.11): まるちゃんの情報セキュリティ気まぐれ日記

April 2026
Sun	Mon	Tue	Wed	Thu	Fri	Sat
			1	2	3	4
5	6	7	8	9	10	11
12	13	14	15	16	17	18
19	20	21	22	23	24	25
26	27	28	29	30

2026.03.02

論文新興AIエージェントプロトコル向けセキュリティ脅威モデリング：MCP、A2A、Agora、ANPの比較分析 (2026.02.11)

こんにちは、丸山満彦です。

MCP、A2A、Agora、ANPを比較分析した、AIエージェントプロトコル向けセキュリティ脅威モデリングについての論文の紹介です。

AI エージェント時代が来ますよね。。。その時AIエージェントの基盤となるプロトコルは、そもそも「設計レベルでの安全性」を確立しなければ、社会全体の信頼性が根底から揺らぎますよね...

最近では、MCP、A2A、Agora、ANPといったAIエージェントプロトコルが急速に普及しつつありますが、認証、サプライチェーン、運用整合性といった基本的な安全要件が体系的に検証されているわけではないかもですね...

その結果、新たな攻撃面を生まれているように思います...

これは単なる実装上の問題ではなくて、プロトコルそのものが安全性を担保する仕組みを持たない限り、どんなに機能的に高度なエージェントであっても安全に運用できないことになりますよね...

したがって、AIエージェントの時代の向けて、プロトコルを跨いだ脅威モデル、強制的な検証、署名、命名空間管理、ライフサイクル全体を対象としたリスク評価といった「セキュリティインフラの標準化」が必要となりますよね...

今後どうなりますかね...

ちなみにこの論文での分類...

脅威

Security Threats in AI Agent Protocols	AIエージェントプロトコルにおけるセキュリティ脅威
Authentication & Access Control	認証とアクセス制御	Lack of authentication	認証の欠如
		Weak or limited access control	脆弱または限定的なアクセス制御
		Naming Collision & Impersonation	命名衝突となりすまし
		Absence of limitations on token lifetime	トークン有効期間の制限の欠如
		Insufficiently granular token scopes	不十分なトークンスコープの細分化
Supply Chain & Ecosystem Integrity	サプライチェーンとエコシステムの完全性	Installer Spoofing	インストーラー偽装
		Code Injection and Backdoors	コードインジェクションとバックドア
		Tool Poisoning	ツールポイズニング
		Rug Pulls	ラグプル
Operational Integrity & Reliability	運用上の完全性と信頼性	Slash Command Overlap	スラッシュコマンドの重複
		Sandbox Escape	サンドボックス脱走
		Shadowing Attacks	シャドーイング攻撃
		Post-update Privilege Persistence	更新後の特権永続化
		Re-deployment of Vulnerable Versions	脆弱なバージョンの再デプロイ
		Configuration Drift	設定ドリフト

プロトコル設計とアーキテクチャに由来する潜在的脅威

1. Authentication & Access Control	1. 認証とアクセス制御	1. Replay Attack	1. リプレイ攻撃
		2. Token Scope Escalation	2. トークンスコープの昇格
		3. Privilege Escalation	3. 権限昇格
		4. Identity Forgery and Impersonation	4. 身元偽造となりすまし
		5. Sybil Attacks	5. シビル攻撃
		6. Cross-Vendor Trust Boundary Exploitation	6. クロスベンダー信頼境界の悪用
2. Supply Chain & Ecosystem Integrity	2. サプライチェーンとエコシステムの完全性	1. Supply-Chain Compromise	1. サプライチェーン侵害
		2. PD Spoofing and Repository Poisoning	2. PDスプーフィングとリポジトリポイズニング
		3. Protocol Fragmentation Risk	3. プロトコル断片化のリスク
		4. Version Rollback	4. バージョンのロールバック
		5. Onboarding Exploitation	5. オンボーディングの悪用
3. Operational Integrity & Reliability	3. 運用上の完全性と信頼性	1. Cross-Protocol Interaction Risks	1. プロトコル間相互作用リスク
		2. Cross-protocol confusion attacks	2. プロトコル間混同攻撃
		3. Context Explosion and Resource Exhaustion	3. コンテキスト爆発とリソース枯渇
		4. Intent Deception	4. 意図の欺瞞
		5. Collusion and Free-Riding	5. 共謀とフリーライダー
		6. Semantic Drift Exploitation	6. 意味的ドリフトの悪用

● Cournell University - arXiv

・2026.02.11 Security Threat Modeling for Emerging AI-Agent Protocols: A Comparative Analysis of MCP, A2A, Agora, and ANP

Security Threat Modeling for Emerging AI-Agent Protocols: A Comparative Analysis of MCP, A2A, Agora, and ANP

新興AIエージェントプロトコル向けセキュリティ脅威モデリング：MCP、A2A、アゴラ、ANPの比較分析

The rapid development of the AI agent communication protocols, including the Model Context Protocol (MCP), Agent2Agent (A2A), Agora, and Agent Network Protocol (ANP), is reshaping how AI agents communicate with tools, services, and each other. While these protocols support scalable multi-agent interaction and cross-organizational interoperability, their security principles remain understudied, and standardized threat modeling is limited; no protocol-centric risk assessment framework has been established yet. This paper presents a systematic security analysis of four emerging AI agent communication protocols. First, we develop a structured threat modeling analysis that examines protocol architectures, trust assumptions, interaction patterns, and lifecycle behaviors to identify protocol-specific and cross-protocol risk surfaces. Second, we introduce a qualitative risk assessment framework that identifies twelve protocol-level risks and evaluates security posture across the creation, operation, and update phases through systematic assessment of likelihood, impact, and overall protocol risk, with implications for secure deployment and future standardization. Third, we provide a measurement-driven case study on MCP that formalizes the risk of missing mandatory validation/attestation for executable components as a falsifiable security claim by quantifying wrong-provider tool execution under multi-server composition across representative resolver policies. Collectively, our results highlight key design-induced risk surfaces and provide actionable guidance for secure deployment and future standardization of agent communication ecosystems.

モデルコンテキストプロトコル（MCP）、Agent2Agent（A2A）、Agora、エージェントネットワークプロトコル（ANP）を含むAIエージェントコミュニケーションプロトコルの急速な発展は、AIエージェントがツールやサービス、そして相互にコミュニケーションする方法を再構築している。これらのプロトコルはスケーラブルなマルチエージェント相互作用や組織横断的な相互運用性を支える一方で、そのセキュリティ原則は十分に研究されておらず、標準化された脅威モデリングも限定的である。プロトコル中心のリスクアセスメントフレームワークは未だ確立されていない。本論文は、4つの新興AIエージェントコミュニケーションプロトコルに対する体系的なセキュリティ分析を提示する。まず、プロトコル固有およびプロトコル横断的なリスク表面を識別するため、プロトコルアーキテクチャ、信頼前提、相互作用パターン、ライフサイクル挙動を検証する構造化された脅威モデリング分析を開発する。次に、定性的リスクアセスメントフレームワークを導入する。これは12のプロトコルレベルリスクを識別し、発生確率・影響度・プロトコル全体のリスクを体系的に評価することで、作成・運用・更新フェーズにおけるセキュリティ態勢を評価する。これにより安全な導入と将来の標準化に向けた示唆を得る。第三に、MCPに関する測定主導型ケーススタディを提供する。これは、代表的な解決者ポリシーを跨いだマルチサーバー構成下での不正プロバイダーツール実行を定量化することで、実行可能コンポーネントに対する必須検証/認証の欠落リスクを反証可能なセキュリティ主張として形式化するものである。総合的に、我々の結果は設計に起因する主要なリスク表面を浮き彫りにし、エージェントコミュニケーションエコシステムの安全な展開と将来の標準化に向けた実践的な指針を提供する。

・[PDF]