Sicherheitsleitfäden stufen Tool-Beschreibungen und Agent Cards als nicht vertrauenswürdig ein
Sicherheitsleitfäden vom Oktober 2026 warnen vor indirekten Prompt-Injections bei der Kommunikation zwischen KI-Programmen. Skill-Beschreibungen können ungeprüft im Kontextfenster des aufrufenden Modells landen.

Das Model Context Protocol (MCP)Ein offener Standard, über den KI-Modelle auf lokale und externe Datenquellen oder Werkzeuge zugreifen. standardisiert, wie KI-Modelle auf externe Werkzeuge zugreifen. Kommunizieren Agenten untereinander, verschiebt sich das Sicherheitsrisiko von der direkten Nutzereingabe auf die Systemschnittstellen. Ein Leitfaden zur Agent-zu-Agent-Authentifizierung behandelt die sogenannten Agent CardsDigitale Dokumente im Agent2Agent-Protokoll (A2A), die maschinenlesbar beschreiben, welche Fähigkeiten und Schnittstellen ein KI-Agent anbietet. des Agent2Agent-Protokolls (A2A), eines offenen Standards, über den KI-Agenten miteinander kommunizieren. Diese digitalen Visitenkarten deklarieren die Fähigkeiten eines fremden KI-Agenten. Der Leitfaden rät, ihren Inhalt als nicht vertrauenswürdige Eingabe zu behandeln, weil eine manipulierte Agent Card eine indirekte Prompt-InjectionEin Angriff, bei dem versteckte Textanweisungen ein Sprachmodell dazu bringen, seine ursprünglichen Sicherheitsregeln und Aufgaben zu ignorieren. auslösen kann.
Ungeprüfte Agent Cards und Tool-Beschreibungen gefährden Agentennetzwerke
Ruft ein Unternehmensmodell eine solche Skill-Beschreibung ab, kann der Text des Drittanbieters ungeprüft im KontextfensterDie Textmenge, die ein KI-Modell bei einer Anfrage gleichzeitig berücksichtigen kann, etwa Anweisungen, Gesprächsverlauf und eingelesene Beschreibungen. landen. Angreifer können über manipulierte Funktionsbeschreibungen indirekte Prompt-Injections ausführen. Das Unternehmen Soba Labs aus Breslau (Polen) empfiehlt in einem Fachbeitrag vom 21. Oktober 2026, jede MCP-Tool-Beschreibung als nicht vertrauenswürdige Eingabe für das Modell zu behandeln. Systeme sollten bei jedem Abruf prüfen, ob sich eine Beschreibung seit der Freigabe verändert hat, denn ein Server kann sie nachträglich austauschen. Nach unserer Einschätzung gilt das besonders für Hintergrund-Agenten wie Claude Duet, die ohne direkte Aufsicht arbeiten. F5 beschreibt, wie sich das Agent Gateway von Google Cloud mit F5 AI Guardrails koppeln lässt, um Prompts und Tool-Aufrufe von Agenten zentral auf Prompt-Injections und unerlaubte Befehle zu prüfen (Quelle: F5).
Aus unserer Sicht hinkt die Absicherung damit den Fähigkeiten der Modelle hinterher. Solange autonome Systeme Beschreibungen von Drittanbietern ungeprüft als Handlungsanweisung übernehmen, bergen Netzwerke aus KI-Agenten ein Risiko. Für den produktiven Einsatz ist deshalb weniger die technische Ausführung der Engpass als die fehlende Vertrauenskette zwischen den Programmen (Stand Oktober 2026).
Häufige Fragen
Was genau ist eine Agent Card?
Eine Agent Card ist im Agent2Agent-Protokoll (A2A) die digitale Beschreibung eines KI-Agenten. Sie nennt dessen Fähigkeiten (Skills) und die geforderte Authentifizierung. Ruft ein anderes System diese Informationen ab, übernimmt es den Text in sein Kontextfenster. Enthält die Beschreibung versteckte Anweisungen, kann sie eine indirekte Prompt-Injection auslösen. Deshalb darf sie nicht als vertrauenswürdige Konfiguration gelten.
Wie kann eine manipulierte Tool-Beschreibung einen KI-Agenten angreifen?
Ein Angreifer verändert die Beschreibung eines Werkzeugs oder Agenten. Das empfangende Modell liest diesen Text zusammen mit legitimen Anweisungen. Formulierungen wie «ignoriere vorherige Regeln» können dann Folgeaktionen beeinflussen. Der Angriff kommt nicht aus der direkten Nutzereingabe, sondern über eine Systemschnittstelle. Genau diese Verschiebung macht Agentennetzwerke schwerer zu kontrollieren.
Welche Schutzmaßnahmen empfiehlt Soba Labs für MCP-Systeme?
Soba Labs empfiehlt, jede Tool-Beschreibung als nicht vertrauenswürdige Eingabe zu behandeln und sie vor der ersten Nutzung vollständig zu prüfen. Neue Server sollten bis zur Prüfung in einer Sandbox laufen, also in einer abgeschotteten Umgebung ohne Zugriff auf wichtige Systeme. Freigegebene Beschreibungen sollten mit Version und Prüfsumme, einer Art digitalem Fingerabdruck des Textes, festgehalten werden, damit eine spätere Änderung auffällt und eine neue Freigabe auslöst. Unabhängig davon beschreibt F5, wie sich Google Clouds Agent Gateway mit F5 AI Guardrails koppeln lässt, um Prompts und Tool-Aufrufe von Agenten zentral zu prüfen.
Ist MCP für Unternehmen zu riskant?
MCP ist nicht automatisch unsicher. Das Risiko hängt davon ab, wie ein System fremde Werkzeuge einbindet und deren Texte bewertet. Unternehmen sollten externe Beschreibungen nicht ungeprüft als Handlungsanweisungen übernehmen. Für einfache, klar begrenzte Abläufe kann MCP trotzdem sinnvoll sein. Bei autonomen Agenten müssen die Betreiber verlässliche Vertrauensketten zwischen den beteiligten Programmen laut Soba Labs bisher weitgehend selbst aufbauen.
Reicht eine Authentifizierung zwischen zwei KI-Agenten aus?
Nein. Eine Authentifizierung zeigt, welcher Agent eine Verbindung aufbaut. Sie beweist aber nicht, dass seine Agent Card oder Tool-Beschreibung unverändert oder sicher ist. Für Agentennetzwerke braucht es deshalb zusätzlich Prüfungen der Inhalte, kontrollierte Berechtigungen und nachvollziehbare Tool-Aufrufe. Der Leitfaden zur Agent-zu-Agent-Authentifizierung betont, dass eine Authentifizierung nur die Identität belegt. Was ein Agent darf und ob seine Angaben vertrauenswürdig sind, muss gesondert geprüft werden.
Worauf sollten Entwickler beim Einsatz von KI-Agenten achten?
Entwickler sollten jede fremde Agent Card und Tool-Beschreibung vor der Nutzung prüfen. Änderungen müssen auffallen, und ein Agent darf aus solchen Texten nicht ohne weitere Kontrolle weitreichende Aktionen ableiten. Sinnvoll sind klar begrenzte Berechtigungen sowie Protokolle für Agent-zu-Agent-Aufrufe. Wie schnell sich solche Kontrollen durchsetzen, hängt von den Anbietern und ihren MCP- und A2A-Werkzeugen ab.
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