專家們透過不斷詢問有關微軟 Copilot 身分的問題來破解它。

專家發現微軟 Copilot 的漏洞,該漏洞源自於其不斷自我質疑的行為。了解此次安全漏洞的詳情。

你需要知道的最重要的事情

  • Varonis 的研究人員發現了一種「元駭客」技術,Copilot 對拒絕請求的解釋暴露了其安全機制,使他們能夠繪製並繞過其防禦措施,最終提取敏感資料。
  • 攻擊者可以利用網路釣魚郵件中的特定 URL 結構(例如 `https://copilot.microsoft.com/?q=&autorun=1*`),使 Copilot 在點擊時執行惡意命令,從而允許從 Gmail 和 Drive 等應用程式中提取敏感資料。
  • 「透過網頁摘要進行持久記憶體投毒」(CoSnitch)漏洞允許攻擊者透過摘要惡意網頁將他們的指令注入到 Copilot 的持久記憶體中,從而使這種攻擊能夠抵抗密碼變更和裝置重新註冊。

微軟的人工智慧助理Copilot向一群研究人員揭示如何利用它來提取數據,而且他們成功了。這個過程並非一帆風順,人工智慧也沒有變得“邪惡”,但可以說它相當天真。

安全公司 Varonis 發布了一份新報告,詳細介紹了其在 Copilot 中發現的安全漏洞,並將其命名為CoSnitch。

這個名稱強烈暗示了漏洞的性質——CoSnitch 是一系列三個安全漏洞,微軟後來將其分類為 CVE-2026-24301,嚴重性評級為 8.8/10(高),並通過更新進行了修補。

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網路犯罪分子長期以來一直將人工智慧作為其攻擊手段的一部分,幫助他們製作極具迷惑性的釣魚郵件、編寫惡意程式碼並識別高價值目標。開發人員則透過實施安全措施來應對,以防止人工智慧執行某些任務。

瓦羅尼斯在報告中指出,她的研究人員並沒有在程式碼中尋找錯誤,也沒有嘗試對現有的漏洞進行逆向工程。相反,他們只是與人工智慧進行對話,透過不斷提問,了解其安全屏障及其運作方式。他們將這種技術稱為「元駭客」。

每當副駕駛拒絕請求時,他都會解釋原因,這讓研究人員得以了解他的工作方式。或者,正如瓦羅尼斯所指出的那樣,他「背叛」了自己。這最終幫助他們繪製出他的防禦機製圖,並找到克服這些機制的方法:這項實驗展示瞭如何探索副駕駛的各項功能。

他們解釋說:“阻力是技巧的一部分。每一句‘這行不通,因為……’都是在邀請你去探究‘為什麼’。你不是利用模型,而是操控它為你所用。”

在與 Copilot 進行了長時間的對話後,研究人員無意中得知瞭如何創建一個 URL,一旦點擊該 URL,就會啟動一系列交互,最終導致敏感資料的提取。

將人工智慧與應用程式連結的風險

因此,Varonis 發現,透過建立類似「https://copilot.microsoft.com/?q=&autorun=1*」這樣的 URL,攻擊者只需點擊該鏈接,就能讓 Copilot 執行任何惡意命令。例如,攻擊者可以將此連結嵌入釣魚郵件中,誘騙受害者點擊,從而指示人工智慧將所有敏感資料發送到攻擊者的基礎設施。

但這只是挑戰的一半。在這種設定下,研究人員只能檢索到受害者在與 Copilot 共同操作期間共享的資料。

一旦受害者將他們的應用程式(例如 Gmail、雲端硬碟、日曆等)連接到人工智慧系統,風險就會立即升級。正如 Varonis 所解釋的,惡意指令可以指示 Copilot 提取 Gmail 中的所有電子郵件地址、電子郵件中包含的所有密碼和其他敏感資訊、雲端硬碟資料夾中儲存的所有資料以及日曆中記錄的所有事件。這些風險凸顯了了解如何明智地使用 Microsoft 365 中的人工智慧功能的重要性。

CoSnitch漏洞系列的第三部分名為「透過網頁摘要進行持久記憶體投毒」。正如Varonis所解釋的那樣,攻擊者可以創建一個網頁,當Copilot對其進行摘要時,攻擊者的指令就會被注入到受害者的持久記憶體中。

他們警告說,這種漏洞「即使更改密碼、取消會話或重新註冊設備也能持續存在,不會失效」。這種被稱為「間接提示注入」的漏洞並非全新;它先前已被發現,其根源在於人工智慧無法區分指令和待分析的資料。

研究人員指出,微軟在2025年12月就已獲悉CoSnitch的存在,但直到2026年8月中旬才著手解決此問題。遺憾的是,我們並不清楚微軟是如何解決這個問題的;我們只能推測,Copilot可能被指示不要解釋其安全機制的運作方式,這與微軟力求對Copilot的功能進行最佳控制的做法相符。考慮到CoSnitch的底層特性,微軟或許應該對解決方案保密。

幸運的是,這個漏洞似乎並未被廣泛利用,因為Varonis沒有發現任何濫用證據。該漏洞已在伺服器端修復,這意味著用戶目前無需進行任何操作。

研究人員提醒,由於這並非程式碼漏洞,其他人工智慧模型也可能受到相同技術的攻擊。他們總結道:「這種揭露 CoSnitch 的新型元駭客技術——它利用相同的人工智慧邏輯來揭示其隱藏的內部機制——適用於任何具有自然語言介面的智慧體平台。」他們還補充說,他們將很快發布更多研究成果。




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