Исследователь продемонстрировал обход защиты Microsoft Copilot

[Ippolitovich]

На конференции Black Hat USA исследователь в области кибербезопасности Майкл Баргури (Michael Bargury) продемонстрировал уязвимости помощника с искусственным интеллектом Microsoft Copilot — потенциальные злоумышленники могут использовать его для кибератак. Его проект указывает, что организациям стоит пересмотреть политики безопасности при использовании ИИ-технологий, включая Copilot. Баргури выделил несколько методов, с помощью которых злоумышленники могут использовать Microsoft Copilot при осуществлении кибератак. Плагины Copilot, в частности, позволяют устанавливать бэкдоры, эксплуатируемые при работе других пользователей с ИИ, а также служат подспорьем при осуществлении атак, при которых задействуются методы социальной инженерии.

 

 

Используя метод инъекций в запросах, хакер изменяет ответы ИИ в соответствии со своими целями — это позволяет производить скрытный поиск и извлечение данных в обход стандартных мер защиты файлов и информации. ИИ также оказывается эффективным оружием в атаках с применением методов социальной инженерии — Copilot можно использовать при создании убедительных фишинговых писем и подготовке других методов взаимодействия с потенциальными жертвами, у которых киберпреступник пытается получить конфиденциальную информацию. Чтобы наглядно продемонстрировать эти уязвимости, Баргури создал инструмент LOLCopilot — он предназначается для этичных хакеров и работает в любом клиенте с поддержкой Microsoft 365 Copilot, используя конфигурации по умолчанию. Специалисты по кибербезопасности могут с его помощью исследовать сценарии эксплуатации уязвимостей Copilot для кражи данных и организации фишинговых атак.

 

 

Разработчик указывает, что существующие настройки безопасности Microsoft Copilot по умолчанию недостаточно эффективны для предотвращения этих атак. Наличие инструмента для получения доступа и обработки больших объёмов данных свидетельствует о риске, с которым сопряжена работа систем ИИ. Исследователь рекомендует внедрять дополнительные меры защиты, в том числе многофакторную авторизацию и строгий контроль доступа к данным. Кроме того, необходимо информировать сотрудников о связанных с ИИ рисках и иметь комплексные протоколы реагирования на инциденты.