پرش به محتوای اصلی
پرش به محتوای مقاله

۲ مسیر نفوذ SearchLeak برای استخراج اطلاعات حساس از کوپایلوت

·۲۷ خرداد ۱۴۰۵۲ دقیقه مطالعه
آسیب‌پذیری بحرانی Copilot امکان سرقت کد دو عاملی کاربران را برای هکرها فراهم کرد
آسیب‌پذیری بحرانی Copilot امکان سرقت کد دو عاملی کاربران را برای هکرها فراهم کرد
اشتراک‌گذاری
واقعاً چه چیز جدید است؟

کشف مکانیسم استفاده از Bing به عنوان یک «trampoline» یا پل ارتباطی برای دور زدن محدودیت‌های خروجی Copilot؛ چیزی که پیش از این در حملات تزریق پرامپت دیده نشده بود.

اگر امروز برای کارهای سازمانی از مایکروسافت کوپایلوت (Microsoft Copilot) استفاده می‌کنید، یک لینک مخرب کافی است تا ایمیل‌های خصوصی یا کدهای تأیید دو مرحله‌ای شما به دست هکرها بیفتد. این یک فریب ساده یا فیشینگ نیست؛ بلکه یک نقص ساختاری در نحوه پردازش داده‌ها توسط هوش مصنوعی پیش از فعال شدن فیلترهای امنیتی است.

این آسیب‌پذیری درست زمانی رخ می‌دهد که شرکت‌ها در حال ادغام عمیق‌تر هوش مصنوعی در لایه‌های داده‌ای خود هستند. در واقع، قابلیت جست‌وجوی مدل در اسناد داخلی سازمان به یک نقطه ضعف تبدیل شده است. تصور کنید یک دستیار دیجیتال آن‌قدر مشتاق کمک است که بدون فکر کردن، کلیدهای مخفی شما را به یک غریبه می‌دهد.

همان‌طور که در تحلیل‌های قبلی ما درباره‌ی امنیت مدل‌های زبانی اشاره کردیم، مرز بین «کاربرد» و «دسترسی» در این سیستم‌ها بسیار باریک است. به گزارش شرکت وارونیس (Varonis)، این حمله که SearchLeak نام دارد، از طریق «تزریق پارامتر به پرامپت» عمل می‌کند. در این روش، مهاجم لینکی را می‌فرستد که حاوی دستورات خاص برای مدل است. این نوع دست‌کاری در دستورات، یادآور تلاش‌های پیچیده‌تر برای دور زدن سیستم‌هاست، مشابه آنچه در متد «حلقهٔ هکر-اصلاح‌گر» برای حذف تقلب در بنچمارک‌های عامل‌محور مشاهده شد.

طبق مستندات این پژوهش، ترتیب فنی حمله به این صورت است:

  • کوپایلوت پاسخ را در قالب HTML خام تولید می‌کند، پیش از آنکه لایه‌های امنیتی فعال شوند.
  • مرورگر تگ <img> را اجرا کرده و یک درخواست HTTP به سرور هکر می‌فرستد.
  • برای دور زدن محدودیت‌های سایت، اکسپلویت از بینگ (Bing) — شبیه به یک پله‌ی میانی برای عبور از دیوار امنیتی — استفاده می‌کند تا درخواست را به دامنه مهاجم هدایت کند.
  • این مسیر باعث خروج عناوینی از ایمیل‌ها، دعوت‌نامه‌های جلسات و فایل‌های شیرپوینت (SharePoint) می‌شود.

این یعنی «دایره تخریب» فقط به داده‌های شخصی محدود نیست. چون هدف، نسخه‌های سازمانی است، مهاجم می‌تواند هر سندی را که کاربر اجازه دسترسی به آن را دارد، استخراج کند. مشکل اصلی یک «شکاف زمانی» است: فیلتر امنیتی تنها پس از مرحله‌ «تفکر» مدل فعال می‌شود، اما مرورگر درخواست مخرب HTML را در لحظه تولید متن (Streaming) اجرا می‌کند. این نوع رفتارهای غیرمنتظره در مدل‌ها، شباهت زیادی به پدیده‌ی Reward Hacking دارد که در سازوکار PRIME برای شناسایی نشانه‌های پنهان تقلب مورد بررسی قرار گرفت.

مایکروسافت این حفره‌های خاص را در سه‌شنبه ۱۷ ژوئن ۲۰۲۶ مسدود کرد. اما چون ریشه اصلی تزریق پرامپت هنوز حل نشده است، این یک جنگ دائمی میان گربه و موش خواهد بود.

گام بعدی شما

  • تنظیمات دسترسی M365 را بازبینی کنید تا کاربران دسترسی بیش از حد به دایرکتوری‌های حساس شیرپوینت نداشته باشند.
  • از کاربران سازمان بخواهید روی لینک‌های ناشناس، حتی در محیط‌های چت AI کلیک نکنند.
  • گزارش‌های دوره‌ای دسترسی به داده‌های حساس را بررسی کنید.

این تنها بخشی از چالش‌های امنیتی است؛ اثرات گسترده‌تر تزریق پرامپت بر مدل‌های بازمتن را در گزارش بعدی بررسی خواهیم کرد.

چرا این موضوع مهم است؟

این موضوع نشان می‌دهد که اعتماد مطلق به لایه‌های امنیتی AI در محیط‌های سازمانی خطرناک است. اعتبار این گزارش بر اساس تحلیل‌های Varonis است و ثابت می‌کند که دسترسی‌های گسترده کاربران به اسناد داخلی، ریسک نشت داده‌ها را در عصر AI چند برابر می‌کند.

تأثیر برای ایران

به‌دلیل محدودیت‌های دسترسی به نسخه‌های سازمانی M365، این آسیب‌پذیری اثر مستقیمی بر کاربران خانگی ایرانی ندارد، اما برای توسعه‌دهندگان داخلی که راهکارهای مشابه RAG می‌سازند، هشدار مهمی در مورد امنیت لایه‌ی Streaming است.

·نگاه ما
تحریریه دات‌هوش

تحلیل ما نشان می‌دهد که SearchLeak صرفاً یک باگ فنی نیست، بلکه نمودی از تضاد میان «سرعت پاسخ‌دهی» و «امنیت» در مدل‌های زاینده است. تا زمانی که استنتاج مدل‌ها به صورت استریمینگ (تکه‌تکه) باشد، هر شکاف میلی‌ثانیه‌ای بین تولید توکن و اعمال فیلتر، یک فرصت طلایی برای مهاجمان است. این خبر فرضیه «امنیت از طریق لایه‌بندی» در Copilot را به چالش می‌کشد.

منابع

این گزارش با خط‌لولهٔ خودکار دات‌هوش از منابع معتبر جهانی تدوین و زیر نظر تحریریه منتشر شده است. روش کار ما

گفتگو

پنج‌شنبه‌های هوش‌محور

بسته‌ی هفتگی دات‌هوش

۵ خبر، ۲ ابزار، ۱ پرامپت در هر شماره. به‌زودی راه‌اندازی می‌شود — هر پنج‌شنبه صبح.

خبر کلیدی
ابزار کاربردی
پرامپت حرفه‌ای
تحلیل پژوهش
به‌زودی
زاویه‌ی ایرانی
به‌زودی
تمرین این هفته
به‌زودی

راهنماهای دات‌هوش

راهنماهای کاربردیِ دات‌هوش برای کار با هوش مصنوعی — از همین‌جا شروع کنید:

دات‌هوش

راهنمای فارسی هوش مصنوعی — با نگاه به ایران

اخبار روزانه، معرفی ابزارها و مدل‌ها، و آموزشِ کار با هوش مصنوعی؛ همیشه با این پرسش که از ایران چه چیزی کار می‌کند و چه چیزی نه.