Robo silencioso de datos: La vulnerabilidad 'Reprompt' en Microsoft Copilot extraía información sensible con un clic

Una sofisticada vulnerabilidad en el asistente de IA insignia de Microsoft, Copilot, expuso recientemente a usuarios empresariales a un ataque silencioso de exfiltración de datos que no requería más que un simple clic. Bautizada como 'Reprompt' por los investigadores, esta explotación de múltiples etapas eludía capas críticas de seguridad, permitiendo a actores maliciosos robar datos sensibles de conversaciones e información del usuario directamente desde la interfaz de confianza de Copilot. Este descubrimiento subraya el panorama de amenazas novedoso y complejo que emerge en torno a la integración de la IA generativa en las suites de productividad principales.

La cadena de ataque era engañosamente simple en su ejecución pero técnicamente compleja en su diseño. Explotaba los mecanismos de procesamiento de lenguaje natural y retención de contexto de Copilot. Un atacante elaboraba primero un prompt malicioso diseñado para manipular el comportamiento de la IA. Este prompt se ocultaba luego dentro de un documento aparentemente ordinario—como un PDF, un archivo de Word o incluso una página web—compartido a través de una plataforma de colaboración común como Microsoft Teams o SharePoint.

Cuando un usuario desprevenido abría este documento y optaba por 'compartirlo' con Copilot para su análisis o resumen, la explotación se activaba. El prompt malicioso, ahora parte del contexto compartido, instruía a Copilot para que ignorara sus directrices de seguridad anteriores y ejecutara una nueva serie de comandos ocultos. Esta técnica de 're-prompting' secuestraba efectivamente el hilo de la conversación.

En las etapas posteriores, la sesión comprometida de Copilot podía recibir comandos para recuperar y codificar su propio historial de conversaciones, que a menudo contiene consultas sensibles, datos comerciales propietarios o información personal discutida por el usuario. Los datos codificados se exfiltraban luego haciendo que Copilot generara una salida específica, como una tabla en markdown o un bloque de código, que contenía la información robada. Esta salida podía enviarse a un dominio externo controlado por el atacante, todo sin activar las alertas estándar de prevención de pérdida de datos (DLP) o de seguridad de red, ya que el tráfico se originaba en el servicio en la nube de confianza de Microsoft 365.

Lo que hizo que 'Reprompt' fuera particularmente alarmante fue su capacidad para eludir controles de seguridad de grado empresarial. Microsoft Copilot para Microsoft 365 incluye promesas de protección de datos comerciales, asegurando que los prompts y respuestas de los usuarios no se utilizan para entrenar los modelos subyacentes y que están aislados dentro del inquilino. La explotación, sin embargo, manipulaba el contexto de la sesión en vivo, creando una brecha dentro de esas mismas protecciones. Demostró que el límite de seguridad para los asistentes de IA no es solo el modelo en sí, sino toda la canalización conversacional y sus puntos de integración.

Microsoft respondió con prontitud a la divulgación, liberando parches que refuerzan el aislamiento entre el contenido del documento proporcionado por el usuario y el conjunto de instrucciones principal que gobierna el comportamiento de Copilot. La solución implicó fortalecer la separación de contextos e implementar una validación más rigurosa de las secuencias de instrucciones dentro de la sesión para prevenir este tipo de re-prompting encubierto.

Para la comunidad de ciberseguridad, la vulnerabilidad 'Reprompt' sirve como un estudio de caso crítico. Trasciende los ataques de inyección tradicionales, apuntando al paradigma único de 'prompt-y-respuesta' de la IA generativa. Los equipos de seguridad deben ahora considerar:

• La Inyección de Prompts como Vector de Amenaza Primario: Los ataques de inyección de prompts directos e indirectos, donde se alimentan instrucciones maliciosas a la IA a través de datos externos, representan un peligro claro y presente.
• Superficie de Ataque Expandida: La integración de la IA en el correo electrónico, documentos y plataformas de chat crea nuevos puntos de entrada de alta confianza para los atacantes. Un documento comprometido ya no es solo una amenaza de macro; puede ser una herramienta para liberar a la IA de sus restricciones.
• La Ilusión del Sandboxing: Las suposiciones de que la IA alojada en la nube opera en un entorno perfectamente sellado son peligrosas. El flujo de datos entre el usuario, la IA y los recursos externos necesita un escrutinio meticuloso.
• Necesidad de una Postura de Seguridad Específica para IA: Las pruebas de seguridad de aplicaciones tradicionales son insuficientes. Las organizaciones deben adoptar herramientas y prácticas para realizar pruebas de penetración (red teaming) de los comportamientos de la IA, monitorear patrones anómalos de prompts y asegurar todo el flujo de trabajo aumentado por IA.

La aplicación del parche para 'Reprompt' cierra una puerta específica, pero abre una conversación más amplia sobre la construcción de sistemas aumentados por IA que sean resilientes y confiables. A medida que los asistentes de IA se convierten en copilotos omnipresentes para el trabajo del conocimiento, garantizar su seguridad no es una característica—es la base de la confianza empresarial.