Ars Technica AIメディア報道·2026年8月18日 22:00·約2分
Microsoft Copilot、ハッキングを許した秘密の入力方法を公開
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研究者が Microsoft 365 Copilot Enterprise を攻撃し、ユーザーのパスワードなどを引き出した際、脆弱性の原因となった入力方法自体を Copilot に尋ねて特定したと報告した。
記事の3ポイント
LLM を活用した脆弱性発見手法
研究者は従来の逆解析や伝統的な脆弱性ハンティングではなく、Copilot 自体に質問を繰り返すことで、安全装置の仕組みと限界を特定した。
ユーザー同意バイパスの発覚
Copilot が回答した undocumented なプロンプトパラメータにより、ユーザーが何も操作しなくてもリンクをクリックするだけで機密データが流出する脆弱性が明らかになった。
セキュリティガードレールの限界
強力なコマンド実行には通常、キー押下などの明示的なジェスチャーによる同意が必要だが、このパラメータはそれを完全に迂回できることが判明した。
なぜ重要か・誰に関係するか
この発表が重要なのは、AI モデルの安全装置を内部から理解するためにモデル自体を利用するという画期的な攻撃手法が実証され、既存のセキュリティ対策の盲点を浮き彫りにしたからだ。開発者および企業の AI 導入担当者は、ドキュメント化されていないパラメータやプロンプトインジェクションによるリスクを再評価し、ユーザー同意プロセスの堅牢性を確認する必要がある。
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