微软承认 Copilot 存在安全漏洞：竟然能摘要“机密”邮件？企业级 AI 安全风险深度解析

事件背景：当 AI 越过了“保密”红线

最近，微软官方承认了一个关于 Microsoft 365 Copilot 的安全漏洞。该漏洞导致 Copilot 在处理电子邮件时，可能会绕过原有的安全限制，对标记为“受限”或“机密”的邮件进行内容摘要。这一发现引发了企业级用户对于 AI 生成式工具在处理敏感数据（Sensitive Data）时安全性的广泛担忧。

技术深挖：为什么 Sensitivity Labels 失效了？

在 Microsoft 365 生态中，企业通常利用 Microsoft Purview 提供的 Sensitivity Labels（敏感度标签）来保护敏感信息。理想状态下，被标记为“Confidential”或“Restricted”的内容不应在未经授权的情况下被 AI 提取或摘要。

• 漏洞表现： 该 Bug 允许 Copilot 访问并处理那些由于权限限制本应被排除在 AI 索引或处理范围之外的邮件。
• 触发机制： 问题主要出现在 Copilot 调用 Graph API 获取用户上下文数据时，某些特定的过滤逻辑（Filtering Logic）未能正确识别邮件的加密状态或访问限制。
• RAG 架构的挑战： 这是一个典型的 Retrieval-Augmented Generation (RAG) 安全问题。当检索层（Retrieval layer）未能完美对接权限控制列表（ACLs）时，LLM 就可能“读”到它不该读的内容。

企业安全影响评估

虽然微软表示已发布修复补丁，但此事件暴露了企业在部署 Generative AI 时的三大隐患：

• 过度共享（Over-sharing）： 许多企业内部存在权限配置过松的问题，AI 会放大这种风险，将原本藏在深处的机密文档直接呈现在摘要中。
• 合规性挑战： 对于受 GDPR、HIPAA 等法规约束的行业，AI 意外处理敏感邮件可能导致严重的合规性违约。
• 信任锚点的动摇： 企业信任 Microsoft 365 是因为其强大的 Data Loss Prevention (DLP) 能力，而此次漏洞证明了 AI 集成层仍处于安全磨合期。

防御建议：如何加固你的 Copilot 环境？

针对此类漏洞及未来的潜在风险，建议 IT 管理员采取以下行动：

1. 审查 Purview 配置： 确保所有的 Sensitivity Labels 已正确配置，并启用了针对 AI 交互的加密策略。
2. 最小权限原则： 严格执行 Least Privilege Access，使用工具审计哪些员工拥有访问高度机密邮件的权限。
3. 监控 AI 活动： 利用 Microsoft 365 Audit Logs 监控 Copilot 的交互记录，及时发现异常的数据访问行为。
4. 用户教育： 提醒员工即使在使用 Copilot 时，也要保持警惕，不要将 AI 生成的摘要直接用于外部交流，尤其是涉及敏感信息时。

总结

微软此次对 Copilot 漏洞的修复是一个及时的提醒：在 AI 时代，Data Governance（数据治理） 的重要性远超以往。AI 的强大能力必须建立在严密的权限控制与安全边界之上，否则便捷的摘要功能极有可能成为数据泄露的蚁穴。