EchoLeak 風暴：你的 M365 Copilot 正在悄悄洩漏機密嗎？一個零點擊 AI 漏洞的深度解析
最近，一個名為「EchoLeak」的零點擊 AI 漏洞震驚了整個資安圈。它能讓攻擊者在您毫不知情的情況下，僅僅透過一封電子郵件，就竊取您 Microsoft 365 Copilot 中的敏感資料。這篇文章將帶您深入了解這個攻擊是如何發生的，它揭示了 AI 時代哪些潛在風險，以及我們能從中學到什麼。
坦白說，當我們擁抱像 Microsoft 365 Copilot 這樣的 AI 助理時，心中多少都有些期待。想像一下，它能幫你總結冗長的會議記錄、草擬回覆郵件，甚至從散落各處的文件中找出你需要的資訊。這聽起來就像是夢寐以求的生產力工具，對吧？
但如果，這個你最信賴的數位助理，卻在背後悄悄地把你的機密資料，傳送給了網路上的陌生人呢？而且，這一切的發生，甚至不需要你點擊任何一個可疑連結。
這聽起來像是科幻電影的情節，但這正是資安公司 Aim Security 在其部落格文章 中揭露的嚴重漏洞——EchoLeak 的真實寫照。這不僅僅是又一個資安警訊，它更像是一記響亮的警鐘，提醒我們在享受 AI 帶來便利的同時，也正踏入一個充滿未知風險的新領域。
這篇文章將帶你一起拆解 Aim Labs 的發現，看看攻擊者究竟是如何辦到的，以及這對所有正在使用或考慮導入 AI 工具的我們，意味著什麼。
等等，什麼是 RAG Copilot？為什麼它會成為目標？
在我們深入探討攻擊細節前，得先搞懂 M365 Copilot 的運作核心。它用了一種叫做「檢索增強生成」（Retrieval-Augmented Generation, RAG）的技術。
你可以把 RAG 想像成一個超級聰明的實習生。當你問他問題時，他不會只憑自己的記憶（也就是大型語言模型 LLM 的基礎知識）回答，而是會先去你授權的資料庫——像是你的 Outlook 郵箱、OneDrive 雲端硬碟、SharePoint 網站和 Teams 聊天記錄——把所有相關的資料都讀過一遍，然後再根據這些最新的、屬於你的「一手資料」，整理出最精確的答案。
這正是 M365 Copilot 如此強大的原因，它能理解你的工作內容與上下文。但你發現問題的關鍵了嗎？它的強大，恰恰也成了它最脆弱的弱點。為了提供幫助，它被賦予了讀取你大量內部資料的權限。而 EchoLeak 攻擊，正是利用了這份「信任」。
EchoLeak 攻擊的「四步曲」：他們是怎麼辦到的？
Aim Labs 的研究人員發現的攻擊鏈，就像一部精密的諜報電影，環環相扣。攻擊者只需要向受害者發送一封精心設計的電子郵件，就能觸發整個攻擊流程。
老實說，這過程非常巧妙，讓我們一步步拆解：
步驟 1：偽裝的信件，騙過第一道防線
首先，攻擊者需要繞過 Microsoft 的「跨提示注入攻擊」（XPIA）分類器。這個分類器的作用，就像是 AI 的保鑣，專門攔截那些意圖不軌、想要操控 AI 的指令。
攻擊者是怎麼做的？非常簡單。他們把惡意指令寫得不像是在對 AI 下命令，而更像是寫給收件人（也就是你）的普通郵件內容。信件中完全不提「AI」、「Copilot」或「助理」等字眼，讓 XPIA 分類器誤以為這只是一封無害的郵件，從而放行。
步驟 2：隱形的連結，繞過審查機制
成功潛入後，攻擊者需要一條能將竊取資料送出來的「秘密通道」。他們想到的方法是在 Copilot 的回覆中，產生一個帶有敏感資料的連結。
但這裡有個障礙：M365 Copilot 會自動刪除或編輯看起來不安全的外部連結。然而，研究人員發現 Markdown 語法（一種輕量級標記語言）的某些變體，例如引用式連結，並不會被 Copilot 的防護機制識別出來，因此可以成功地將惡意連結隱藏在回覆中。
步驟 3：零點擊的絕招：讓圖片自動洩密
到這一步，攻擊雖然能成功，但仍需要受害者去點擊那個連結。這還不夠完美。於是，攻擊者想出了更厲害的一招：為什麼要讓使用者點擊，而不讓瀏覽器自動幫我們「點擊」呢？
他們利用了 Markdown 插入圖片的功能。一個正常的圖片語法看起來像這樣：。當 Copilot 生成這段程式碼時，你的瀏覽器會為了顯示圖片，自動向那個「圖片網址」發出請求。
攻擊者就把竊取到的敏感資料（例如你的 API 金鑰），藏在這個「圖片網址」的參數中。如此一來，你什麼都不用做，你的瀏覽器就自動把機密送到了攻擊者的伺服器上。這就是「零點擊」的精髓。
步驟 4：借刀殺人：利用 Microsoft 自家服務繞過 CSP
你可能會想，難道沒有最後一道防線嗎？有的，那就是「內容安全策略」（Content Security Policy, CSP）。你可以把 CSP 想像成一個網站的白名單保全，它只允許瀏覽器從清單上受信任的網域載入資源（如圖片）。攻擊者的 evil.com 肯定不在名單上。
但研究人員發現，Microsoft Teams 和 SharePoint 的某些服務 URL 竟然在白名單上，而且這些 URL 可以被用來做一個「跳板」，將請求重新導向到攻擊者的伺服器。這就像是攻擊者穿上了 Microsoft 的制服，大搖大擺地從保全面前走過，成功地將資料運了出去。
不只是個案：「LLM 範圍違規」的警鐘
看到這裡，你可能會問：「這是不是只是一個設計上的巧合？」Aim Labs 認為，這暴露了一個更深層、更根本的問題，他們稱之為**「LLM 範圍違規」（LLM Scope Violation）**。
這個概念聽起來很學術，但可以用一個簡單的比喻來理解：
想像一下，一封來自外部的、低權限的電子郵件（就像一個不知名的訪客），竟然能夠命令公司內部擁有最高權限的 CEO（也就是 LLM），去打開保險箱（你的敏感資料），並把裡面的東西交給他。
這完全違反了資訊安全的「最小權限原則」。低權限的輸入，不應該有能力存取或操作高權限的資料。EchoLeak 證明了，在 RAG 架構下，這種跨越權限界線的攻擊是可能發生的。這也回答了一個常見問題：我使用或建立的其他 AI 代理或 RAG 應用程式是否也容易受到攻擊？ 答案是肯定的。如果沒有針對性的防護，任何基於類似 RAG 架構的 AI 應用，都可能面臨這種風險。
我們該如何自保？來自 EchoLeak 的教訓
這起事件給我們帶來了許多深刻的教訓。那麼，面對這種新型態的威脅，我們該怎麼辦？
哪些資訊可能被洩漏？ 任何 M365 Copilot 有權存取的資訊都可能被洩漏。這包括但不限於：電子郵件內容、聯絡人、行事曆、Teams 訊息、儲存在 SharePoint 和 OneDrive 上的文件，甚至是你在郵件中討論過的個人身份資訊、財務數據或 API 金鑰。範圍之廣，令人咋舌。
我該如何保護自己免受此類漏洞的侵害？
- 保持更新： Microsoft 在收到 Aim Labs 的通報後，已經部署了修補程式。確保你的 M365 服務永遠在最新狀態是第一道防線。
- 意識到風險： 了解你的 AI 助理能存取哪些資料。在將極度敏感的資訊放入 M365 生態系統前，請三思。
- 關注 AI 原生安全： EchoLeak 證明了傳統的資安工具可能難以應對針對 AI 的攻擊。企業需要開始評估專為保護 AI 應用而設計的新型安全解決方案。
結論：AI 時代的安全新賽局
EchoLeak 漏洞的揭露，不僅僅是對 Microsoft 的一次挑戰，更是對整個 AI 產業的警示。它告訴我們，AI 的能力越大，被濫用的潛力也就越大。我們正在進入一個安全的新賽局，過去的規則和防禦工事，可能不再完全適用。
這不是要我們因噎廢食，放棄 AI。相反，這是一個機會，讓我們更謹慎、更負責任地去開發和使用這項強大的技術。就像 Aim Labs 在他們的原文中提到的，他們將持續研究這些新興威脅，幫助整個社群提升 AI 安全水平。
而對於我們每個使用者來說，保持好奇心和警覺性，或許是在這個充滿無限可能與未知風險的 AI 時代中，保護自己的最好方式。
