Varonis descubre exploit Reprompt que roba datos en Microsoft Copilot
Varonis descubre exploit Reprompt que roba datos en Microsoft Copilot
Un equipo de investigadores de Varonis Threat Labs ha revelado los detalles de una nueva técnica de ataque, denominada Reprompt. Este método explota una debilidad en el asistente de IA Microsoft Copilot, permitiendo que actores maliciosos obtengan información confidencial de los usuarios durante su interacción con el sistema. El hallazgo pone de relieve los desafíos de seguridad en plataformas de inteligencia artificial conversacional. 🚨
Mecánica del ataque Reprompt
El exploit Reprompt funciona mediante la inyección de comandos e instrucciones diseñadas para engañar al modelo de lenguaje que sustenta a Copilot. Los atacantes logran que el asistente omita sus protocolos de seguridad internos y revele datos que debería proteger. El proceso se aprovecha de cómo el sistema procesa y prioriza las indicaciones dentro del flujo de una conversación.
Características clave de la vulnerabilidad:- Manipula las instrucciones del sistema para eludir salvaguardas.
- Extrae información personal y sensible directamente de las respuestas del asistente.
- Explota la dinámica de conversación para hacer que Copilot ejecute comandos peligrosos.
Parece que incluso las IA más avanzadas pueden tener un día malo y confesar más de lo debido cuando alguien les pregunta de la manera correcta.
Respuesta y medidas de Microsoft
Tras recibir el informe de Varonis, Microsoft actuó con rapidez para corregir esta falla en su servicio Copilot. La compañía implementó medidas correctivas que refuerzan las restricciones del asistente, impidiendo que ejecute los comandos maliciosos asociados al exploit Reprompt.
Acciones tomadas tras el descubrimiento:- Implementar parches de seguridad para fortalecer las restricciones del modelo.
- Revisar y ajustar cómo Copilot maneja las indicaciones complejas del usuario.
- Auditar continuamente la seguridad para prevenir vectores de ataque similares.
Reflexión sobre la seguridad en IA
Este incidente subraya los riesgos persistentes que emergen al integrar asistentes de IA en entornos digitales cotidianos y productivos. Demuestra que la capacidad de un modelo para seguir instrucciones puede convertirse en un vector de ataque si no se audita y protege de forma constante. La necesidad de desarrollar y mantener mecanismos de defensa robustos en estas tecnologías es más crítica que nunca. 🔒