Один клик — и Copilot сливает данные: как работает атака Reprompt

Один клик — и Copilot сливает данные: как работает атака Reprompt

Один клик — и Copilot сливает данные: как работает атака Reprompt

Исследователи по информационной безопасности обнаружили новый метод атаки на Microsoft Copilot, получивший название Reprompt. Уязвимость позволяла злоумышленникам получить доступ к пользовательской сессии ИИ-помощника и незаметно выкачивать конфиденциальные данные — всего после одного клика по ссылке.

Суть атаки довольно изящная и от этого особенно неприятная. Злоумышленник встраивал вредоносный промпт в обычную, на первый взгляд легитимную ссылку Copilot, используя параметр q в URL.

Когда пользователь переходил по такой ссылке, Copilot автоматически выполнял переданные инструкции — без дополнительных действий со стороны жертвы.

Дальше — интереснее. Reprompt не требовал ни плагинов, ни расширений, ни сложных трюков. Более того, даже после закрытия вкладки Copilot атака могла продолжаться, поскольку использовалась уже аутентифицированная пользовательская сессия.

 

Copilot Personal тесно интегрирован в Windows, Edge и другие приложения Microsoft, а значит, при определённых условиях имеет доступ к истории диалогов, пользовательским данным и контексту предыдущих запросов. Именно этим и воспользовались исследователи.

Эксперты из компании Varonis выяснили, что для успешной атаки достаточно скомбинировать три техники:

  • Инъекция параметра в промпт (P2P) — внедрение инструкций напрямую через параметр q в URL, который Copilot воспринимает как обычный пользовательский запрос.
  • Двойной запрос — обход защитных механизмов Copilot. Guardrails срабатывают только на первый запрос, а вот повторная попытка уже может выдать чувствительные данные.
  • Цепочка запросов, где каждый ответ Copilot используется для формирования следующей команды, получаемой с сервера атакующего. Это позволяет выкачивать данные постепенно и практически незаметно.

 

В одном из примеров исследователи попросили Copilot «перепроверить результат» и выполнить действие дважды. В первой попытке ассистент сработал корректно и не раскрыл секретную строку, но во второй — защита уже не сработала, и данные утекли.

Главная проблема Reprompt — в его «невидимости». После первого перехода по ссылке все последующие инструкции Copilot получал с удалённого сервера, а не из начального запроса. Это значит, что ни пользователь, ни средства защиты не могли понять, какие именно данные в итоге утекают.

Как отмечают в Varonis, анализ одной только ссылки не даёт никакого понимания реального сценария атаки — самые опасные команды передаются позже, уже в ходе диалога Copilot с сервером злоумышленника.

 

Хорошая новость: уязвимость уже закрыта. Varonis ответственно раскрыла информацию Microsoft ещё 31 августа прошлого года, и исправление вошло в обновления Patch Tuesday за январь 2026 года.

По данным исследователей, случаев эксплуатации Reprompt «в дикой природе» зафиксировано не было. Тем не менее Microsoft настоятельно рекомендует установить последние обновления Windows как можно скорее.

Подпишитесь на новости

Злоумышленник использовал DeepSeek для атак на университеты

Злоумышленник под псевдонимом BUGSTER использовал DeepSeek V4 как помощника для разведки, написания скриптов и подготовки атак на организации в Индии. Среди целей были университеты. В одном из подтверждённых взломов он похитил базу с более чем 5200 записями, включая персональные данные студентов.

Операцию разобрали исследователи из Unit 42. По их оценке, оператор пользовался простыми инструментами и заметно зависел от сгенерированных ИИ материалов, но это не помешало ему добиться результата.

BUGSTER связал DeepSeek с фреймворком Hermes Agent, а Cursor использовал как дополнительный инструмент разработки. Исследователи обнаружили конфигурации с отключёнными ограничениями безопасности.


В одной атаке ИИ помогал составлять разведывательные отчёты и готовить перебор паролей к университетскому сайту. Инструмент отметил одну учётную запись WordPress как действительную. В отдельном эпизоде злоумышленник получил доступ к базе MongoDB и выгрузил тысячи записей.

Аппетиты университетами не ограничились: оператор настраивал специализированных ботов для консультаций по VoIP-мошенничеству, занимался подбором паролей от Wi-Fi и разведкой крупных держателей криптовалюты.


Главный вывод Unit 42: ИИ снижает порог входа в разные виды киберпреступности. Для ущерба уже не обязательно быть сильным специалистом во всех задействованных областях, часть недостающих знаний можно получить в чате.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru