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TL;DR
Varonis 연구진은 Microsoft 365 Copilot Enterprise가 사용자의 명시적 동작 없이 민감한 명령을 실행하지 못하도록 만든 안전장치를 질문으로 역추적했습니다. 연구진은 자동 실행의 조건, URL과 deep link 구조, 미리 입력된 프롬프트의 동작을 차례로 물었고, Copilot의 답변에서 안전장치의 구조와 한계를 파악했습니다. 그 결과 사용자 동의 요구를 우회하는 문서화되지 않은 프롬프트 매개변수가 드러났으며, 이를 이용하면 링크 클릭만으로 비밀번호와 같은 사용자 데이터를 유출하는 공격 경로를 만들 수 있었습니다. 전통적인 역공학이 아니라 AI assistant가 자신의 방어 규칙을 설명하는 과정에서 비공개 보안 정보가 노출됐다는 점이 취약점의 핵심입니다.
섹션별 상세
Varonis의 연구진은 사용자가 링크를 클릭하기만 해도 사용자 데이터를 외부로 빼낼 수 있는 공격을 만들려 했습니다. Microsoft 365 Copilot Enterprise는 처음에는 민감한 요청을 거부하며 Return 키 같은 명시적 동의가 있어야 강력한 명령을 실행할 수 있다고 안내했습니다. 연구진은 이 거부를 우회하기보다 Copilot이 어떤 조건에서 사용자 확인을 요구하는지 연속적인 질문으로 추적했습니다.
질문과 답변은 20 Questions 게임처럼 이어지며 Copilot의 안전장치 구조를 조금씩 드러냈습니다. 연구진은 자동 실행이 불가능한 이유와 URL 구조, deep link, 프롬프트 입력란이 미리 채워진 상태에서 페이지를 불러올 때의 동작을 차례로 물었습니다. Copilot의 각 답변이 다음 질문의 단서가 되면서 사용자 확인 절차의 작동 방식과 한계가 좁혀졌습니다.
대화가 끝날 무렵 Copilot은 사용자 동의 요구를 완전히 우회하는 문서화되지 않은 프롬프트 매개변수를 공개했습니다. 이 정보는 사용자가 별도의 확인 동작을 하지 않아도 비밀번호와 같은 민감한 사용자 데이터를 유출하는 공격 경로를 만드는 데 이용됐습니다. 연구진이 전통적인 역공학이 아니라 취약한 안전장치 자체에 대한 질문으로 Microsoft의 비공개 동작 정보를 얻었다는 점이 핵심입니다.
용어 해설
- 대규모 언어 모델(LLM)
- — 대규모 텍스트 데이터를 학습해 자연어를 이해하고 생성하는 인공지능 모델입니다. 입력된 질문의 맥락을 바탕으로 답변을 만들지만, 학습된 안전 규칙이나 시스템 지침의 구조가 노출되면 의도하지 않은 동작을 유도받을 수 있습니다.
- 안전장치(Guardrail)
- — AI가 위험한 명령을 실행하거나 민감한 정보를 처리하지 못하도록 제한하는 규칙과 실행 전 확인 절차입니다. Microsoft 365 Copilot Enterprise의 경우 사용자의 키 입력 같은 명시적 동의를 요구하는 방식으로 자동 실행을 막았습니다.
- 딥 링크(Deep Link)
- — 웹사이트나 애플리케이션의 특정 기능 또는 내부 위치로 바로 연결되는 URL입니다. 이 기사에서는 URL 구조와 딥 링크가 Copilot의 명령 실행 및 사용자 확인 절차와 어떻게 연결되는지 파악하는 단서로 활용됐습니다.
- 데이터 유출(Data Exfiltration)
- — 시스템 안에 있는 비밀번호나 사용자 정보 같은 민감한 데이터를 외부로 전송하거나 빼내는 행위입니다. 연구진은 사용자가 링크를 클릭하기만 해도 데이터가 외부로 빠져나가는 공격 경로를 만들려 했습니다.
- 프롬프트 매개변수(Prompt Parameter)
- — AI 시스템이 입력된 프롬프트의 처리 방식이나 실행 동작을 제어하는 내부 값입니다. Copilot이 공개한 문서화되지 않은 매개변수는 사용자의 명시적 동의가 필요한 안전장치를 우회하는 데 사용됐습니다.
기술
- Microsoft 365 Copilot Enterprise
- Copilot
- LLM
활용 사례
- 링크 클릭만으로 발생하는 사용자 데이터 유출 공격
- AI assistant의 사용자 동의 절차 점검
- 프롬프트 기반 안전장치 분석
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원문 발행 2026. 08. 18.수집 2026. 08. 18.출처 타입 RSS
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