当企业争先恐后为员工配备AI助手提升效率时，一个令人不安的事实浮出水面：Copilot正在读取本应被严格保护的机密邮件，而企业依赖的数据防泄漏（DLP）政策形同虚设。
2026年2月，微软披露了一项影响Microsoft 365 Copilot的安全漏洞，编号CW1226324。自1月下旬起，这一漏洞导致AI助手在未经授权的情况下，对部分标记为“机密”的邮件生成摘要，直接绕过了企业精心配置的数据防泄漏策略。对于依赖Office生态处理敏感信息的企业而言，这是一记警钟。
一、 漏洞全景：Copilot如何“越界”读取机密邮件？
漏洞时间线
- 首次发现：2025年1月21日
- 微软确认：2月初启动修复推送
- 最新状态：截至2月18日，微软仍在持续监控修复进展，并主动联系受影响用户验证效果
- 完全修复时间：尚未公布
问题根源
漏洞出现在Microsoft 365 Copilot“工作”标签页的聊天功能中。该功能错误地读取并总结了用户“已发送邮件”和“草稿”文件夹中的内容，即使这些邮件已被加注“机密”标签，且企业已启用相应的DLP策略。
微软官方确认：“带有机密标签的电子邮件被Microsoft 365 Copilot聊天错误处理。即使电子邮件已经设置敏感度标签并启用DLP策略，Copilot的‘工作’标签页聊天仍然会对这些邮件生成摘要。”
代码缺陷使Copilot忽略了敏感度标签的隔离规则，将本应受保护的邮件内容纳入了AI的认知范围。当员工在聊天中询问与工作相关的问题时，Copilot可能无意中将这些机密邮件的摘要作为上下文提供。
二、 为什么这次事件值得企业高度警惕？
1. DLP策略的“信任危机”
数据防泄漏（DLP）是企业保护敏感信息的核心防线。企业花费大量人力物力配置规则，标记邮件、文件，限制自动化工具的访问权限。但Copilot的漏洞证明：即使规则配置正确，底层代码的缺陷仍可能导致防线失守。
2. AI的“黑箱”特性放大风险
Copilot是内容感知型AI，它会读取用户的邮件、文档、聊天记录，以便提供上下文相关的建议。但“感知”与“泄露”之间只有一线之隔。当AI错误地扩大了读取范围，企业无法实时察觉哪些敏感信息已被AI“学习”，更无法追溯这些信息后续是否被用于回答其他员工的问题。
3. 影响范围可能超出预期
微软将该事件标记为“advisory”，通常意味着影响范围相对有限。但鉴于Microsoft 365 Copilot自2025年9月起已向付费企业客户全面推送，覆盖Word、Excel、PowerPoint、Outlook和OneNote，任何使用“工作”标签页聊天功能的企业都可能面临风险。微软表示，随着调查深入，影响范围可能发生变化。
三、 企业应对指南：如何检查并降低风险？
第一步：确认是否受影响
- 检查Copilot版本：确认贵企业使用的Microsoft 365 Copilot是否为受影响版本（2025年1月21日至2月初）。
- 联系微软支持：询问是否已被列入主动联系名单，或申请漏洞状态评估。
第二步：临时缓解措施
在微软发布完全修复前，可考虑：
- 限制Copilot对特定文件夹的访问：通过条件访问策略，对包含高度机密信息的邮箱文件夹设置额外访问控制。
- 加强员工培训：提醒员工在与Copilot交互时，避免提及可能触发机密信息摘要的问题。
- 监控异常行为：利用Microsoft 365安全中心监控Copilot的日志，留意是否有对敏感文件夹的异常读取记录。
第三步：长期加固策略
- 重新审视DLP策略：不要完全依赖单一防线。对高度敏感信息，考虑物理隔离或使用非Microsoft系统处理。
- 启用高级审计：确保已启用Microsoft 365的统一审计日志，并定期审查Copilot相关事件。
- 部署第三方安全工具：对于极端敏感的场景，可考虑使用独立的邮件加密网关或数据防泄漏产品，与Microsoft生态形成互补。
四、 主机吧观点：AI时代的数据安全，需要“零信任”思维
Copilot漏洞并非孤例。随着AI深度融入办公生态，类似的安全事件只会越来越多。AI的本质是“读取-学习-生成”，而安全的核心是“控制-隔离-审计”。这对天然矛盾，将在未来数年内持续碰撞。
对于企业而言，必须建立“零信任AI”的思维：
- 永不信任，始终验证：不要假设AI助手会严格遵守所有策略，定期审计其行为。
- 最小权限原则：AI能访问的数据，应该严格限制在完成工作所需的最小范围。
- 人机协同监督：关键决策和敏感信息处理，仍需人工介入，避免完全交给AI。
五、 主机吧能为您做什么？
作为专注网络安全实战的服务商，主机吧深刻理解企业在数字化转型中对数据安全的焦虑。Copilot漏洞再次证明：没有绝对安全的系统，只有不断加固的防线。
我们为您提供：
✅ 数据防泄漏（DLP）策略咨询
- 评估现有DLP配置，发现潜在盲区
- 结合Copilot等AI工具特性，优化敏感数据标记与访问控制规则
✅ Microsoft 365安全审计服务
- 深度审查租户安全配置，包括条件访问、审计日志、权限分配
- 提供Copilot使用行为分析报告，识别异常读取模式
✅ 第三方加密与隔离方案
- 为企业极端敏感信息部署独立的邮件加密网关
- 实现关键数据与AI生态的物理隔离，从源头杜绝泄露
✅ 员工安全意识培训
- 定制化培训内容，帮助员工理解AI工具的风险边界
- 模拟钓鱼与数据泄露场景，提升全员安全素养
Copilot的“越界”不是第一次，也不会是最后一次。 在AI重塑办公方式的浪潮中，安全必须同步进化。那些提前布局、持续加固的企业，才能在享受效率红利的同时，守住数据的底线。
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