SearchLeak non era un singolo bug catastrofico. Era l'unione di tre debolezze distinte, sfruttate con cura in sequenza. Prese singolarmente, nessuna di esse avrebbe rappresentato un'emergenza. Insieme, creavano un silenzioso canale di esfiltrazione con un solo clic, capace di raggiungere qualsiasi cosa l'utente autenticato potesse vedere tramite Microsoft Graph: email, inviti del calendario, note di riunioni, documenti SharePoint e file OneDrive .
Cosa ancora più importante, ha messo in luce uno schema che i ricercatori di sicurezza temevano da tempo. A gennaio 2026, lo stesso laboratorio di Varonis aveva reso noto Reprompt, un attacco quasi identico con un solo clic contro la versione consumer, Copilot Personale . Ancora prima, a giugno 2025, Aim Security aveva svelato EchoLeak, una vulnerabilità zero-click che usava un'iniezione di prompt nascosta in un documento malevolo
. L'arrivo di SearchLeak ha dimostrato che i sistemi di protezione di livello enterprise non avevano eliminato questa classe di rischio—avevano solo alzato l'asticella per la creatività degli aggressori.
Ogni anello della catena di SearchLeak è istruttivo di per sé, ma è il loro effetto combinato ad aver reso l'attacco così potente.
Copilot Enterprise Search accetta un parametro nell'URL—q—che contiene la richiesta in linguaggio naturale dell'utente. I ricercatori di Varonis hanno scoperto che il parametro non si limitava a ricevere una frase di ricerca, ma accettava istruzioni di prompt arbitrarie .
Un aggressore poteva creare un URL che, una volta caricato da un utente autenticato, ordinava a Copilot di fare qualcosa di completamente diverso da quanto il link sembrava indicare. Ad esempio, un link poteva dire all'IA di cercare un codice MFA monouso nella casella di posta della vittima, di incorporarlo in un URL di un'immagine e di accodarlo alla risposta. La vittima vedeva una normale pagina di ricerca a marchio Microsoft. Copilot eseguiva in silenzio il prompt iniettato .
Questa tecnica, che Varonis chiama iniezione Parameter-to-Prompt (P2P), era lo stesso meccanismo alla base del precedente attacco Reprompt contro Copilot Personale .
Quando Copilot genera un output che include markup HTML (come un tag <img>), un sistema di sanitizzazione lato server dovrebbe racchiudere l'output in blocchi di codice, così che il browser lo tratti come testo semplice e innocuo. Il problema? Questo "impacchettamento" avviene solo dopo che il contenuto è stato completamente generato .
Il browser, tuttavia, inizia a visualizzare la risposta mentre è ancora in fase di streaming. Un tag <img> iniettato dall'aggressore, quindi, attiva la sua richiesta non appena appare nel flusso di dati—prima ancora che il sanitizer possa intervenire. Quando il blocco di codice viene finalmente applicato, l'URL dell'immagine è già stato richiesto e i dati codificati nel suo percorso hanno già lasciato il browser della vittima .
Si tratta di una classica race condition resa letale dal contesto dei contenuti generati dall'IA. Un vecchio meccanismo di difesa non era stato riprogettato per un mondo in cui l'output dell'IA stessa è sotto il controllo di un aggressore.
Anche con i due stadi precedenti in posizione, restava un ultimo ostacolo: la Content Security Policy (CSP) sul dominio m365.cloud.microsoft blocca le immagini provenienti da server esterni arbitrari. Tuttavia, *.bing.com è nella lista dei domini autorizzati .
L'endpoint "Cerca per Immagine" di Bing permette di recuperare un URL lato server. Nell'exploit di SearchLeak, l'aggressore accodava i dati rubati come parte del percorso di ricerca immagine (ad esempio, https://www.bing.com/images/search?q=/Il_tuo_Codice_Sicurezza_847291/img.pngbing.com. E poiché Bing recuperava l'immagine lato server, i dati esfiltrati venivano registrati senza mai ripassare dal browser della vittima .
L'aggressore doveva semplicemente monitorare i log del proprio endpoint immagine, che il server di Bing era stato indotto a contattare.
L'intera catena si eseguiva in modo automatico. La vittima cliccava un link. Copilot cercava nei suoi stessi dati. L'output veniva trasmesso in streaming al browser. Un tag <img> si attivava. Il server di Bing recuperava l'URL dell'aggressore. I dati venivano esfiltrati. Tutto questo accadeva prima che il browser dell'utente finisse di caricare la pagina.
L'attacco era difficile da rilevare perché:
I dati che potevano essere rubati non erano teorici. I ricercatori hanno evidenziato codici MFA monouso e link per il reset della password che restano validi per minuti, oltre a dettagli del calendario e documenti sensibili indicizzati da Copilot .
La CVE-2026-42824 ha scatenato un breve dibattito sui punteggi di gravità. Microsoft ha assegnato alla vulnerabilità la sua etichetta di massima severità—Critico—ma le ha attribuito un punteggio base CVSS v3.1 di 6.5 (Medio). La motivazione: l'attacco richiedeva l'interazione dell'utente (il singolo clic), riducendo così il punteggio .
Alcune fonti hanno riportato un punteggio di 7.5 (Alto) dal National Vulnerability Database (NVD) . In pratica, tuttavia, diverse revisioni, inclusa l'analisi di TNW, hanno notato che sia il record CSAF di Microsoft che la voce NVD riflettevano un identico vettore 6.5
. La percezione di un punteggio più alto potrebbe essere nata da analisi indipendenti che calcolavano il rischio con presupposti di impatto più ampi o dal riverbero delle prime segnalazioni.
Al di là del numero, il consenso era chiaro: un solo clic poteva esporre i dati più sensibili di un'organizzazione.
SearchLeak non è apparsa nel vuoto. Si è aggiunta ad altre due scoperte fondamentali sull'esfiltrazione tramite IA:
Il filo conduttore è l'iniezione di prompt, una minaccia che trasforma la capacità principale dell'IA—seguire le istruzioni—in una superficie d'attacco. Ogni vulnerabilità successiva ha dimostrato che correggere una superficie (Consumer vs. Enterprise) o aggiungere barriere (elaborazione documenti vs. query di ricerca) non elimina la classe di rischio; reindirizza soltanto la creatività degli aggressori .
SearchLeak in sé è stata corretta e non richiede alcuna azione da parte dei clienti. Ma la tecnica non scomparirà, e i team di sicurezza dovrebbero mettere in pratica gli insegnamenti.
Monitorare gli URL di Copilot Search. Il parametro q è ancora esposto. Cercate HTML codificato, payload simili a script o stringhe di istruzioni sospettosamente lunghe negli URL di Copilot Enterprise Search che transitano nei log del vostro proxy .
Tenere d'occhio richieste anomale in uscita verso gli endpoint immagine di Bing. Un utente che genera improvvisamente molteplici richieste a *.bing.com con percorsi di ricerca immagine insoliti—specialmente pattern che assomigliano a dati codificati o esfiltrati—dovrebbe far scattare un allarme .
Limitare la superficie indicizzata da Copilot. Applicate il principio del minimo privilegio nella governance dei dati. Restringete i siti SharePoint, le cartelle OneDrive e le caselle di posta che Copilot può indicizzare, in modo che una futura vulnerabilità non equivalga al furto di tutto ciò a cui l'utente può accedere. Verificate e riducete regolarmente i permessi di Microsoft Graph concessi a Copilot .
La divulgazione di SearchLeak non è stata la storia di una singola patch, ma un avvertimento sulla crescente intersezione tra iniezione di prompt e vulnerabilità web classiche. Man mano che le organizzazioni adottano copiloti IA con accesso profondo ai propri dati, i modelli di sicurezza che trattano l'output dell'IA come contenuto fidato devono essere riconsiderati. La prossima catena non userà gli stessi tre bug—ma quasi certamente riutilizzerà lo stesso schema.
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