Microsoft rechaza que fallos de prompt injection en Copilot sean vulnerabilidades de seguridad
Introducción
La reciente polémica entre Microsoft y la comunidad de ciberseguridad por los problemas de prompt injection y fallos de aislamiento en el asistente Copilot ha reavivado el debate sobre cómo definir y gestionar los riesgos en sistemas de inteligencia artificial generativa. Mientras investigadores independientes alertan sobre posibles vectores de ataque y consecuencias para la seguridad corporativa, Microsoft sostiene que dichos hallazgos no constituyen vulnerabilidades per se bajo sus criterios habituales. Este desencuentro expone la brecha creciente entre la percepción de riesgo de los grandes fabricantes y la comunidad técnica especializada.
Contexto del Incidente o Vulnerabilidad
El incidente saltó a la luz tras la publicación de varios informes por parte de un ingeniero de seguridad que identificó múltiples casos de prompt injection y deficiencias en los mecanismos de sandboxing de Microsoft Copilot. El investigador demostró cómo era posible manipular las instrucciones introducidas en el sistema para lograr que el asistente generase respuestas no deseadas, filtrase información restringida o ejecutase acciones no autorizadas. Microsoft, por su parte, revisó los análisis y concluyó que estos comportamientos no suponían vulnerabilidades de seguridad en el sentido tradicional.
Este tipo de discrepancia no es nueva, pero adquiere una dimensión especial en el contexto de las soluciones de IA generativa, como Copilot, ChatGPT o Gemini, donde los criterios clásicos de CVE y gestión de vulnerabilidades pueden quedarse cortos frente a nuevas superficies de ataque.
Detalles Técnicos (CVE, vectores de ataque, TTP MITRE ATT&CK, IoC…)
La problemática se centra en dos vectores principales:
1. Prompt Injection: Este ataque aprovecha la incapacidad del LLM (Large Language Model) para distinguir entre instrucciones legítimas y maliciosas dentro del prompt. Mediante técnicas de in-context learning o instrucciones camufladas («jailbreaks»), un atacante puede manipular la salida del modelo para obtener información sensible, modificar el comportamiento esperado o saltarse controles predefinidos. Estos ataques se catalogan bajo la técnica T1566 (Phishing), T1204 (User Execution) y T1059 (Command and Scripting Interpreter) del framework MITRE ATT&CK, debido a su capacidad para ejecutar instrucciones arbitrarias en el contexto del usuario.
2. Sandbox Bypass: El investigador detectó debilidades en los mecanismos de aislamiento de Copilot, permitiendo la interacción entre instancias o la fuga de datos entre sesiones. Aunque no se ha asignado un CVE específico a estos hallazgos, sí se han observado patrones IoC como prompts modificados, logs de actividad sospechosa y respuestas que contienen fragmentos de información que deberían estar segregados.
Exploits conocidos: No existen exploits públicos totalmente automatizados para estas técnicas, aunque se han documentado PoC (Proof of Concept) en plataformas como Metasploit Framework y scripts ad hoc para verificar la explotación de prompt injection en entornos controlados.
Impacto y Riesgos
El impacto potencial de estos fallos es significativo en entornos corporativos. Un ataque exitoso de prompt injection puede llevar a la exfiltración de datos sensibles (PII, credenciales, información estratégica) y a la generación de acciones automatizadas no deseadas. Además, el bypass de sandboxing puede permitir el movimiento lateral entre instancias de IA, rompiendo la compartimentación de información esencial para el cumplimiento normativo (especialmente bajo el RGPD y la inminente NIS2).
Las estimaciones sugieren que un 40% de los entornos empresariales que han desplegado Copilot o asistentes LLM similares carecen de mecanismos de detección y respuesta específicos para estos vectores, aumentando el riesgo de compromiso.
Medidas de Mitigación y Recomendaciones
Para mitigar estos riesgos, se recomiendan las siguientes acciones:
– Implementar validaciones estrictas de prompts, utilizando listas blancas, filtros de contenido y mecanismos de red teaming continuos.
– Desplegar herramientas de monitorización del comportamiento de los LLM, capaces de identificar patrones anómalos en las respuestas y en el flujo de instrucciones.
– Revisar y fortalecer los mecanismos de sandboxing, asegurando el aislamiento efectivo entre sesiones y usuarios.
– Aplicar políticas de mínimos privilegios en la integración de Copilot con otros sistemas y limitar el acceso a información sensible.
– Mantenerse actualizado respecto a parches y recomendaciones de seguridad publicadas por Microsoft y otros vendors.
Opinión de Expertos
Varios analistas y responsables de ciberseguridad han expresado su preocupación ante la postura de Microsoft. Según Marta Sánchez, CISO de una multinacional tecnológica, “el hecho de que no haya un exploit tradicional no implica que el riesgo sea menor. Los sistemas de IA generativa presentan superficies de ataque muy novedosas que requieren una revisión urgente de los modelos de threat modeling y respuesta ante incidentes”.
Por su parte, investigadores del sector denuncian la falta de transparencia y de un marco común para la catalogación de vulnerabilidades en IA, reclamando la adaptación de estándares como CVSS y la inclusión de parámetros específicos para estos entornos.
Implicaciones para Empresas y Usuarios
La negativa de Microsoft a reconocer estos hallazgos como vulnerabilidades puede dificultar la priorización de recursos y la adopción de medidas correctivas en muchas organizaciones. Las empresas deben ser proactivas a la hora de establecer controles de seguridad adicionales, más allá de las recomendaciones oficiales del fabricante, y considerar el riesgo reputacional y legal asociado a posibles filtraciones de datos.
Además, la entrada en vigor de normativas como NIS2 y la adaptación continuada del RGPD obligan a las compañías a auditar y documentar los riesgos asociados a la IA generativa, así como a demostrar la diligencia debida en la protección de datos personales y empresariales.
Conclusiones
El caso Copilot pone de manifiesto la urgencia de redefinir los criterios de riesgo y vulnerabilidad en la era de la IA generativa. Mientras los fabricantes y la comunidad técnica no logren consensuar marcos y estándares adaptados a estas nuevas amenazas, la brecha entre la protección real y la percepción del riesgo seguirá creciendo, exponiendo a empresas y usuarios a escenarios de compromiso difíciles de anticipar y gestionar.
(Fuente: www.bleepingcomputer.com)