**Microsoft refuerza la protección de datos en Copilot: Nuevos controles DLP bloquean el acceso a documentos confidenciales**
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### 1. Introducción
Ante la rápida adopción de asistentes de inteligencia artificial como Copilot en entornos corporativos, Microsoft ha anunciado la ampliación de sus controles de prevención de pérdida de datos (DLP) en Microsoft 365. Esta medida busca limitar el acceso del asistente Copilot a documentos confidenciales de Word, Excel y PowerPoint, independientemente de su ubicación dentro de la infraestructura de la organización. El objetivo es reforzar la seguridad y privacidad de la información sensible, en un contexto marcado por el aumento de los riesgos asociados al procesamiento automatizado de datos críticos.
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### 2. Contexto del Incidente o Vulnerabilidad
El despliegue de Copilot, la IA generativa de Microsoft 365, ha supuesto un importante avance en productividad, pero también ha planteado inquietudes en materia de ciberseguridad. Hasta ahora, las políticas de DLP de Microsoft 365 permitían controlar el flujo de datos sensibles en aplicaciones como Exchange Online, SharePoint y Teams, pero la integración de Copilot introdujo un nuevo vector de exposición: la posibilidad de que la IA accediera, procesara y expusiera información confidencial durante sus interacciones con los usuarios.
En respuesta a las demandas del sector y tras varias pruebas piloto, Microsoft ha decidido extender las capacidades de DLP para bloquear de forma proactiva que Copilot procese documentos protegidos, incluso cuando estos se encuentren fuera de las ubicaciones tradicionales controladas por DLP.
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### 3. Detalles Técnicos
La ampliación de los controles DLP se apoya en las tecnologías nativas de Microsoft Purview Data Loss Prevention. Las organizaciones pueden definir etiquetas de sensibilidad (Sensitivity Labels) en Microsoft Information Protection (MIP) para clasificar documentos como «Confidencial», «Restringido» o equivalentes personalizados. A partir de esta actualización, cualquier archivo de Word, Excel o PowerPoint con una etiqueta que coincida con las políticas de DLP quedará automáticamente fuera del alcance de Copilot.
#### CVE y vectores de ataque
Aunque no se ha publicado una vulnerabilidad específica (CVE) asociada a Copilot, la interacción de la IA con documentos sensibles puede considerarse un vector de riesgo relevante dentro de la táctica “Data from Information Repositories” (ID: T1213) del framework MITRE ATT&CK. El procesamiento no autorizado de información puede conducir a fugas accidentales o exfiltración de datos.
#### Indicadores de compromiso (IoC)
No se han reportado incidentes de compromiso masivo relacionados con Copilot, pero los principales IoC a monitorizar incluyen accesos inusuales a documentos etiquetados como confidenciales por parte de cuentas de servicio asociadas a Copilot, así como intentos de procesamiento de archivos bloqueados por DLP.
#### Herramientas y frameworks
No existen exploits públicos ni módulos en Metasploit o Cobalt Strike orientados a la explotación directa de Copilot, pero la supervisión de logs de acceso y el uso de Microsoft Defender for Cloud Apps son cruciales para detectar posibles abusos.
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### 4. Impacto y Riesgos
La principal amenaza radica en la posibilidad de que Copilot pudiera acceder y procesar información crítica, como datos financieros, propiedad intelectual o registros personales protegidos por el GDPR. Según estimaciones de Microsoft, más del 30% de los documentos empresariales contienen algún tipo de información sensible, lo que incrementa la superficie de exposición si no se aplican controles granulares.
El coste medio de una brecha de datos en Europa supera los 4 millones de euros, según el informe de IBM “Cost of a Data Breach 2023”, y la exposición accidental a través de herramientas de IA puede tener consecuencias legales bajo NIS2, GDPR y normativas sectoriales como PCI-DSS.
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### 5. Medidas de Mitigación y Recomendaciones
Se recomienda a las organizaciones realizar un inventario completo de etiquetas de sensibilidad y revisar todas las políticas de DLP en Microsoft Purview. Es crítico:
– Aplicar etiquetas de sensibilidad y reglas de DLP de forma exhaustiva en SharePoint, OneDrive y Teams.
– Monitorizar los accesos y procesamientos realizados por Copilot mediante logs y alertas en Microsoft Defender.
– Revisar los permisos concedidos a cuentas de servicio de Copilot y limitar el acceso solo a documentos no sensibles.
– Formar a los usuarios sobre la correcta clasificación de información y las nuevas capacidades de protección.
Microsoft también sugiere realizar pruebas periódicas de efectividad de las políticas DLP y simular escenarios en entornos de desarrollo controlados.
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### 6. Opinión de Expertos
Expertos en ciberseguridad como Kevin Beaumont advierten que la integración de IA en los flujos de trabajo incrementa la complejidad de la gestión de datos y requiere una aproximación “zero trust” en todos los niveles. “La IA puede ser una gran aliada en productividad, pero debe operar bajo los mismos principios de mínima exposición y control granular que cualquier otro sistema automatizado”, señala Beaumont.
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### 7. Implicaciones para Empresas y Usuarios
Para los CISOs y responsables de cumplimiento, esta actualización representa un avance significativo en la protección proactiva frente a fugas de datos accidentales. Las empresas que operan bajo marcos regulatorios estrictos, como las del sector financiero o sanitario, verán reforzadas sus capacidades para auditar y bloquear el procesamiento de información crítica por parte de Copilot.
Los usuarios, por su parte, deberán adaptarse a nuevas advertencias y restricciones cuando intenten utilizar Copilot con documentos confidenciales, lo que exigirá una mayor concienciación y formación.
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### 8. Conclusiones
La decisión de Microsoft de reforzar los controles DLP sobre Copilot responde a una tendencia clara: la convergencia entre IA y ciberseguridad exige mecanismos de protección robustos y transparentes. El nuevo enfoque proactivo no solo mejora el cumplimiento normativo, sino que también reduce la superficie de riesgo asociada al uso de asistentes inteligentes en el entorno corporativo. La gestión eficaz de etiquetas de sensibilidad y una supervisión continua serán claves para maximizar los beneficios de la IA sin comprometer la seguridad de los datos.
(Fuente: www.bleepingcomputer.com)