Ein einfacher Klick auf einen Link entpuppt sich als Einfallstor, das Angreifern unbemerkt den Zugriff auf private Konversationen mit einem KI-Assistenten gewährt. Diese beunruhigende Entdeckung verdeutlicht, wie alltägliche Web-Funktionen in den Händen von Angreifern zu raffinierten Werkzeugen für den Datendiebstahl werden können. Die Untersuchung einer kürzlich geschlossenen Schwachstelle in Microsoft Copilot zeigt, dass die Sicherheit von KI-Systemen eine neue Dimension erreicht hat, in der die Bedrohung nicht mehr nur in komplexen Code-Exploits, sondern auch in der cleveren Manipulation von Benutzeroberflächen liegt.
Der „Reprompt“-Angriff: Eine stille Bedrohung für persönliche Daten
Die von Varonis Threat Labs aufgedeckte Sicherheitslücke in Microsoft Copilot Personal, bekannt als „Reprompt“-Angriff, stellte eine erhebliche Gefahr für die Privatsphäre der Nutzer dar. Die Methode ermöglichte es Angreifern, über eine speziell präparierte URL unbemerkt Daten aus einer aktiven Copilot-Sitzung auszuleiten. Ein Klick des Opfers auf diesen Link genügte, um den gesamten Prozess in Gang zu setzen, ohne dass weitere Interaktionen oder sichtbare Anzeichen auf die Kompromittierung hindeuteten.
Der Angriff zeichnete sich durch seine unauffällige Natur aus. Im Gegensatz zu traditionellen Angriffen, die oft auf die Installation von Malware oder die Eingabe von Anmeldeinformationen abzielen, nutzte diese Methode legitime Funktionen der Webanwendung aus. Die böswillige Anweisung war direkt in der URL verborgen und wurde im Hintergrund ausgeführt, wodurch der Datenabfluss für den Nutzer vollständig unsichtbar blieb. Selbst nach dem Schließen des manipulierten Browser-Tabs konnte die Sitzung kompromittiert bleiben.
Hintergrund und Relevanz der KI-Sicherheit
Die wachsende Integration von KI-Assistenten in den digitalen Alltag verändert nicht nur die Art und Weise, wie wir arbeiten und Informationen abrufen, sondern eröffnet auch neue Angriffsvektoren. Systeme wie Copilot sind darauf ausgelegt, auf den Kontext von Gesprächen, Dokumenten und persönlichen Daten zuzugreifen, um relevante Antworten zu liefern. Diese Fähigkeit macht sie zu einem attraktiven Ziel für Angreifer, die es auf sensible Informationen abgesehen haben.
Diese Entwicklung unterstreicht die Dringlichkeit, robuste und proaktive Sicherheitsmechanismen für KI-Anwendungen zu entwickeln. Da Nutzer diesen Systemen zunehmend persönliche und berufliche Daten anvertrauen, kann eine einzige Schwachstelle weitreichende Konsequenzen haben. Der „Reprompt“-Angriff ist ein klares Signal dafür, dass herkömmliche Sicherheitsmodelle erweitert werden müssen, um den spezifischen Risiken generativer KI-Plattformen gerecht zu werden.
Analyse des Angriffs: Methode, Ergebnisse und Konsequenzen
Methodik
Der Angriff basierte auf einer mehrstufigen Methode, die den URL-Parameter „q“ als Einstiegspunkt nutzte. Dieser Parameter erlaubt es, einen Prompt direkt beim Laden der Copilot-Seite vorab auszufüllen und auszuführen. Angreifer schleusten darüber eine bösartige Anweisung ein, die zunächst Schutzmaßnahmen umging, indem sie identische Aktionen doppelt ausführte, um die Sicherheitslogik zu verwirren.
Nach der Umgehung der ersten Hürden übernahm das Skript die Kontrolle über die Sitzung und leitete die Kommunikation auf einen externen Server des Angreifers um. Von diesem Server aus konnten dynamisch weitere Befehle gesendet werden, um den Verlauf der Konversation, den Kontext und andere Metadaten der Nutzersitzung abzugreifen und zu exfiltrieren. Der gesamte Prozess lief für den Nutzer unbemerkt im Hintergrund ab.
Ergebnisse
Die zentrale Erkenntnis der Untersuchung war, dass Angreifer durch einen einzigen Klick den vollständigen Verlauf und Kontext einer aktiven Copilot-Sitzung stehlen konnten. Dieser Angriff erforderte weder die Installation von Plug-ins noch eine weitere Interaktion des Nutzers im Chatfenster, was ihn besonders heimtückisch machte.
Zudem hinterließ die Attacke keine lokalen Spuren auf dem Gerät des Opfers, was eine spätere forensische Analyse erschwerte. Die Untersuchung bestätigte, dass ausschließlich die persönliche Version von Microsoft Copilot betroffen war, während die Unternehmensversion Microsoft 365 Copilot immun gegen diesen spezifischen Angriff war. Microsoft bestätigte die Schwachstelle und stellte am 14. Januar 2026 einen Patch bereit, um die Lücke zu schließen.
Implikationen
Die Entdeckung dieser Schwachstelle hat weitreichende Folgen für die Nutzersicherheit und das Vertrauen in KI-gestützte Dienste. Sie demonstriert, dass selbst scheinbar harmlose Funktionen wie das Teilen von Links ein erhebliches Sicherheitsrisiko darstellen können, wenn sie nicht ausreichend abgesichert sind. Für Nutzer bedeutet dies, dass ein gesundes Misstrauen gegenüber unbekannten Links wichtiger denn je ist.
Für Hersteller ergibt sich daraus die Notwendigkeit, den gesamten Interaktionszyklus von KI-Systemen abzusichern. Es reicht nicht aus, nur die direkte Eingabe im Chatfenster zu validieren. Vielmehr müssen auch Mechanismen implementiert werden, die nachgeladene Anweisungen und die Kommunikation mit externen Quellen streng überwachen, um Manipulationen zu verhindern.
Reflexion und zukünftige Forschungsansätze
Reflexion
Der „Reprompt“-Angriff verdeutlicht die Herausforderung, subtile Ausnutzungen legitimer Funktionen in komplexen Webanwendungen zu erkennen und abzuwehren. Der Angriffsvektor war keine klassische Sicherheitslücke im Code, sondern eine kreative Kombination bestehender Web-Technologien, die für böswillige Zwecke missbraucht wurden. Dies zeigt, dass Sicherheitsteams über traditionelle Schwachstellenanalysen hinausdenken müssen.
Diese Art von Angriff wirft ein Schlaglicht auf die Notwendigkeit, die Interaktion zwischen verschiedenen Komponenten einer Webanwendung ganzheitlich zu betrachten. Die Sicherheitsarchitektur muss darauf ausgelegt sein, unerwartete und potenziell schädliche Befehlsketten zu identifizieren, selbst wenn jeder einzelne Schritt für sich genommen legitim erscheint.
Zukünftige Forschungsansätze
Zukünftige Forschung sollte sich auf die Entwicklung proaktiver Sicherheitsarchitekturen für KI-Systeme konzentrieren. Dazu gehören Ansätze wie die Implementierung von streng begrenzten Berechtigungen (Least-Privilege-Prinzip) für KI-Sitzungen und die Entwicklung von Systemen zur Erkennung anomalen Verhaltens, die ungewöhnliche Anfragen oder Datenflüsse in Echtzeit identifizieren können.
Darüber hinaus ist es entscheidend, ähnliche potenzielle Schwachstellen in anderen generativen KI-Plattformen systematisch zu untersuchen. Forschungsfragen könnten sich darauf konzentrieren, wie URL-Parameter, APIs oder Plug-in-Schnittstellen in anderen Systemen manipuliert werden könnten. Eine plattformübergreifende Analyse würde dazu beitragen, allgemeingültige Sicherheitsstandards für die gesamte Branche zu etablieren.
Zusammenfassung und Fazit
Die aufgedeckte „Reprompt“-Schwachstelle in Microsoft Copilot Personal verdeutlichte eine neue Klasse von Bedrohungen, bei der die Manipulation von Benutzeroberflächen zum zentralen Angriffsvektor wird. Der Fall zeigte, wie durch die kreative Kombination legitimer Funktionen ein unauffälliger und dennoch wirkungsvoller Angriff auf persönliche Daten möglich war, der das Vertrauen der Nutzer in KI-Dienste erschütterte.
Diese Untersuchung führte zu der Schlussfolgerung, dass die Sicherheit von KI-Systemen eine umfassende Strategie erfordert, die weit über traditionelle Schutzmaßnahmen hinausgeht. Es wurde deutlich, dass Hersteller den gesamten Lebenszyklus der Nutzerinteraktion absichern müssen, um zukünftige Bedrohungen abzuwehren und das Vertrauen in diese transformative Technologie langfristig zu gewährleisten.
