REDMOND / LONDON (IT BOLTWISE) – Microsoft hat kürzlich kritische Sicherheitslücken in seinem Microsoft 365 Copilot geschlossen, die sensible Daten gefährdeten. Die Schwachstellen wurden durch automatische Updates behoben, während neue Überwachungstools eingeführt werden, um unautorisierte KI-Nutzung zu verhindern.
Microsoft hat kürzlich bedeutende Fortschritte bei der Sicherung seiner KI-gestützten Dienste gemacht, indem es kritische Sicherheitslücken in Microsoft 365 Copilot geschlossen hat. Diese Schwachstellen, die als CVE-2026-26129, CVE-2026-26164 und CVE-2026-33111 bekannt sind, ermöglichten potenziell unbefugten Zugriff auf vertrauliche Informationen während KI-gestützter Interaktionen. Die Behebung erfolgte durch automatische Updates, die keinen manuellen Eingriff erforderten.
Die Sicherheitslücken wurden von Estevam Arantes, einem internen Sicherheitsforscher bei Microsoft, und dem externen Experten 0xSombra entdeckt. Der Schweregrad dieser Schwachstellen wurde auf der CVSS-Skala mit 7,5 beziehungsweise 6,5 bewertet, was sie in den mittleren bis hohen Bereich einordnet. Betroffen waren insbesondere die Copilot-Chat-Funktion im Edge-Browser sowie die Copilot-Funktionen in Word, Excel, PowerPoint und der Windows-11-Taskleiste.
Parallel zu den Sicherheitsupdates hat Microsoft seine Purview Insider Risk Management-Suite erweitert. Diese neuen Überwachungstools sollen IT-Administratoren in die Lage versetzen, KI-Eingaben und -Antworten zu überwachen, die als riskant eingestuft werden. Diese Maßnahmen zielen darauf ab, Unternehmen vor nicht autorisierten KI-Tools und versehentlichen Datenlecks zu schützen, ein Phänomen, das als ‘Shadow AI’ bekannt ist.
Die Einführung dieser Sicherheitsmaßnahmen erfolgt zu einem Zeitpunkt, an dem Microsoft den Copilot tiefer in die Office-Welt integriert, um die Produktivität zu steigern. Analysten warnen jedoch vor den Herausforderungen, die mit der Integration von KI-Agenten verbunden sind. Gartner prognostiziert, dass bis 2027 etwa 40 Prozent der ‘agentic AI’-Projekte scheitern könnten, hauptsächlich aufgrund hoher Kosten, Governance-Problemen und technischer Komplexität.
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