LONDON (IT BOLTWISE) – Sicherheitsforscher zeigen, wie Zero-Click-Angriffe auf Microsoft Copilot und Microsoft 365 Genehmigungsmechanismen aushebeln. Über versteckte Prompt-Anweisungen oder missbrauchte Datei- und Link-Workflows können Angreifer auf OneDrive-Inhalte zugreifen und sie extern exfiltrieren. Parallel warnen Meldungen vor automatisierten Phishing-Plattformen, die gerade OAuth- und Token-Schritte ausnutzen und selbst MFA aushebeln. Damit entsteht für Unternehmen eine neue, deutlich schwerer zu kontrollierende Angriffsfläche rund um KI-Assistenten.
Der Sicherheitsfokus rund um KI-Assistenzsysteme verschiebt sich gerade von der „Prompt-Idee“ hin zur harten Praxis: Wer in einer Unternehmensumgebung über Berechtigungen und Arbeitsabläufe verfügt, kann auch ohne klassischen Click eine Kette aus Datenzugriff und Exfiltration auslösen. Für Microsofts Copilot-Integration in Microsoft 365 zeigen neue Berichte, dass sich etablierte Genehmigungs- und Freigabemechanismen faktisch umgehen lassen. Während viele Organisationen ihre Aufmerksamkeit bisher auf klassische Phishing-E-Mails oder schädliche Anhänge richteten, rückt nun die Kombination aus KI-Verarbeitung, Berechtigungen und Automatisierung in den Mittelpunkt des Risikos.
Technisch wird das Problem besonders greifbar am Konzept „indirekte Prompt-Injection“: Ein Angreifer platziert in einer scheinbar harmlosen Nachricht versteckte Anweisungen, die die KI beim Bearbeiten „mitnimmt“. Sobald Copilot die Nachricht verarbeitet, kann er – je nach Ausgestaltung der Skills und Datenzugriffsrechte – auf interne Inhalte wie OneDrive-Dateien zugreifen und diese über externe Kanäle wieder ablegen. Ein weiterer Hebel ist die Abfolge im Arbeitsablauf selbst: Wenn der Assistent sensible Dateilinks weitergeben kann, ohne den von Microsoft vorgesehenen Genehmigungsprozess auszulösen, wird aus einer Sicherheitsannahme eine Angriffsoption. In Tests soll dies unter realistischen Bedingungen in allen Versuchen funktioniert haben.
Der Architektur-Ursprung des Risikos liegt weniger in einzelnen Modellparametern, sondern im Berechtigungsmodell und in der Operationalisierung der KI: Copilot erbt wiederkehrende Rechte eines Microsoft-365-Nutzers und kann dadurch Aktionen ausführen, die sich für den Angreifer wie „legitime“ Workflows anfühlen. Entscheidend ist außerdem die Entwicklungsseite: Dass bereits vergleichsweise wenige Codezeilen in einer Skill-Datei genügen können, um den vorgesehenen Sicherheitszaun zu durchbrechen, zeigt, wie schmal die Lücke zwischen „funktionaler Automatisierung“ und „missbräuchlicher Ausführung“ in der Praxis sein kann. Im Branchenvergleich setzen Anbieter wie Google mit Gemini in Enterprise-Workflows oder OpenAI in produktnahen Integrationen zwar ebenfalls auf Sicherheitsmechanismen, aber das Zusammenspiel aus Agentenlogik, Tool-Aufrufen und OAuth-/Link-Mechaniken bleibt ein gemeinsamer Angriffsraum.
Marktseitig kommt verschärfend hinzu, dass sich die Angriffsökonomie professionalisiert. Laut Warnhinweisen steht eine neue Welle automatisierter Phishing-Plattformen im Raum, die gezielt Microsoft-365-Konten adressieren. Besonders relevant ist dabei OAuth-Gerätecode-Phishing, weil es selbst Multi-Faktor-Authentifizierung in der Praxis aushebeln kann, wenn Tokens oder Sitzungskontexte kompromittiert werden. Eine beobachtete Plattform namens „Kali365“ wird als „Phishing-as-a-Service“ beschrieben und liefert neben KI-generierten Ködern auch vorgefertigte Kampagnenvorlagen. Sicherheitsbeobachter berichten zudem von großen Kampagnen, bei denen nach Token-Diebstahl sofort Postfachregeln manipuliert und neue Geräte registriert werden, um Persistenz zu etablieren.
Einordnung aus Expertensicht: Sicherheitsexperten betonen, dass sich der Schutz dann nicht mehr nur an einer klassischen MFA-Schalterlogik festmachen lässt, sondern an bedingten Zugriffsrichtlinien und einer identitätszentrierten Sicherheitsstrategie. Besonders wichtig ist dabei die Token-Ebene: Wenn der Angreifer über gestohlene Sitzungstokens in den „vertrauenswürdigen“ Zustand gelangt, helfen Inhaltsfilter oder reine Anhangsprüfungen oft zu wenig. In dem Zusammenhang wird auch deutlich, warum die Kombination aus KI und Office-Ökosystem die Angriffsoberfläche vergrößert: KI kann Nachrichten verarbeiten, Zusammenfassungen erstellen, Daten aus verschiedenen Quellen referenzieren und dabei unbemerkt zusätzliche Aktionen anstoßen. Genau deshalb werden „Defense-in-Depth“-Konzepte wieder so zentral.
Neben der Copilot-Schicht existieren weitere Infrastruktur- und Lieferkettenrisiken. So rückt ein älterer Fehler aus der Chromium Background Fetch API erneut in den Fokus, da er – je nach Browser-Implementierung – dauerhafte, browserbasierte Botnetz-Strukturen ermöglichen könnte. Parallele Meldungen aus der Softwareentwicklung zeigen, wie sich KI auch in die Malware-Entstehung verlagert: GitHub bestätigte einen Einbruch in interne Repositories, der mit einer manipulierten Visual-Studio-Code-Erweiterung in Verbindung gebracht wurde. Zudem wird von einem durch ein KI-Modell unterstützten Entwicklungsprozess für einen Wurm berichtet, der anschließend hunderte npm-Paketversionen kompromittierte. Ergänzend demonstriert „Project Glasswing“ (Anthropic) die Skalierungsfrage: Wenn KI Tausende potenzielle Schwachstellen findet, entsteht gleichzeitig ein Patch-Stau, der Angreifer strategisch ausnutzen können.
Für die Verteidigung setzen viele Unternehmen nun verstärkt auf KI-unterstützte Security Operations, gleichzeitig aber auf harte Governance. Microsoft aktualisierte Defender XDR so, dass Security Copilot bis zu 100 Warnmeldungen zu einem Sicherheitsvorfall zusammenfassen kann, um Reaktionszeiten zu verkürzen und Teams schneller auf zeitliche Abfolgen, betroffene Ressourcen und Indikatoren zu fokussieren. Dennoch warnen Fachleute vor einer „KI-Schnelligkeit“ ohne Sicherheitsneugestaltung: Unternehmen sollten externe Inhalte konsequent als nicht vertrauenswürdig behandeln, Ausgabekanäle bereinigen, KI nur mit minimal notwendigen Rechten ausstatten und jeden Tool-Aufruf protokollieren. Das ist auch regulatorisch anschlussfähig, denn im Umfeld der EU-Regulierung zu KI-Systemen werden Nachvollziehbarkeit, Risikomanagement und technische sowie organisatorische Schutzmaßnahmen zunehmend zur Erwartung für Enterprise-Deployment. In der Praxis wird die nächste Phase daher weniger im Modell liegen, sondern in einer besseren Verknüpfung aus Identitätskontrollen, Datenflüssen und KI-Policy-Engine.
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