Zurück zur Übersicht

TECHFIXBK BLOG

Microsoft Hatası Özel E-postaları Copilot AI'ya İfşa Etti

M

Microsoft Hatası Özel E-postaları Copilot AI'ya İfşa Etti

TechFixBK
||25 min read

Microsoft 365 Copilot'taki kritik bir güvenlik açığı, yapay zekanın gizli e-postaları taramasına ve özetlemesine izin vererek veri gizliliği risklerini ortaya çıkardı.

Microsoft Copilot Gizlilik Olayı: Yapay Zeka Veri İfşası Risklerini Yönetme

CW1226324 hatası olarak tanımlanan kritik bir güvenlik açığı, Microsoft Copilot asistanının Microsoft Outlook'taki gizli e-postaları taramasına ve özetlemesine olanak tanıyarak yerleşik gizlilik korumalarını devre dışı bırakıyor [11]. Bu kılavuz, bu veri ifşasının etkisini incelemekte ve kuruluşunuz içindeki yapay zeka entegrasyon risklerini yönetmek için stratejiler sunmaktadır [11][35].

Giriş ve Bu Yazı Kimler İçin?

Yapay zeka üretkenliği vaadi genellikle önemli bir temel kaygıyı da beraberinde getirir: özel ve hassas verilerin ait olmadıkları yerlerde su yüzüne çıkma potansiyeli [9][11]. Son gözlemler, yanlış yapılandırılmış Microsoft 365 Copilot aracıları ve arama işlevlerinin, dahili e-postaları ve dosyaları kuruluş içindeki yetkisiz kullanıcılara yanlışlıkla ifşa edebileceğini göstermektedir [1][3][12]. Bu araçlar iş akışlarını kolaylaştırmak için tasarlanmış olsa da, yapay zekanın hızlı benimsenmesi genellikle geleneksel güvenlik kontrollerinin uygulanma hızını geride bırakmıştır [9][11].

Bu makale, veri yerleşimi ve izin sınırları konusunda endişe duyan Microsoft 365 yöneticileri, BT güvenlik uzmanları ve son kullanıcılar için teknik bir genel bakış sunmaktadır [2][10]. Microsoft Copilot Studio ve Copilot Chat'teki belirli yapılandırmaların nasıl istenmeyen veri görünürlüğüne yol açabileceğini detaylandırmaktadır [1][3][12].

Bu raporun kapsamı şunlarla sınırlıdır:

  • Microsoft 365 Copilot ve entegre aracıları ile ilişkili güvenlik riskleri [1][9].
  • Microsoft ekosistemi içindeki veri yönetişimi ve kimlik doğrulama yanlış yapılandırmaları [1][11].
  • Dahili veri ifşasını tespit etme ve azaltma yöntemleri [1][3].

Bu makale, Microsoft dışı yapay zeka platformlarını, üçüncü taraf Büyük Dil Modellerini (LLM'ler) veya Microsoft 365 ortamı dışındaki tüketici sınıfı yapay zeka araçlarını kapsamaz.

Özet: Sizin İçin Ne Anlama Geliyor?

Microsoft 365 Copilot'taki kritik bir yazılım hatası, yakın zamanda yapay zekanın gizlilik korumalarını aşmasına ve hassas bilgilere erişmesine izin verdi [1][4]. Kuruluşunuz Copilot Chat kullanıyorsa, temel bilgiler şunlardır:

  • İhlal: Bir hata (CW1226324 olarak izlenir), yapay zekanın Outlook'un "Gönderilmiş Öğeler" ve "Taslaklar" klasörlerindeki e-postaları, açıkça "gizli" duyarlılık etiketleriyle işaretlenmiş olsalar bile taramasına ve özetlemesine izin verdi [1][3][9].
  • Kapsam: Güvenlik açığı, otomatik araçların korunan içeriği okumasını engellemek için tasarlanan yerleşik Veri Kaybı Önleme (DLP) politikalarını devre dışı bıraktı [3][4][9].
  • Düzeltme: Microsoft, teknik hatayı gidermek için Şubat 2026'nın başlarında bir yama yayınlamaya başladı [4][28][32]. Doğrudan erişim yolu kapatılıyor olsa da, bazı kuruluşlar başarılı iyileştirme için hala izlenmektedir [7].
  • Acil Eylem: Yöneticiler Microsoft 365 denetim günlüklerini incelemeli ve duyarlılık etiketlerinin tüm yapay zeka özellikli iş akışlarında doğru şekilde uygulandığını doğrulamalıdır [28][35].
  • Uzun Vadeli Görünüm: Uzmanlar, bu özel hata yamalanırken, olayın yapay zeka asistanlarının kurumsal ortamlarda verileri nasıl geri çağırdığına dair "maddi bir riski" vurguladığını belirtmektedir [3][7][10].

Temel Riskler ve Önerilen Adımlar

Endişe Durum Gerekli Eylem
Veri İfşası Gönderilmiş/Taslak klasörleri için onaylandı [1][10]. Hassas veri sızıntıları için son Copilot Chat özetlerini denetleyin [28].
DLP Atlatma Yazılım yamasıyla çözüldü [4][32]. Microsoft 365 yönetici portalınızdan yama durumunu onaylayın [3].
Uyumluluk Potansiyel düzenleyici risk [10][34]. Dahili yapay zeka veri akışı politikalarını ve risk değerlendirmelerini gözden geçirin [35].

Bu olay, üretken yapay zeka entegrasyonlarının, geleneksel güvenlik kontrollerinin başlangıçta yakalayamayabileceği yeni veri erişim yolları oluşturabileceğini hatırlatmaktadır [7][34]. Dahili iletişimleri su yüzüne çıkaran çalışma alanı araçlarının sürekli incelenmesi tüm BT ekipleri için genel olarak önerilir [35].

Temel Kaynaklar (Hızlı Bağlantılar)

Arka Plan: Copilot Verilerinizle Nasıl Etkileşime Girer?

Veri ifşasının nasıl meydana gelebileceğini anlamak için öncelikle Microsoft 365 Copilot'un kurumsal bir ortamda nasıl çalıştığını anlamak gerekir. Copilot bağımsız bir arama motoru değildir; çalışanların günlük olarak kullandığı Word, Teams, Outlook ve SharePoint gibi uygulamalara entegre edilmiş bir yapay zeka asistanıdır [3][4].

Büyük Dil Modelinin (LLM) Rolü

Copilot'un temelinde bir Büyük Dil Modeli (LLM) bulunur. Basit bir ifadeyle LLM, devasa miktardaki bilgideki kalıpları tanımlayarak insan benzeri metinleri anlamak, özetlemek ve oluşturmak için eğitilmiş gelişmiş bir yapay zekadır [3][13].

Bir kullanıcı bir istem (prompt) girdiğinde, Copilot sadece genel eğitimine güvenmez. O işletmeye özel yanıtlar sağlamak için kuruluşun dahili verilerini "indeksler" veya tarar [3][11]. Bu süreç, yapay zekanın kaçırılan e-postaları özetlemesine, mevcut dosyalara dayalı proje planları oluşturmasına veya toplantı dökümlerinden özetler çıkarmasına olanak tanır [4][6].

Microsoft Graph'ı Anlamak

Copilot'un bu bilgileri görmesini sağlayan "bağlayıcı doku" Microsoft Graph olarak adlandırılır. Bu, kullanıcılar, dosyalar, e-postalar ve takvim etkinlikleri arasındaki ilişkileri haritalayan temel bir çerçevedir [3][4].

Bileşen Copilot'taki İşlevi
Veri Kaynakları Outlook, Teams, OneDrive ve SharePoint'i tarar [3].
Bağlamsal Geri Çağırma Belirli sorguları yanıtlamak için toplantı özetlerinden, sohbetlerden ve takvimlerden bilgi çeker [4].
Arama vs. Sohbet Arama, bağlantılara hızlı ve hedefli erişim sağlar; Sohbet keşifsel etkileşimlere odaklanır [3].

Veri Kaybı Önleme (DLP) ve İzinler

Normal çalışma koşulları altında Copilot, mevcut rol tabanlı erişim kontrollerine (RBAC) saygı duyacak şekilde tasarlanmıştır [3]. Bu, bir kullanıcının potansiyel olarak yalnızca geleneksel klasörler veya e-posta dizileri aracılığıyla erişim iznine sahip olduğu bilgileri görmesi gerektiği anlamına gelir [3].

Veri Kaybı Önleme (DLP), özel e-postalar veya finansal kayıtlar gibi hassas bilgilerin kaybolmamasını, kötüye kullanılmamasını veya yetkisiz kullanıcılar tarafından erişilmemesini sağlamayı amaçlayan kurallar ve araçlar setini ifade eder [1]. Bu sistemler tipik olarak sağlam olsa da, doğru yapılandırmalara dayanırlar. Sektör gözlemleri, aracıların tüm kuruluşla paylaşılması veya uygun kimlik doğrulamasının zorunlu kılınmaması gibi yanlış yapılandırmaların potansiyel olarak istenmeyen veri ifşasına veya "veri sızıntısına" yol açabileceğini göstermektedir [1][15].

Aracılar Erişimi Nasıl Genişletir?

Ekosistem yakın zamanda Copilot aracılarını içerecek şekilde gelişti [11]. Standart Copilot bir asistan olarak hareket ederken, aracılar belirli görevleri otomatikleştirmek veya bir kullanıcı adına "hareket etmek" için tasarlanmış amaca yönelik araçlardır [11][14]. Bu aracılar herhangi bir çalışan tarafından oluşturulabildiği ve bir ekip genelinde paylaşılabildiği için, dahili dosyalara yetkisiz erişimi önlemek adına dikkatli bir yönetişim gerektiren yeni bir veri etkileşimi katmanını temsil ederler [1][6].

Sorun Açıklaması: 2026 E-posta İfşası Hatası

Yöneticiler tarafından CW1226324 izleme etiketiyle tanımlanan olay, Microsoft 365 Copilot entegrasyonundaki kritik bir yazılım hatasını içeriyordu [6][11][14]. Bu hata, yapay zeka asistanının açık kullanıcı izni veya yönetici onayı olmadan gizli e-postalara erişmesine, bunları okumasına ve özetlemesine izin verdi [6][35]. Raporlar, sorunun öncelikle Outlook, Word ve Excel dahil olmak üzere Office üretkenlik paketindeki Copilot Chat özelliklerini etkilediğini göstermektedir [6][30].

Kusur özellikle ciddiydi çünkü yapay zekanın yerleşik Veri Kaybı Önleme (DLP) politikalarını atlamasına izin veriyordu [6][11][30]. Bu güvenlik protokolleri, otomatik araçların hassas bilgileri işlemesini veya taşımasını engelleyen "frenler" olarak hareket edecek şekilde tasarlanmıştır [11][34]. Mesajlar belirli "Gizli" veya "Çok Gizli" etiketleriyle işaretlenmiş olsa bile, yapay zeka aynı kuruluş içindeki kullanıcılar için içeriği taramaya ve ana hatlarını çıkarmaya devam etti [30][34].

Hata, özellikle bir kullanıcının posta kutusundaki iki hassas alanda tutulan içeriği hedef aldı:

Özellik Beklenen Davranış Hata Davranışı (CW1226324)
Gizli Etiketler Yapay zeka taramasını ve işlemesini engelle [30] Etiketler geri çağırma sistemi tarafından yok sayıldı [11][30]
DLP Politikaları Yetkisiz veri alımını önle [34] Sohbet iş akışı sırasında politikalar atlandı [6][25]
Taslaklar/Gönderilmiş Klasörleri Otomatik özetlemeden kısıtlanmış [28] İçerikler kullanıcı izni olmadan özetlendi [11][28]

Bu ifşa, kurumsal gizlilik ve kurumsal üretken yapay zeka araçlarına duyulan uzun vadeli güven konusunda önemli endişelere yol açtı [21][35]. Etkilenen klasörler genellikle iş sözleşmeleri, yasal yazışmalar ve kişisel tıbbi bilgiler içerdiğinden, yetkisiz işleme anında uyumluluk ve düzenleyici riskler oluşturur [11][34][35]. Mevcut kanıtlar "kiracılar arası" (cross-tenant) bir sızıntı olmadığını, yani verilerin farklı şirketler arasında paylaşılmadığını gösterse de, kısıtlanmış verilerin dahili olarak ifşası önemli bir güvenlik hatası olmaya devam etmektedir [30][34].

Bu davranış ilk olarak 21 Ocak 2026 tarihinde müşteriler tarafından bildirilmiştir [9][14]. Microsoft'un sorunu kabul etmesinden ve Şubat ayı başlarında bir düzeltme yayınlamaya başlamasından önce birkaç hafta boyunca devam ettiği bildirilmiştir [6][13][35]. Sektör analistleri, bu olayın birçok büyük kuruluşun neden artık düzenleyici başvurularında yapay zekayı maddi bir risk olarak belirttiğini vurguladığını, çünkü bu araçların entegrasyonunun verilerin geleneksel güvenlik kontrollerini atlaması için yeni yollar oluşturduğunu öne sürmektedir [9][10][21].

Neden Oluyor: Temel Nedenler ve Analiz

Hassas e-posta verilerinin Microsoft 365 Copilot ve Copilot Studio aracılığıyla ifşası tek bir hatanın sonucu değil, teknik hatalar ve yapılandırma ihmallerinin birleşimidir [6][13]. Üretken yapay zeka yüksek üretkenlik sunarken, kurumsal verilerle etkileşim kurma yeteneği, geleneksel güvenlik kontrollerinin her zaman izleyemeyebileceği yeni yollar oluşturur [6].

Onaylanmış Temel Nedenler

Teknik raporlara ve resmi güvenlik bültenlerine göre, veri ifşasına aşağıdaki faktörler katkıda bulunmuştur:

  • Kod Düzeyinde Geri Çağırma Hataları: Office ve Copilot entegrasyonundaki belirli bir yazılım hatası, asistanın görmezden gelmesi gereken klasörlere erişmesine izin verdi [14][15]. Özellikle, bir kod sorunu yapay zekanın bir kullanıcının Sent Items ve Drafts klasörlerinden, bu öğeler güvenlik protokolleriyle korunuyor olsa bile öğeleri almasına izin verdi [10][14].
  • DLP ve Duyarlılık Etiketi Atlatmaları: Veri Kaybı Önleme (DLP) politikaları ve Duyarlılık Etiketleri, yetkisiz veri hareketini önlemek için "fren" görevi görecek şekilde tasarlanmıştır [13]. Ancak, Copilot Chat iş akışındaki bir hata, sistemin "Gizli" e-postaları yanlış işlemesine ve bu tür eylemleri engellemesi gereken aktif DLP kurallarına rağmen bunları özetlemesine neden oldu [9][11].
  • Yazar Kimlik Doğrulaması ve Yetki Yükseltme: Copilot Studio'da aracılar "Yazar Kimlik Doğrulaması" (oluşturucu kimlik bilgileri) kullanacak şekilde yapılandırılabilir [2][5]. Bu durumda aracı, son kullanıcı yerine onu oluşturan kişinin izinleriyle çalışır [2]. Oluşturucu üst düzey erişime sahipse, bu aracıyla etkileşime giren herhangi bir kullanıcı, oluşturucunun kimliği aracılığıyla hassas verilere potansiyel olarak erişebilir [2][6].
  • Geniş Paylaşım ve Kimlik Doğrulama Eksikliği: Birçok aracı, dağıtım sırasında zaman kazanmak için tüm kuruluşlarla veya geniş güvenlik gruplarıyla paylaşılır [1][3]. Bu aracılar aynı zamanda kimlik doğrulaması gerektirmeyecek şekilde yapılandırıldığında, dahili kurumsal mantığa ve veri depolarına genel giriş noktaları gibi davranabilirler [1].

Teknik Güvenlik Açıklarının Analizi

Hata noktası genellikle üretim aşamasından ziyade geri çağırma (retrieval) aşamasında meydana gelir [13]. Yapay zeka talimatları izleme yeteneğine sahip olsa da, bir kullanıcının belirli bir belgeyi veya e-postayı görme izni olup olmadığını doğrulayan "geri çağırma zamanı" kontrolleri yanlış uygulanabilir [13].

Güvenlik Açığı Faktörü Güvenlik Üzerindeki Etkisi
Üretken Orkestrasyon Bir orkestratörün alıcıları çalışma zamanında belirlemesine izin verebilir; istem talimatları zayıfsa potansiyel olarak veri sızmasına yol açabilir [3][4].
Atıl Bileşenler Kullanılmayan aracılar veya "taslak" sürümler genellikle aktif sahiplikten yoksundur ve güncel olmayan güvenlik standartlarını kullanabilir, bu da saldırganlar için "kör noktalar" oluşturur [2][5].
HTTP İstek Eylemleri Standart olmayan bağlantı noktalarına veya güvensiz şemalara yönelik doğrudan istekler, standart bağlayıcılar tarafından sağlanan yönetişim ve kimlik kontrollerini atlayabilir [1][4].

Potansiyel Ekosistem Zorlukları

Sektör analistleri ve teknik belgeler, Microsoft 365 ekosisteminin karmaşıklığının bu risklere katkıda bulunduğunu öne sürmektedir. Microsoft Graph, posta kutuları ve belgeler arasında gerçek zamanlı izin senkronizasyonu devasa bir iştir [13].

Yeni yapay zeka özellikleri eski ortamlara entegre edildiğinde, asistanın farklı veri depolarına dokunma hızının, kullanıcıların asla görmemesi gereken bilgileri su yüzüne çıkarabildiği görülmektedir [13][15]. Uzmanlar, kuruluşların bu yapay zeka entegrasyonlarını basit yazılım güncellemeleri yerine veri akışlarında temel değişiklikler olarak ele almaları gerektiğini önermektedir [12][14].

Kanıtlar ve Gerçeklik Kontrolü

Yapay zeka kaynaklı veri ifşasıyla ilişkili riskler sadece teorik değildir. Büyük teknoloji sağlayıcılarından ve bağımsız güvenlik araştırmacılarından gelen son açıklamalar, bu güvenlik açıklarının şu anda kurumsal ortamlarda gözlemlendiğini ve azaltıldığını doğrulamaktadır [1][12].

Onaylanmış Teknik Olaylar

Microsoft, yöneticiler tarafından CW1226324 olarak izlenen ve Microsoft 365 Copilot'un hassas iletişimleri nasıl işlediğini etkileyen belirli bir yapılandırma hatasını resmen kabul etmiştir [12]. Resmi raporlara göre yapay zeka, açıkça gizli etiketi ile işaretlenmiş e-posta mesajlarını yanlış bir şekilde işlemiştir [12].

Bu olay, otomatik veri korumasındaki birkaç kritik zayıflığı ortaya çıkardı:

  • DLP Politikalarının Atlatılması: Hata, müşterilerin bu tür alımları önlemek için yapılandırılmış Veri Kaybı Önleme (DLP) politikalarına sahip olmasına rağmen yapay zekanın içeriği özetlemesine izin verdi [12].
  • İfşa Kapsamı: Güvenlik açığı, Ocak 2026'nın başlarından itibaren hem taslak hem de gönderilmiş e-posta mesajlarını etkiledi [12].
  • Düzeltme Zaman Çizelgesi: Microsoft, bu özel sorun için Şubat 2026'da bir düzeltme yayınlamaya başladı, ancak etkilenen kurumsal müşteri sayısı belirsizliğini koruyor [11][12].

Yapay Zeka Tabanlı Veri Sızdırma Araştırmaları

Dahili yazılım hatalarının ötesinde, harici güvenlik analistleri yapay zeka asistanlarının veri hırsızlığı için kasıtlı olarak manipüle edilebileceğini göstermiştir. Check Point'ten gelen araştırmalar, Microsoft Copilot ve xAI Grok'a karşı başarıyla gösterilen C2 proxy'si olarak yapay zeka kod adlı bir tekniği vurgulamaktadır [6][13].

Güvenlik uzmanları, gizli, yapay zeka destekli kötü amaçlı yazılım operasyonlarının artışıyla ilgili olarak, "Yapay zeka asistanları artık sadece üretkenlik araçları değil; kötü amaçlı yazılımların kötüye kullanabileceği altyapının bir parçası haline geliyorlar," uyarısında bulundu [8][13].

Analistler, tehdit aktörlerinin çalınan verileri URL'lere kodlayarak ve yapay zekadan bunları özetlemesini isteyerek kötü niyetli trafiği "göz önünde" saklayabildiklerini bildirmektedir [5][13]. Trafik, güvenilir bir yapay zeka hizmetiyle yapılan meşru bir etkileşim gibi göründüğü için genellikle geleneksel güvenlik izleme araçlarını atlatır [5][15].

Gözlemlenen Operasyonel Riskler

Belirli açıklara ek olarak, Microsoft'un güvenlik araştırma ekibi, veri sızıntısına yol açan birkaç yaygın "sahadaki yanlış yapılandırmayı" tanımlamıştır [1][3]. Bunlar varsayımsal hatalar değil, aktif iş ortamlarında bulunan gerçek ayarlardır:

Risk Kategorisi Güvenlik Etkisi Gözlemlenen Gerçeklik
Geniş Paylaşım İstenmeyen erişim Aracılar genellikle erişim sınırları olmaksızın tüm kuruluşlarla paylaşılıyor [1][4].
Kimlik Doğrulama Yok Kamuya açık ifşa Basit bir bağlantı üzerinden anonim erişime izin veren varsayılan durumlarda çalışan aracılar bulundu [4].
Yazar Kimlik Doğrulaması Yetki yükseltme Son kullanıcı yerine oluşturucunun üst düzey izinleri adına hareket eden aracılar [14].

Bu bulgular, yapay zekanın kurumsal iş akışlarına entegrasyonunun genellikle gerekli güvenlik yönetişiminin uygulanmasını geride bıraktığını göstermektedir [3][14]. Uzmanlar, yapay zeka aracılarının operasyonel sistemlere daha fazla entegre olmasıyla, bu ifşa noktalarının muhtemelen gelişmiş tehdit aktörleri için daha sık hedefler haline geleceğini tahmin etmektedir [3][6].

Etkilenip Etkilenmediğinizi Nasıl Kontrol Edersiniz?

Kurumsal verilerinizin Microsoft Copilot Studio veya Microsoft 365 Copilot aracılığıyla ifşa edilip edilmediğini belirlemek, hem yönetici yapılandırmalarını hem de bireysel kullanıcı etkinliklerini denetlemeyi içerir. Potansiyel ifşa genellikle yanlış yapılandırılmış yapay zeka aracılarından veya amaçlanan veri sınırlarını aşan geniş paylaşım ayarlarından kaynaklanır [1][8].

1. Aracı Paylaşımını ve Kimlik Doğrulamasını Denetleyin

En yaygın ifşa noktası, aracıların çok geniş bir şekilde paylaşılması veya kimlik doğrulaması olmadan çalışacak şekilde yapılandırılmasıdır [1][4]. Yöneticiler, tüm yayınlanmış aracıların durumunu gözden geçirerek bunların tüm kuruluşa veya harici varlıklara istenmeden erişilebilir olmadığından emin olmalıdır.

  • Paylaşım Ayarlarını Kontrol Edin: Herhangi bir aracının "Herkes" veya geniş güvenlik gruplarıyla paylaşılıp paylaşılmadığını doğrulayın, çünkü bu yetkisiz veri erişimi için saldırı yüzeyini genişletir [1][8].
  • Kimlik Doğrulama Gereksinimlerini Doğrulayın: Kimlik doğrulaması devre dışı bırakılmış veya "yalnızca talep üzerine sor" olarak ayarlanmış aracıları tanımlayın; bu, dahili bir aracıyı kurumsal veriler için halka açık bir giriş noktasına dönüştürebilir [1].

2. Gelişmiş Tehdit Avcılığı Sorgularını Kullanın

Microsoft Defender kullanan kuruluşlar için güvenlik ekipleri, veri sızıntısına yol açabilecek belirli yanlış yapılandırmaları tespit etmek için Gelişmiş Tehdit Avcılığı (Advanced Hunting) kullanabilir [1][2].

  • Topluluk Sorgularını Çalıştırın: Belirli tespitleri çalıştırmak için Güvenlik portalı > Gelişmiş tehdit avcılığı > Sorgular > AI Agent klasörü yoluna gidin [1].
  • Riskli Eylemleri Tanımlayın: Potansiyel sızdırma yollarını belirlemek için "AI Agents – Kimlik Doğrulaması Gerekmiyor" veya "AI Agents – Harici posta kutularına e-posta gönderiliyor" gibi yüksek riskli göstergeleri arayın [1].

3. Copilot Etkileşim Geçmişini Gözden Geçirin

Bireysel kullanıcılar, etkileşim geçmişlerini ve araç tarafından oluşturulan özetleri inceleyerek yapay zekanın verileriyle nasıl etkileşime girdiğini izleyebilirler [4].

  • Özetleri İnceleyin: Toplantıların, e-postaların ve sohbetlerin son Copilot Chat özetlerini kontrol edin. Copilot, bir kullanıcının erişimi olmaması gereken bilgileri özetliyorsa, bu bir izin veya duyarlılık etiketi hatasına işaret edebilir [4].
  • Arama Etkinliğini İzleyin: Hassas dosyaların basit istemlerle geri çağrılıp çağrılamayacağını test etmek için Copilot arama işlevini kullanın. Örneğin, "Son altı ay içinde benimle paylaşılan dosyayı bul" gibi bir istem, dosyaların arama sonuçlarında beklenmedik bir şekilde görünüp görünmediğini ortaya çıkarabilir [3].

4. Veri Uyumluluk Yöneticisi Rolüne Danışın

Microsoft, veri uyumluluk yöneticilerinin Copilot'un mevcut rol tabanlı erişim kontrollerine (RBAC) nasıl uyduğunu denetlemeleri için belirli araçlar sağlar [3].

  • Veri Erişimini Açıklayın: Yetkili personel, hangi verilere erişilebildiğine dair raporlar oluşturmak için Copilot içindeki örnek istemleri kullanabilir. "Microsoft 365 Copilot'un kuruluşum içinde hangi verilere erişebileceğini açıkla" gibi bir istem, yerleşim ve saklamanın nasıl ele alındığını netleştirmeye yardımcı olabilir [3].
  • İzinleri Denetleyin: Copilot'un mevcut duyarlılık etiketlerine uyduğundan emin olun. Bir kullanıcı, kısıtlayıcı duyarlılık etiketleriyle korunan bir klasörü özetlemesi için Copilot'u yönlendirebiliyorsa, yönetişim ayarlarının ayarlanması gerekebilir [3].

5. Atıl veya Sahipsiz Aracıları Kontrol Edin

Riskler genellikle, test için oluşturulan ve asla devre dışı bırakılmayan aracılar gibi "kör noktalarda" devam eder [13].

  • Atıl Varlıkları Tanımlayın: 30 günden uzun süredir değiştirilmemiş veya çağrılmamış aracıları arayın. Bu "atıl" aracılar, mevcut güvenlik standartlarını karşılamayan güncel olmayan mantık veya güvensiz bağlantılar kullanıyor olabilir [1][13].
  • Yazar Kimlik Doğrulamasını Gözden Geçirin: Aracıların "Yazar" (Oluşturucu) kimlik doğrulaması kullanarak çalışıp çalışmadığını kontrol edin. Bu durumda, aracıyla etkileşime giren herhangi bir kullanıcı, oluşturucunun potansiyel olarak yükseltilmiş izinlerini devralır ve bu da yetki yükseltilmesine yol açar [1][13].

Ne Yapabilirsiniz: Çözümler ve Azaltma

Kuruluşlar, Copilot Studio aracılarındaki ve yapay zeka iş akışlarındaki belirli yapılandırma boşluklarını gidererek istenmeyen veri ifşası riskini önemli ölçüde azaltabilir [1][2]. Uygun güvenlik duruşu, acil teknik kısıtlamaların ve uzun vadeli yönetişim değişikliklerinin bir kombinasyonunu gerektirir [1].

Kısa Vadeli Seçenekler: Acil Güvenlik Sıkılaştırma

Ortamlarını hızlı bir şekilde güvence altına alması gereken kuruluşlar için aşağıdaki eylemler, sahada gözlemlenen en yaygın yanlış yapılandırmaları ele alır [1]:

  • Paylaşım Kapsamlarını Kısıtlayın: Kuruluşlar, aracıları tüm kuruluşla veya geniş güvenlik gruplarıyla paylaşmaktan vazgeçmelidir [1][3]. Erişim, yalnızca aracının işlevselliğine görevlerini yerine getirmek için ihtiyaç duyan belirli kullanıcılar veya rollerle sınırlandırılmalıdır [3][6].
  • Zorunlu Kimlik Doğrulamasını Uygulayın: Aracılar varsayılan olarak kimlik doğrulaması gerektirecek şekilde yapılandırılmalıdır [1]. Kimlik doğrulanmamış erişime veya "talep üzerine kimlik doğrulamasına" izin vermek, dahili bir aracıyı kurumsal veriler için potansiyel olarak halka açık bir giriş noktasına dönüştürebilir [6].
  • HTTP ve E-posta Eylemlerini Denetleyin: Güvenlik ekipleri, HTTP İsteği eylemlerini veya e-posta tabanlı çıktıları kullanan aracıları gözden geçirebilir [1]. Bunları doğrudan URL'ler veya harici olarak kontrol edilen e-posta alanları yerine güvenli bağlayıcılarla kısıtlamak, veri sızmasını ve güvensiz iletişimleri önlemeye yardımcı olur [9].
  • Atıl Aracıları Devre Dışı Bırakın: 30 günden uzun süredir değiştirilmemiş veya çağrılmamış aracıları veya bağlantıları tanımlamak ve kaldırmak, gizli saldırı yüzeyini azaltır [1][7]. Bu sahipsiz veya kullanılmayan varlıklar genellikle aktif sahiplikten yoksundur ve güncel olmayan güvenlik mantığı içerebilir [7].

Uzun Vadeli Seçenekler: Stratejik Yönetişim

Sürdürülebilir bir yapay zeka güvenlik modeli oluşturmak, oluşturma süreci sırasında insan hatasını en aza indiren sistemik kontrollere geçmeyi içerir [1].

  • "En Az Yetki" Modeline Geçiş: Tüm aracılar ideal olarak oluşturucunun (yazar) kimlik doğrulaması yerine son kullanıcının kimliğini kullanarak çalışmalıdır [1][7]. Aracılar yazar kimlik doğrulaması kullandığında, her kullanıcı oluşturucunun izinlerini devralır; bu da oluşturucunun üst düzey erişimi varsa potansiyel olarak yetki yükseltilmesine izin verir [7].
  • Model Bağlam Protokolü (MCP) Araçlarını Yönetin: Kuruluşlar, aracıları dahili veri tablolarına bağlayan MCP araçları üzerinde sıkı bir denetim uygulamalıdır [3][7]. Bu araçlar, kullanıcıya özel izinler yerine oluşturucu kimlik bilgileriyle yapılandırılırlarsa belgelenmemiş erişim yolları oluşturabilirler [7].
  • Üretken Orkestrasyon Korumalarını Uygulayın: Üretken orkestrasyon kullanan aracılar için net ve kısıtlayıcı talimatlar sağlamak kritik öneme sahiptir [1][3]. Belirli talimatların eksikliği, aracının kullanıcı istemlerine dayalı olarak istenmeyen eylemler gerçekleştirdiği "davranış sapmasına" yol açabilir [3].

Azaltma Stratejilerinin Karşılaştırılması

Strateji Odak Alanı Güvenlik Etkisi
Erişim Kontrolü Paylaşım kapsamlarını kısıtlama Mevcut saldırı yüzeyini azaltır [3][6].
Kimlik Yönetimi Yazar Kimlik Doğrulamasını devre dışı bırakma Yetki yükseltilmesini önler ve görevler ayrılığını korur [7].
Kaynak Yönetişimi Atıl/sahipsiz aracıları izleme Ağa yönetilmeyen giriş noktalarını ortadan kaldırır [7].
Veri Koruması HTTP ve E-posta eylemlerini kısıtlama İstem enjeksiyonu yoluyla veri sızma riskini en aza indirir [9].

Riskler ve Sınırlamalar

Bu adımlar güvenliği önemli ölçüde artırsa da, hiçbir yapılandırma tamamen risksiz değildir [1]. Güvenlik ekipleri, "gölge yapay zeka" kullanımını önlemek için kısıtlayıcı kontrolleri kullanıcı üretkenliği ile dengelemelidir [14]. Ayrıca, Copilot ekosistemi hızla geliştiği için, bugün güvenli olan yapılandırmalar, gelişmiş Aracı Modu özellikleri gibi yeni yetenekler yayınlandıkça güncelleme gerektirebilir [11][14].

Yetkisiz mantık değişikliklerini önlemek için aracı dağıtımının ilk aşamalarında yalnızca oluşturucunun düzenleme kontrolünü elinde tutması genel olarak önerilir [8][15]. Bir yapılandırma dahili ekiplerin yönetemeyeceği kadar karmaşık hale gelirse, daha sonra büyük ölçekli bir veri sızıntısını düzeltmektense bir uzmana danışmak genellikle daha maliyet etkindir.

Riskler, Sınırlar ve Ne Zaman Durmalı?

Yazılım yamaları ve güncellemeleri sistem bütünlüğünü korumak için gereklidir, ancak yapay zeka ile ilgili riskleri %100 ortadan kaldırmayabilir [1][6]. Microsoft son güvenlik açıklarının kapsamını araştırırken, bu tür hataların etki alanının daha fazla bilgi elde edildikçe değişebileceği genel olarak gözlemlenmektedir [10].

Yapılandırma Risklerinin Kalıcılığı

Teknik hatalar çözüldüğünde bile, kurumsal yanlış yapılandırmalar ortamları savunmasız bırakabilir. Araştırmalar, birkaç yaygın sorunun genellikle ilk kurulumdan sonra da devam ettiğini göstermektedir:

  • Geniş Paylaşım: Tüm bir kuruluşla veya büyük gruplarla paylaşılan aracılar, saldırı yüzeyini önemli ölçüde genişletir [1][2].
  • Kimlik Doğrulama Boşlukları: Kimlik doğrulaması gerektirmeyen veya varsayılan bir "test" durumunda bırakılan aracılar, dahili verilere genel giriş noktaları olarak işlev görür [1][3].
  • Atıl Varlıklar: Yayınlanmamış taslaklar, kullanılmayan eylemler veya aktif sahipleri olmayan sahipsiz aracılar genellikle normal güvenlik izlemesinin dışında kalır [1][4].

Harici Tehditler ve İstem Suistimali

Çapraz istem enjeksiyonu (XPIA) gibi gelişmiş tehditler, e-posta veya diğer kanallar aracılığıyla veri sızdırmak için standart korumaları potansiyel olarak atlayabilir [1][5]. Uzmanlar, yapay zeka asistanlarının kötü niyetli trafik için gizli taşıma katmanları olarak hareket edecek şekilde ele geçirilebileceği ve komuta ve kontrol (C2) operasyonlarını meşru yapay zeka istekleri içinde saklayabileceği konusunda uyarmaktadır [8][15].

Risk Kategorisi Potansiyel Güvenlik Etkisi
Üretken Orkestrasyon Talimat eksikliği nedeniyle davranış sapması veya istenmeyen eylemler [1][2].
Yazar Kimlik Doğrulaması Bir aracı oluşturucunun üst düzey izinlerini kullandığında yetki yükseltme [1][4].
HTTP İstek Eylemleri Güvensiz iletişimler veya standart olmayan bağlantı noktaları üzerinden yönetişim atlatma [1][3].

Ne Zaman Durmalı ve Profesyonel Yardım Almalı?

Yaygın bir veri ifşasının manuel temizliğini yapmaya çalışmak karmaşık olabilir ve gizli saldırı yollarının yanlışlıkla gözden kaçmasına neden olabilir. Aşağıdakilerden herhangi biri meydana gelirse hizmeti kullanmayı durdurmanız ve BT güvenlik uzmanlarına danışmanız önerilir:

  1. Şüpheli Veri Sızıntısı: Gizli iletişimlerin yetkisiz kullanıcılara sunulduğu veya başka amaçlarla kullanıldığı görülüyorsa [7][10].
  2. Tanımlanamayan Sahiplik: Ortamda devre dışı bırakılmış sahipleri olan "sahipsiz" aracıların çalıştığı keşfedilirse [1][2].
  3. Aktif İstismar: Yetkisiz varlıklar tarafından gerçekleştirilen yapay zeka kaynaklı implantlar veya otomatik triyaj belirtileri varsa [13][15].

BT ekiplerine, yeni yapay zeka entegrasyonlarını veri akışlarında temel değişiklikler olarak ele almaları tavsiye edilir [7]. Bu, risk değerlendirmelerinin güncellenmesini ve olay müdahale planlarının özellikle yapay zeka ile ilgili arızaları kapsamasını sağlamayı içerir [7]. Bir yapay zeka aracısının güvenlik durumu hakkında emin değilseniz, tam bir denetim yapılana kadar aracı devre dışı bırakmak genellikle daha güvenlidir.

SSS

Microsoft 365 Copilot e-posta hatası düzeltildi mi?

Microsoft, yöneticiler tarafından CW1226324 olarak izlenen güvenlik açığı için bir düzeltmenin Şubat 2026'nın başlarında yayınlanmaya başladığını onayladı [15]. Hata daha önce, veri kaybı önleme politikaları aktif olsa bile Copilot Chat'in "gizli" olarak etiketlenen taslak ve gönderilmiş e-postaları özetlemesine izin veriyordu [15].

Copilot özel verilerimden öğreniyor mu?

Microsoft 365 Copilot, bir kuruluş içindeki mevcut rol tabanlı erişim kontrollerine ve izinlere saygı duyacak şekilde tasarlanmıştır [10]. Ancak, bu özel hata birkaç hafta boyunca hassas bilgileri yanlış bir şekilde işlemiş ve amaçlanan kısıtlamaları atlamıştır [15]. Normal çalışma koşulları altında sistemin, yerleşik güvenlik etiketlerinden ödün vermeden iş verilerini referans olarak kullanması amaçlanmaktadır [10][15].

Yöneticiler Copilot'un verilere nasıl eriştiğini kontrol edebilir mi?

Evet, yöneticiler özellikleri yönetebilecekleri ve bilgilerin nasıl geri çağrılacağını özelleştirebilecekleri bir yönetici portalına erişebilirler [10]. Ek olarak, Microsoft Defender gibi güvenlik araçları, istenmeyen erişime veya veri sızıntısına yol açabilecek yanlış yapılandırılmış aracıları tespit etmek için kullanılabilir [13]. Kuruluşlar veri kaybı önleme politikaları da uygulayabilir, ancak son hata bunların teknik arızalar sırasında %100 etkili olmayabileceğini vurgulamaktadır [15].

Gizli e-postalarımın ifşa olup olmadığını nasıl anlarım?

Yöneticiler, CW1226324 tanımlayıcısını kullanarak hizmet sağlığı panosu üzerinden sorunu izleyebilirler [15]. İfşa, özellikle Outlook, Word ve Excel gibi Office yazılım ürünleri içindeki yapay zeka destekli sohbet özelliklerini kullanan ücretli Microsoft 365 müşterilerini etkiledi [1][15]. Sorunun, manuel veya otomatik olarak "gizli" etiketi uygulanmış mesajlarla sınırlı olduğu görülmektedir [15].

Verileri daha güvenli bir şekilde işlemek için kendi aracılarımı oluşturabilir miyim?

Çalışanlar, tekrarlayan görevleri otomatikleştirmek ve ekip verilerini uyumlu tutmak için hafif aracılar oluşturabilirler [4][5]. Ancak güvenlik araştırmacıları, aracıların kimlik doğrulaması gerektirecek şekilde doğru yapılandırılması ve bir saldırı yüzeyini gizleyebilecek "atıl bağlantılardan" kaçınılması gerektiğini belirtmektedir [13]. Şu anda, bir aracının işlevleri üzerinde yalnızca onu oluşturan kişi düzenleme kontrolüne sahiptir [4][9].

Özet ve Temel Çıkarımlar

Microsoft Copilot Studio gibi yapay zeka aracılarının kurumsal iş akışlarına entegrasyonu güçlü otomasyon sağlar ancak aynı zamanda önemli güvenlik kör noktaları oluşturur [4]. Son gözlemler, aracıların çok geniş bir şekilde paylaşılması veya test için kimlik doğrulamasının devre dışı bırakılması gibi küçük ve genellikle iyi niyetli yapılandırma seçimlerinin, istenmeden veri sızıntısı için kritik giriş noktalarına dönüşebileceğini göstermektedir [3][5].

Temel Bilgiler

  • Kimlik Doğrulama Boşlukları: Zorunlu kimlik doğrulaması olmadan yapılandırılan veya "yazar (oluşturucu) kimlik doğrulaması" kullanan aracılar, yetkisiz veri erişimine ve yetki yükseltilmesine yol açabilir [1][5].
  • Atıl Riskler: Kullanılmayan veya "sahipsiz" aracılar ve yayınlanmamış taslaklar genellikle aktif sahiplikten yoksundur ve mevcut güvenlik standartlarını karşılamayan güncel olmayan mantık veya hassas bağlantılar içerebilir [1][3].
  • Orkestrasyon Güvenlik Açıkları: Sıkı talimatlar olmadan üretken orkestrasyon kullanan aracılar, istem enjeksiyonu saldırılarına karşı hassastır ve tehdit aktörlerinin dahili verileri e-posta yoluyla sızdırmasına potansiyel olarak izin verir [2][6].
  • Yönetişim Gereksinimleri: Kuruluşların, yeni yapay zeka entegrasyonlarını veri akışlarında temel değişiklikler olarak ele almaları, güncellenmiş risk değerlendirmeleri yapmaları ve çalışma alanı araçları üzerindeki kontrolleri sıkılaştırmaları teşvik edilmektedir [15].

Temel Öneriler

Eylem Öğesi Hedef
İzinleri Denetleyin Aracıların, gerekli olmadıkça tüm kuruluşla paylaşılmadığından emin olun [3].
Kimliği Zorunlu Kılın En az yetki ilkesini korumak için oluşturucu kimlik bilgileri yerine son kullanıcı kimlik doğrulamasını kullanın [1].
Etkinliği İzleyin Saldırı yüzeyini azaltmak için atıl aracıları veya kullanılmayan bağlayıcıları düzenli olarak tanımlayın ve kaldırın [2].
İletişimi Güvence Altına Alın Yetkisiz sızmaları önlemek için HTTP isteği eylemlerini ve e-posta tabanlı veri çıktılarını kısıtlayın [5][6].

Yapay zeka aracılarının operasyonel sistemlerin temel bir parçası haline gelmesiyle, oluşturdukları ifşalar tehdit aktörleri için hem daha kolay bulunur hale gelmekte hem de kuruluşlar için göz ardı edilmesi daha tehlikeli olmaktadır [4]. Bu riskleri etkili bir şekilde yönetmek, yapay zekayı basit bir tak-çalıştır aracı olarak görmekten, onu sürekli yönetişim gerektiren karmaşık bir altyapı bileşeni olarak ele almaya doğru bir geçiş gerektirir [15].

Yapay zeka ortamınızın güvenlik durumu hakkında emin değilseniz, daha sonra önemli bir veri ihlalini düzeltmektense profesyonel bir güvenlik denetimi talep etmek genellikle daha ucuzdur.

Quellen

[1] Microsoft Copilot Studio ile güvenli aracılar oluşturmak için en iyi 10 eylem | Micro...

[2] Power Platform'daki yenilikler: Şubat 2026 özellik güncellemesi - Microsoft Power ...

[3] İş için doğru Copilot'u seçmek: Microsoft'taki deneyimimizden ipuçları ...

[4] Copilot kullanan bir Microsoft çalışanının hayatından bir gün - Inside Track Blog

[5] The Hacker News - Google News

[6] Microsoft, Office hatasının müşterilerin gizli e-postalarını Copilot'a ifşa ettiğini söylüyor...

[7] Araştırmacılar Copilot ve Grok'un Kötü Amaçlı Yazılım C2 Proxy'leri Olarak Kötüye Kullanılabileceğini Gösteriyor

[8] Uzmanlar Copilot ve Grok'un kötü amaçlı yazılım yaymak için ele geçirilebileceği konusunda uyarıyor

[9] Copilot Chat hatası DLP'yi atlıyor

[10] Haftalık Özet: Outlook Eklentileri Ele Geçirme, 0-Gün Yamaları, Solucan Botnet & AI...

[11] Copilot hatası 'AI'nın gizli Outlook e-postalarını okumasına izin veriyor

[12] Yeni Chrome Sıfır Gün (CVE-2026-2441) Aktif Saldırı Altında — Yama Yayınlandı

[13] 125 Milyondan Fazla Kurulumu Olan Dört VS Code Uzantısında Kritik Kusurlar Bulundu

[14] Capita, Birleşik Krallık emeklilik karmaşasını çözmek için Microsoft Copilot'tan yararlanıyor

[15] Avrupa Parlamentosu, güvenlik risklerini gerekçe göstererek milletvekillerinin cihazlarında yapay zekayı engelliyor...

[16] Simform, 3 milyon dolarlık yatırımla Microsoft Uygulamasını Ölçeklendiriyor; IP ve Co-Se Hedefliyor...

[17] /D Ü Z E L T M E -- Educate 360/

[18] Sifted, Agentic AI Platformu SiftedAI Copilot'u Başlattı...

[19] Cognizant, Wallenius Wilhelmsen için stratejik teknoloji hizmetleri sağlayacak

[20] Yapay Zeka Sağlık Yayıncılığını Yeniden Yazıyor -- Doceree Destekli Admanager Başlatıldı...

[21] Microsoft Copilot Hatası Müşteri E-postalarını Yapay Zekaya İfşa Etti

[22] Copilot Sorunu: Dahili Yapay Zeka Asistanları Neden Yanlışlıkla Veri Sızıntısına Dönüşüyor...

[23] RoguePilot: Bir Depo Ele Geçirme İçin GitHub Copilot'u İstismar Etme

[24] Microsoft, Gizli E-postaları İfşa Eden Copilot AI Güvenlik Kusurunu Onayladı | Uk...

[25] Microsoft Copilot gizli e-postaları izinsiz okudu

[26] M365 MFA'yı Atlayan Gelişmiş Kimlik Avı Kampanyasını Ortaya Çıkarma

[27] Copilot Aracıları Nedir? Copilot Studio Lite vs. Full'e Giriş - C5 Insight

[28] Microsoft 365 Copilot neden gizli e-postaları özetledi?

[29] Sonunda Windows'tan Copilot ve Recall'un her izini sildim — işte nasıl...

[30] Microsoft, Office Hatasının E-postaları Copilot'a İfşa Ettiğini Onayladı

[31] Microsoft Purview’un Uyarlanabilir DLP'si Copilot'a Ölçeklenebilir Kontrol Getiriyor

[32] Microsoft, Copilot'un gizli e-postaları izinsiz özetlediğini söylüyor

[33] Araştırmacılar Copilot & Grok AI'nın İstem Saldırılarına Karşı Savunmasız Olduğunu İddia Ediyor

[34] Microsoft Copilot Gizli E-postaları Onay Olmadan Okudu

[35] Microsoft'un Copilot'u e-postaları nasıl ifşa etti?

[36] Microsoft 365 Copilot Kusuru Yapay Zeka Asistanının Hassas E-postaları Özetlemesine İzin Veriyor

[37] Microsoft Teams, Microsoft 365 Copilot Destekli Yapay Zeka İş Akışlarını Tanıtıyor...

[38] FTC, Microsoft'un paketleme ve lisanslama uygulamalarını daha derinlemesine inceliyor

[39] Copilot'un İyi Veritabanı Standartlarını Teşvik Etmesine Nasıl Yardımcı Olunur - Brent Ozar Unlimited®

[40] Yapay Zeka İş Akışlarına Sahip Microsoft Teams, Görevleri Otomatikleştirmek İçin Microsoft 365 Copilot Kullanıyor...

[41] 2026'da Microsoft 365 Fiyat Değişiklikleri: Plan Artışları ve İstisnalar

[42] GenAI risk koruması için yeni bir yaklaşım

[43] Gerçekten güvenebileceğiniz yapay zeka analizi nasıl yapılır

[44] AB Parlamentosu siber ve gizlilik korkuları nedeniyle yapay zeka araçlarını engelliyor

[45] Cision - Küresel Bulut Tabanlı İletişim ve PR Çözümleri Lideri

[46] Ajans Ortakları İçin PR Newswire

[47] PR Newswire | LinkedIn

[48] Cision - Küresel Bulut Tabanlı İletişim ve PR Çözümleri Lideri

[49] XFN 1.1 profili

[50] The Hacker News

[51] fonts.googleapis.com

[52] The Hacker News | LinkedIn

[53] The Hacker News

Relevant Services

More from the Blog

Brauchen Sie Hilfe?

Wir reparieren Ihren PC oder Laptop schnell und zuverlässig.

Jetzt Reparatur anfragen