סיכוני אבטחת נתונים ב-Copilot: הגנה על סביבת Microsoft 365 שלכם

By Mirko Peters · 2026-02-25 · Updated 2026-03-24

סיכוני אבטחת נתונים ב-Copilot: הגנה על סביבת Microsoft 365 שלכם. הבינו את סיכוני האבטחה של גישת Microsoft Copilot לנתונים עסקיים רגישים. הבטיחו הגנה על הנתונים בסביבת Microsoft 365 שלכם.

Automatically translated with AI from the original post. Read the English original

Microsoft Copilot משנה את אופן העבודה בארגונים, אבל לצד כוח ה-AI הגדול נדרשת בדחיפות אבטחה מוקפדת. ככל ש-Copilot מעבד את המסמכים, הדוא"ל והצ'אטים של החברה כדי ליצור סיכומים וטיוטות מועילים, עולות לפני השטח גם חששות חדשים לחשיפת מידע. נתונים עסקיים רגישים – דוחות כספיים, מידע על לקוחות, פטנטים – עלולים להיות בסיכון אם אבטחת Copilot אינה מוגדרת היטב.

לא רק האקרים מהווים סיכון. לפעמים גם המשתמשים שאתם כבר סומכים עליהם – קבלנים, משתמשים עם הרשאות מוגזמות, או אפילו טעות קטנה בהגדרות – יכולים להשאיר את דלת הכספת פתוחה לרווחה, כך ש-Copilot ימשוך ויציג קבצים שגויים. אבטחת Copilot עוסקת בבקרת גישה, אבל גם ב"לא ידועים לא ידועים" של AI generative, באינטגרציות מסוכנות ובתקנות שמתעדכנות במהירות. אם אתם פועלים בתחום הבריאות, הפיננסים או הממשל, הרגולטורים עוקבים אחר האופן שבו אתם מנהלים זרימות נתונים מונעות AI. לכן הבנת סיכוני אבטחת הנתונים של Copilot אינה רק נוהג מומלץ – היא הכרחית לציות לתקנות, להמשכיות תפעולית ולשמירה על שמכם הטוב.

מדריך זה מכסה את סיכוני האבטחה המרכזיים הקשורים ל-Copilot, ומציג דרכים מעשיות לניהולם: החל מהגדרת ההרשאות הנכונות, דרך מוכנות רגולטורית, מניעת אובדן נתונים (DLP), גבולות תוספים, shadow IT, מוקשים חקיקתיים ואסטרטגיות ממשל מוכחות. תלמדו גם כיצד טעויות אנוש, פגמי תכנון ופערים בניטור יכולים להפוך כלי "חכם" לכאב ראש של דליפת מידע – ומה לעשות בנידון, ומהר. בואו נתחיל ונגרום ל-Copilot לעבוד עבורכם, לא נגדכם.

1. שמירת פרומפטים על ידי המודל: מערכות בסגנון Copilot עשויות לשמור פרומפטים של משתמשים ולהשתמש בהם לעדכון או לכוונון מדויק של המודלים, כך שנתונים רגישים שנשלחו פעם אחת עלולים להשפיע על תוצרים עתידיים.
2. דליפת מידע סמויה דרך הצעות: הצעות להשלמה אוטומטית עלולות לחשוף בשוגג קטעי קוד קנייניים, מפתחות API או לוגיקה עסקית, כאשר אימנו אותן על נתונים כאלה או חשפו אותן אליהם.
3. חשיפה דרך חלון ההקשר: שיחות ארוכות או הקשרי קוד ארוכים מגדילים את הסיכוי שתוכן רגיש מוקדם יישאר בחלון ההקשר הפעיל ויופיע מאוחר יותר.
4. סיכון מתוספים של צד שלישי: אינטגרציות ותוספים המשמשים עם Copilot עלולים ליצור משטחי תקיפה נוספים וסיכוני שרשרת אספקה, שעוקפים את הבקרות המקוריות של הפלטפורמה.
5. זיהוי מחדש של משתמשים מבפנים: טלמטריה מצטברת או יומני שימוש שנועדו לשיפור עלולים לנותח כדי לזהות מחדש משתמשים או פרויקטים בודדים, אם לא עברו אנונימיזציה כראוי.
6. זיהום בין דיירים: בסביבות רב-דיירים, תצורות שגויות באימון מודלים או במטמון עלולות לגרום לכך שנתוני לקוח אחד ישפיעו על התוצרים של לקוח אחר.
7. הוצאת מידע דרך תוכן שנוצר: גורמים זדוניים עשויים לנסח פרומפטים שמניעים את המודלים לכתוב מחדש או לחלץ דפוסים רגישים מקלטים קודמים, ובכך להוציא מידע דרך תוצרים שנראים תמימים.
8. נקודות עיוורון בציות ובביקורת: כלי DLP, SIEM וביקורת מסורתיים לרוב אינם מנטרים את הפנים של המודל או את צינורות היצירה, ויוצרים נקודות עיוורון בציות רגולטורי הנוגע למיקום נתונים, שמירה ומגבלות מטרה.

סקירה כללית של אבטחת Microsoft Copilot

Microsoft Copilot נמצא בצומת שבין פרודוקטיביות לאבטחה בסביבת Microsoft 365 שלכם. זה לא עוד תוסף; Copilot מתקשר לעומק עם נתונים עסקיים רגישים, ולכן תפיסת האבטחה שלו היא חלק בלתי נפרד מאמון הארגון. אי אפשר להרשות לעצמכם את המקבילה של AI להשארת מפתחות בדלת הכניסה – כל חולשה מוגברת בקנה מידה גדול. למרבה המזל, Microsoft שילבה את Copilot בתוך מערכת האבטחה הארגונית הקיימת שלה, כך שהמשתמשים מקבלים בסיס מוכר עם כמה תפניות חדשות.

האבטחה של Copilot אינה נוגעת רק למה ש-Microsoft מטמיעה בו. הארכיטקטורה שלו נשענת על בקרות מוכחות שכבר קיימות ב-Microsoft 365, כגון בקרת גישה מבוססת תפקידים, ניהול זהויות וכלי ממשל נתונים מקיפים. המשמעות היא ש-Copilot לא ממציא מחדש את גלגל האבטחה שלכם, אבל הוא מעביר אותו לנתיב המהיר, ולכן כדאי להבין איך הגלגלים האלה נאחזים בכביש. הבנה של האופן שבו הרכיבים האלה פועלים יחד עוזרת לכם לצפות סיכונים, לזהות פערים ולאשר את השימוש ב-Copilot בביטחון, בלי לפתוח את קופסת הפנדורה. בהמשך נסביר איך Copilot משתלב ישירות במערך האבטחה של Microsoft 365 ונתמקד בחלק מההגנות הייעודיות ל-AI שמיקרוסופט הטמיעה.

איך Microsoft Copilot משתלב באבטחה של Microsoft 365

Microsoft Copilot תוכנן להתיישר עם מסגרת האבטחה הקיימת של Microsoft 365, ומשתמש בכלים כמו Microsoft Entra לניהול זהויות ובקרת גישה, וב-Microsoft Purview לממשל נתונים ולביקורת. Copilot מכבד את מודל ההרשאות המינימליות של הארגון ואת קבוצות התפקידים שלו, כלומר הוא רואה רק נתונים שמשתמש או שירות מורשים כבר לגשת אליהם.

זרימת הנתונים דרך Copilot כפופה לבקרות אבטחה ארגוניות, לרבות מדיניות מ-Purview וניטור באמצעות יומני ביקורת. לפיקוח מתמשך ולתיקון מהיר, ארגונים יכולים להרחיב את DLP ואת תוויות הרגישות גם לתוכן שמופק על ידי Copilot, ולהיעזר בניטור בזמן אמת באמצעות כלים כמו Purview Audit ו-Sentinel. פרטים נוספים על אסטרטגיות ממשל מתקדמות ניתן למצוא במקורות כמו המדריך המעמיק הזה ושיטות העבודה המומלצות למתקדמים בממשל.

תכונות אבטחה מרכזיות של Copilot ומנגנוני הגנה ייעודיים ל-AI

• אכיפת גישה מודעת-הקשר: Copilot לעולם אינו מעניק לעצמו גישה מיוחדת. מה שהוא שולף תואם להרשאות ולגבולות הנתונים שהגדרתם ב-Microsoft 365.
• בידוד דייר: מופע Copilot שלכם מבודד לדייר שלכם, כך שהנתונים לעולם אינם חוצים גבולות ארגוניים או מתערבבים עם נתונים של אחרים.
• הנדסת הנחיות בטוחה: Microsoft מיישמת סינון והגנה מפני הנחיות, כדי לחסום התקפות מוכרות כמו הזרקת הנחיות שמנסה להשפיע על התוצאות של Copilot.
• תוויות רגישות ו-DLP: תמיכה מובנית בתוויות הרגישות של Purview ובמדיניות מניעת אובדן נתונים (DLP), שחלות גם על תוכן שנוצר על ידי Copilot.
• ניטור מודלים מתמשך: אנליטיקה וביקורות בזמן אמת מתריעות למנהלים על פעילות חשודה מונעת AI, ומאפשרות חקירה ותיקון מהירים.

סיכוני אבטחה ופגיעויות בנתוני Copilot

כמו כל מערכת AI המוטמעת בליבת העסק, Microsoft Copilot מציג סיכוני אבטחה חדשים הקשורים ישירות לאופן שבו הוא מתקשר עם הנתונים הרגישים ביותר שלכם. לא מדובר רק בשאלה אם גורמים חיצוניים יכולים לפרוץ פנימה, אלא גם בהשלכות המשניות של הרשאות שהוחלו בצורה שגויה, שיתוף שלא הובחן, והתקפות חדשות שמנצלות את האופן שבו Copilot צורך ומייצר קבצים.

ייחודיים ל-Copilot ולכלי AI generatiביים אחרים הם הסיכונים לחשיפת נתונים דרך תהליכים אוטומטיים, ופגיעויות פוטנציאליות באופן שבו Copilot מתקשר עם אפליקציות אחרות. ייתכן שחיזקתם את היקף הארגון, אבל מערכת AI עם הרשאות פנימיות שגויות או נקודות אינטגרציה לא מאובטחות עלולה בטעות להפוך לחוליה החלשה. ההשפעה גדלה בסביבות מורכבות של Microsoft 365, שבהן קבצים משותפים, Teams או ממשקי API מחוברים מכפילים גם את משטח ההתקפה וגם את הסיכוי לטעויות.

בסעיפים הבאים נפרק את קטגוריות הסיכון המרכזיות, כולל האופן שבו Copilot עלול לחשוף מידע רגיש בטעות, מלכודות האבטחה בחיבורי תוספים של צד שלישי, והמציאות הטכנית של איומי הזרקת הנחיות. נבחן גם אסטרטגיות הפחתה מעשיות ותרחישים נפוצים, כדי שתדעו למה להתייחס ואיך לפעול לפני שהבעיות מתפשטות.

הבנת סיכוני האבטחה של Copilot וחשיפת נתונים

1. הרשאות לקויות ושיתוף יתר: כאשר Copilot פועל מעל Microsoft 365, הוא משקף את ההרשאות שיש למשתמשים. אם בקרות הגישה רחבות מדי, Copilot עלול לשלוף ולסכם קבצים רגישים למשתמשים שאינם אמורים לראות אותם, ולעיתים אף לחשוף נתונים דרך קטעים או סיכומים שנוצרו על ידי AI.
2. כשלי תצורה: טעות קטנה בהגדרת הדייר או בתיוג DLP עלולה לחשוף כמויות גדולות של מידע חסוי. למשל, אם יומני הביקורת אינם נבדקים והמדיניות אינה נאכפת, Copilot עלול לחבר בין מסמכים ולחשוף מידע שהארגון מעולם לא התכוון לשתף.
3. Shadow IT ואינטגרציות שלא נבדקו: אפליקציות לא מאושרות או סוכני AI המתחברים ל-Microsoft 365 עלולים להוות סיכון ממשי לנתונים. אסימוני גישה חריגים או תוספים חיצוניים עלולים לעקוף לחלוטין את מנגנוני הממשל, וליצור זרימות נתונים בלתי נראות ובעיות קשות בתחום הציות. להעמקה, ראו מדריך הממשל ל-Shadow IT הזה.
4. התנהגות משתמשים ודליפות בלתי מכוונות: עובד עלול לחשוף בטעות מידע רגיש על ידי בקשה מ-Copilot לסכם קבוצות מסמכים רחבות או היסטוריות צ'אט שיש לו גישה אליהן, אף שלא היה אמור להיות לו גישה. בקשות מקריות כאלה, שמכונות לפעמים "דליפות הד של AI", קשה לזהות עד שהנזק כבר נגרם.
5. היעדר ממשל בזמן אמת: פריסות רבות של סוכני AI מתמקדות ברישום בלבד, ולא באכיפת הממשל ברגע הפעולה. התוצאה היא כשלים שקטים, ופערים קטנים במדיניות שמתגברים לכדי דליפות נתונים בקנה מידה גדול, כפי שמתואר בפודקאסט השיטות המומלצות הזה.

הסיכונים האלה מראים שסקירות גישה קבועות, ניהול הסכמות ליישומים ואסטרטגיות DLP מובנות אינם "נחמד שיהיה לקיים", אלא קווי הגנה בסיסיים וקריטיים.

פגיעויות באינטגרציה של Copilot והתקפות Prompt Injection

1. התקפות Prompt Injection: גורמים זדוניים יכולים לתמרן את הבקשות שנשלחות ל-Copilot, ולהטעות אותו לחשוף מידע רגיש או לבצע פעולות שלא נועדו לכך. ההזרקות האלה עשויות להגיע ממשתמשים, ממקורות שנפרצו, או אפילו מתרחישי "הזרקה צולבת", שבהם נתונים מהקשר אחד מדלפים להקשר אחר.
2. התקפות Model Inversion: תוקפים עשויים לנצל את מודלי ה-AI של Copilot כדי לשחזר או להסיק נתוני אימון חסויים, במיוחד אם לא הוגדרו בקרות שמגבילות את הפלט של המודל על קבצים פנימיים או שיחות פנימיות.
3. חולשות באינטגרציה: החיבורים של Copilot ליישומים ולממשקי API אחרים עלולים לפתוח את הדלת להתקפות העלאת הרשאות, במיוחד אם הסכמת OAuth רחבה מדי. תוקפים יכולים לנצל הרשאות Graph רחבות, כפי שמוסבר לעומק במדריכים כמו ניתוח התקפת הסכמת OAuth הזה, והתוצאה היא גישה מתמשכת ולא מורשית, גם לאחר שינוי פרטי הזיהוי.
4. סיכוני תוספים של צדדים שלישיים: מסגרות תוספים חדשות ל-Copilot עלולות להוביל לשיתוף נתונים לא מאושר עם שירותים חיצוניים, אם גבולות הנתונים שלהן אינם מוגבלים בקפדנות. לכן בדיקת תוספים וביקורות שוטפות הן חובה.
5. זליגת נתונים שקטה בין הקשרים: ללא סיווג איתן ובידוד ברמת המחבר או הסביבה, Copilot עלול "לזהם" נתונים עסקיים ולא עסקיים זה בזה, במיוחד בעבודה על פני Power Platform, Teams ו-SharePoint.

משטחי ההתקפה האלה מחייבים את המגינים להתמקד בהסכמה זהותית, באישור תוספים, בניטור ביקורת, ובשמירה על גישת מודלי ה-AI תחת פיקוח הדוק בכל עת.

בקרת גישה וניהול הרשאות עבור Copilot

בקרת גישה חזקה היא קו ההגנה האחרון שלכם, ולעיתים הקו היחיד, מפני דליפת נתונים מקרית או זדונית דרך Copilot. מכיוון שה-AI פועל ככלי עזר שמנצל את ההרשאות שלכם ב-Microsoft 365, כל פער או תפקיד שהוקצה ביתר נדיבות עלול להפוך תכונה מועילה למקור לסיוטים רגולטוריים. הנראות והניהול של "מי יכול לראות מה" הופכים לקריטיים.

דיירים של Microsoft 365 בקנה מידה ארגוני הופכים את ההרשאות ליעד נע, במיוחד כאשר יש צוותים משתנים, חשבונות אורחים, וקבצים שעוברים בין מחלקות. הגדרה נכונה של מדיניות הגישה של Copilot דורשת שליטה הדוקה בחברות בקבוצות, בגישה מבוססת תפקידים, במדיניות מותנית ובסקירות שוטפות. המשמעות היא שלא מספיק להגדיר פעם אחת ולשכוח, יש לבחון ולבקר את הכללים האלה באופן קבוע.

בהמשך נעבור על הצעדים המעשיים להגדרת גבולות הגישה של Copilot, ונבחן את האתגרים סביב Teams, שיתוף קבצים ואינטראקציות בין קבוצות. למידע נוסף על צמצום פערי אבטחה בלתי נראים באמצעות מדיניות טובה יותר, כדאי לעיין במשאבים כמו שיטות עבודה מומלצות ל-Conditional Access ועצות לניהול מחזור החיים של חשבונות אורח.

הגדרת מדיניות בקרת גישה מדויקת ל-Copilot

• גישה מבוססת קבוצות: הקצו זכויות שימוש ב-Copilot רק למשתמשים או למחלקות שבאמת זקוקים לתכונות מבוססות בינה מלאכותית, באמצעות קבוצות תפקידים ב-Entra וב-Microsoft 365.
• מדיניות Conditional Access: השתמשו ב-Conditional Access כדי לקשור את השימוש ב-Copilot למכשירים מאובטחים, למיקומים עמידים לציות ולרמות סיכון מאושרות, לאבטחה דינמית.
• הפרדת הרשאות: יישמו בקרת גישה מבוססת תפקידים (RBAC) כדי להעניק הרשאות מינימליות בלבד, כך ש-Copilot לעולם לא יקבל גישה רחבה יותר מזו של המשתמש שבשמו הוא פועל.
• סקירות גישה שוטפות: תזמנו והפכו לאוטומטיות סקירות הרשאות תקופתיות כדי למנוע "הצטברות הרשאות" מקבצים מדור קודם או ממשתמשים שעזבו.
• עקרונות Zero Trust: שלבו אימות מתמיד והעלאת הרשאות לפי הצורך (just-in-time) לפעולות רגישות של Copilot. לגישות Zero Trust מאוחדות, עיינו ב-Zero Trust by Design.

הרשאות Copilot על פני Teams וקבצים משותפים

1. ניהול ערוצים ב-Teams: Copilot מכבד את ההרשאות שנקבעו ברמת הצוות או הערוץ. עם זאת, מבני Teams שאינם מתוחזקים היטב או היררכיות גישה שטוחות עלולים לאפשר למשתמשים (ולכן גם ל-Copilot) להגיע לשיחות או למסמכים חסויים שלא היו אמורים לראות לעולם.
2. SharePoint וגישה לקבצים: Copilot כפוף להרשאות הגישה ב-SharePoint וב-OneDrive. ובכל זאת, כאשר קבצים משותפים יתר על המידה או מאוחסנים בספריות מסמכים לא מבוקרות, הסיכון גובר ש-Copilot יסכם או יחשוף קבצים קריטיים לעסק בפני קהל רחב יותר. לנקודות מעשיות, ראו מדריך Purview ו-SharePoint זה.
3. גישה לאורחים ולגורמים חיצוניים: חשבונות אורח שנשכחו ושותפים חיצוניים שאינם מנוהלים עלולים להרחיב את טווח הפעולה של Copilot הרבה מעבר לגבולות המיועדים, ולהגביר את הסיכון שמידע רגיש ידלוף לסביבות של שותפים או של צדדים שלישיים.
4. ניהול מחזור חיים: שימוש מאובטח ב-Teams תלוי בניהול מחזור חיים אוטומטי – בקשה, אישור, חידוש וארכוב של צוותים – כדי למנוע מצוותים נטושים להפוך לסיכון אבטחה, כפי שנדון ב-רשימת הבדיקה שלנו לממשל Teams.

בצעו ביקורת תכופה של אתרי Teams ו-SharePoint שלכם. סווגו מידע רגיש והגדירו הגנות לקבצי המקור, כדי למנוע מ-Copilot להפוך לערוץ לדליפת נתונים בין צוותים, מחלקות או גורמים חיצוניים.

היבטי ציות ורגולציה בפריסות Copilot

אין סוד בכך שרף הרגולציה ממשיך לעלות, ויכולתו של Copilot לאתר, לנתח וליצור מידע רגיש הופכת את הציות לנושא מרכזי בכל תחום – במיוחד בבריאות, פיננסים ומוסדות ציבוריים. עמידה בדרישות התעשייה אינה עניין של סימון תיבות בלבד; היא מסייעת להימנע מקנסות כבדים ומפגיעה קשה באמון הציבור.

בפריסות Copilot, ציות פירושו מיפוי הפעילות של הבינה המלאכותית לתקנים כמו HIPAA, FINRA, GDPR וכללים נוספים בנוגע למיקום מידע ולשמירתו. אזורים שונים, מהאיחוד האירופי ועד מדינות בארה"ב, דורשים רמות שונות של הפרדת נתונים ודיווח. אם המידע שלכם יוצא מחוץ לגבולות המאושרים, או אם הרישום של Copilot אינו ניתן לביקורת, אתם חשופים לסיכון.

הסעיפים הבאים יעמיקו בטקטיקות ציות ובדקויות רגולטוריות, כגון האופן שבו Copilot שומר על בקרות לתעשיות מוסדרות ועומד בחוקי מיקום נתונים אזוריים. האסטרטגיות יסייעו לקציני ציות להצדיק את אימוץ Copilot, לעבור ביקורות ולבסס ממשל פרואקטיבי. למידע נוסף, עיינו במדריך אוטומציית הציות של Defender for Cloud לעדכון מתמיד מול שינויים ברגולציה.

הבטחת ציות של Copilot בתחומי הבריאות והפיננסים

• הגנה על HIPAA ומידע רפואי מזהה (PHI): Copilot חייב לפעול במסגרת גבולות המגנים על מידע בריאותי אישי, עם יומני ביקורת וסקירות הרשאות לכל אינטראקציה.
• בקרות FINRA, GLBA ו-SOX: ציות מובנה לתקנות במגזר הפיננסי פירושו שתוכן שנוצר על ידי Copilot והיומנים שלו נלכדים, נשמרים וניתנים לביקורת לפי דרישה. לדיון מעמיק יותר בהיבטי הציות, ראו הפודקאסט הזה על סחף ציות.
• EU AI Act ושימוש אחראי: מועצות ממשל מפקחות על שימוש אחראי בבינה מלאכותית, ממפות את הדרישות של EU AI Act ומתחזקות מנגנוני הגנה להגינות ושקיפות, כפי שנדון ב-שיטות עבודה מומלצות של מועצות ממשל.
• ביקורת ודיווח: Copilot מסתמך על Microsoft Purview לרישום מפורט, ומספק ראיות נוחות לרגולטורים ומפחית את הלחץ הכרוך בסקירות ציות.

מיקום נתונים של Copilot והבדלים אזוריים באבטחה

1. גבולות עיבוד נתונים: Copilot מאחסן ומעבד נתוני דייר בתוך גבולות אזוריים שהוקצו לו (האיחוד האירופי, צפון אמריקה וכדומה), בהתאם לבקרות רגולטוריות על מיקום הנתונים. חוסר התאמה עלול להפר את GDPR או חוקי ריבונות נתונים אחרים.
2. מדיניות אבטחה אזורית: תכונות אבטחה ודרישות ביקורת משתנות בין אזורים, ודורשות תצורות מותאמות כדי לעמוד בציפיות המקומיות, כמו הצפנה מחמירה יותר או מדיניות שמירה מחמירה יותר לעומסי עבודה באיחוד האירופי. לפרטים נוספים על ממשל נתונים מאוחד בין פלטפורמות, ראו Microsoft Fabric כמרכז לממשל נתונים.
3. העברת נתונים חוצת גבולות: יש להיזהר מתכונות או מחברים מדור קודם ב-Copilot שעלולים להעביר או לשמור במטמון קטעים של נתונים רגישים מחוץ לשטחים המאושרים, מה שעלול להוביל להפרות רגולטוריות.
4. חוקים פדרליים ומדינתיים בארה"ב: פריסות Copilot בארצות הברית חייבות להתחשב במארג של חוקי פרטיות מדינתיים (כמו CCPA, NY SHIELD ועוד), שלעיתים דורשים תצורה מתקדמת ברמת הדייר ושירות.

ניטור Copilot לאירועי אבטחה והפרות

ניטור מתמיד אינו רק מילת באז ב-Copilot, אלא הכרח, בהתחשב בהיקף ובמהירות שבהן בינה מלאכותית יכולה להציג או להפיץ מידע רגיש. אתם צריכים לדעת לא רק מי ניגש למה, אלא גם למי Copilot עשוי היה להציג הצצה לנתונים הכי מוגנים שלכם, ומתי.

סביבות Microsoft 365 מודרניות מספקות תובנות רבות מתמיד, אך Copilot מוסיף סיבוכים חדשים עם יומני בינה מלאכותית, אינטראקציות שאינן צפויות והפוטנציאל לאירועים מהירים מאוד. לכן זיהוי חזק, תיקון אוטומטי והתראות יזומות הם קריטיים. בלעדיהם, אתם עלולים לפספס הכול, מסיכומי נתונים מנופחים ועד ניסיונות דליפה עדינים הטמונים ביומני הצ'אט.

בהמשך נעסוק בפרטים המעשיים של זיהוי, התראה ותגובה לאירועי אבטחה ספציפיים ל-Copilot, וכן כיצד בדיקות אבטחה קבועות והערכות ספקים שומרות על חוסנכם. לקריאה נוספת, המדריכים שיטות עבודה מומלצות לביקורת Purview ו-שרשרת התקיפה ב-M365 מוסברת מעמיקים בזיהוי איומים ובגישות תגובה לאירועים מרובדות.

זיהוי אירועי אבטחה של Copilot ותגובה מהירה

• ניטור בזמן אמת באמצעות יומני ביקורת: השתמשו ביומני הביקורת של Microsoft Purview כדי לעקוב אחרי הנחיות המשתמשים, התגובות ושליפות הנתונים של Copilot כמעט בזמן אמת, לקבלת תמונת מצב מהירה.
• התראות אבטחה אוטומטיות: השתמשו ב-Microsoft Sentinel או ב-Defender כדי לזהות פעילויות חריגות של Copilot (כמו זינוק פתאומי בסיכומי קבצים רגישים) והגדירו התראות מיידיות.
• תהליכי תיקון מיידיים: שלבו אוטומציות לתגובה לאירועים שמנעלות גישה, מבטלות הפעלות ומודיעות לבעלי העניין על אירועים חשודים של Copilot.
• ניהול מדיניות מתמשך: בחנו דפוסי אירועים ושפרו את מדיניות ה-DLP, מדיניות הגישה ומדיניות הסכמת האפליקציות, כדי שה-AI לא יחזור על אותן טעויות פעמיים. לפרטים נוספים על אוטומציה של ציות, ראו ניטור מתמשך עם Defender for Cloud.

בדיקות אבטחה ואימות פגיעויות של Copilot

האבטחה לא מסתיימת ברגע שמפעילים את Copilot. מדובר בתהליך חי שדורש בדיקות סדירות ואימות עצמאי. Microsoft וגורמים שלישיים מבצעים מבדקי חדירות, תרגילי red teaming וסריקות פגיעויות מתמשכות כדי לזהות חולשות בעיבוד הנתונים של Copilot, באינטגרציות התוספים ובמודלי ה-AI.

תוכניות bug bounty מבוססות מספקות תמריצים לחוקרי אבטחה למצוא ולדווח ישירות ל-Microsoft על תקלות, ובכך מפחיתות את הסיכון לניצול של פגיעויות zero-day בסביבת הייצור. סקירות פנימיות מתמשכות, בשילוב עם מסגרות מעשיות כמו אלה שמתוארות בפרק הזה על ממשל shadow AI, עוזרות לאתר תצורות שגויות ופעילות shadow IT, במיוחד בכל מה שקשור לסוכנים אוטונומיים ולתוספים מתקדמים.

שיטות עבודה מומלצות והמלצות לאבטחת Copilot

לנוכח הסיכונים והמורכבות של Copilot, אסטרטגיית האבטחה הטובה ביותר מתחילה בקבוצה ברורה של שיטות עבודה, ונשארת נאמנה להן גם כשהפריסה מתפתחת. החלק הזה מארגן צעדי אבטחה מעשיים, בסיסיים ומתקדמים, שכל ארגון יכול ליישם מיד. זה לא עניין של ניחושים. מדובר בטקטיקות מוכחות, במדיניות שמיקרוסופט ממליצה עליה, ובתובנות מעשיות של ארגונים שעובדים בשטח.

נסדר את הפעולות החיוניות לפי שלב במחזור החיים, החל מהכנת הדייר שלכם, דרך אכיפת DLP ורגישות, ועד הכשרת עובדים ומנהלים. החשוב מכל: האסטרטגיות כאן נועדו להפחית את הסיכוי לאירועים עוד לפני שהם קורים, ובכך לצמצם את הסיכון הכולל לפריצות ולהפרות ציות.

אם אתם תוהים איך לבגר את אימוץ Copilot בלי לוותר על מהירות, או איך לבנות ממשל בר-קיימא שלא חונק את הפרודוקטיביות, הסעיפים הבאים נותנים מענה. רוצים עוד? עיינו במדריך המדיניות לממשל Copilot ובטיפים למרכזי הדרכה אפקטיביים ל-Copilot לקבלת הנחיה נוספת.

שיטות עבודה מומלצות והמלצות לאבטחת Copilot

1. אכיפת DLP ותוויות רגישות: החילו מדיניות DLP ותיוג רגישות בכל רחבי נכסי Microsoft 365 שלכם, ועדכנו אותם באופן סדיר, כדי להגן על תוכן שנוצר או מסוכם על ידי Copilot. למידע נוסף, ראו תובנות על מדיניות DLP למפתחים.
2. הגדירו הדרכה שוטפת: הכשירו עובדים לזהות הנחיות מסוכנות, התנהגות חשודה והיסודות של אינטראקציה מאובטחת עם Copilot. הדרכות מסורתיות לרוב אינן מצליחות, לכן רכזו את התוכן ושמרו אותו מעודכן, כפי שמודגש בשיטות העבודה המומלצות של מרכז הלמידה של Copilot.
3. פלחו את הגישה ל-AI: בנו מודלי גישה מבוססי קבוצות ותפקידים, כך ש-Copilot לעולם לא יגיע מעבר למה שכל משתמש צריך. השתמשו ב-Entra או ב-Purview לצמצום מדויק של ההיקף, והגבילו חשיפה של נתונים בעלי רגישות גבוהה רק למי שיש לו הצדקה עסקית.
4. אוטומטיזציה של ניטור וציות: השתמשו ב-Microsoft Sentinel, ב-Defender וב-Purview Audit כדי לפרוס ניטור אוטומטי עם התראות בזמן אמת ותיקון מבוסס מדיניות.
5. שמרו על ממשל חזק: הפרידו בין שכבת החוויה לבין מישור הבקרה, ואכפו מדיניות דטרמיניסטית שמעריכה הנחיות, רושמת כוונה ומבטיחה ציות למדיניות ברגע הפעולה. לעיון נוסף בעיקרון הזה, ראו אסטרטגיות ממשל בטוח ל-AI.

הערכת סיכונים ואסטרטגיות ממשל נתונים ל-Copilot

• סיווג רגישות: סווגו מוקדם תוכן קריטי לעסק, במיוחד ב-SharePoint וב-Teams, ואכפו גבולות גישה ותוויות רגישות באמצעות Purview.
• DLP ו-Access Reviews: תזמנו באופן קבוע סקירות של מדיניות DLP והערכות הרשאות כדי לאתר הרשאות מיושנות או לא מנוהלות בתחום ההשפעה של Copilot. זקוקים להתנעה מהירה? נסו את רשימות הבדיקה מתוך הפודקאסטים המעשיים על ממשל נתונים.
• בקרות מחזור חיי תוכן: ניטור ואכיפה של מחזור חיי המסמך מהרגע שבו הוא נוצר ועד לארכיון, תוך צמצום איומים פנימיים ומניעת "כאוס מסמכים" – לפרטים נוספים ראו מדריך הבקרה על תוכן ב-Purview.

מדיניות וחששות רגולטוריים הנוגעים ל-Copilot

ככל ש-Copilot הופך לזרם המרכזי, מחוקקים בארצות הברית ובעולם מביעים עמדה במהירות, וההשלכות ניכרות באסטרטגיית האימוץ ובסיכוני האבטחה. צעדים רגולטוריים – במיוחד בתחום הציבורי – מלמדים היכן הרגולטורים רואים את הסכנות הגדולות ביותר, ואיפה ארגונים פרטיים עשויים להידרש לשנות כיוון.

סעיף זה מסכם את ההשפעה של איסורים שנעשו לאחרונה, כמו החסימה של Copilot על ידי הקונגרס האמריקאי, ומנתח את ההשלכות על ריבונות נתונים, דרישות ציות ותכנון סיכונים אסטרטגי. להשקפות מעמיקות על ממשל, כדאי לעיין במסגרות כמו בקרות ממשל לסוכני AI, שמסייעות לעסקים לעמוד בדרישות משפטיות מתפתחות ולשמור על רציפות תפעולית.

האיסור של הקונגרס האמריקאי על Copilot והשלכות האבטחה

הקונגרס האמריקאי אסר לאחרונה על שימוש ב-Microsoft Copilot במכשירי בית הנבחרים, בשל חששות שלא נפתרו לגבי אבטחת מידע, פרטיות בינה מלאכותית וסיכוני זרימת מידע לא מנוהלת. האיסור משקף מגמה רחבה יותר בקרב הציבור והשלטון, שבה ספקנות כלפי טיפול בינה מלאכותית generative בנתונים ממשלתיים רגישים נמצאת בשיאה. סקר של Center for Data Innovation מראה כי 61% מהסוכנויות הממשלתיות רואות בחששות פרטיות נתונים את המכשול המרכזי לאימוץ AI.

מחקרים מומחים טוענים שמערכות AI כמו Copilot עלולות לאגד ולחשוף מידע בלי כוונה, ולכן ניהול הרשאות מדויק וביקורת על פרומפטים הם הכרחיים בארגונים בעלי רמות אבטחה גבוהות. משקיפים בתעשייה, כמו אלה שמופיעים בפרק הפודקאסט הזה על ממשל סוכנים, מזהירים ש"חוסר עקביות אנושי בקנה מידה" – ולא סוכנים פורקי עול מבודדים – הוא הסיכון האמיתי בארגונים גדולים. הגדרות הרשאות שגויות, ממשל מחזורי חיים לקוי ואינטגרציות של "הפעלה ושכחה" מוגברים כולם על ידי כלי AI, וכך מעלים את הרף לפיקוח אפקטיבי.

מה המשמעות לארגונים? איסורים ממשלתיים מבשרים ככל הנראה על רגולציה עתידית בסקטור הפרטי בנושאי גישה לנתונים, שקיפות והסכמה לטכנולוגיות AI. ארגונים צריכים לצפות דרישות ביקורת מחמירות יותר, בקרות תגובה מהירה ומסגרות ברורות יותר לאחריותיות של סוכנים. כדי להישאר לפני המגמות האלה, יש לבנות כבר עכשיו ארכיטקטורות ממשל קפדניות – לפני שהכללים הופכים לחובה והביקורות מגיעות לדלת.

Data Loss Prevention (DLP) ואינטגרציה עם Copilot

Data Loss Prevention (DLP) הוא עמוד השדרה של אבטחת המידע בכל סביבת עבודה עננית מודרנית, וחשיבותו מעולם לא הייתה גדולה כמו בעידן כלי בינה מלאכותית generative כמו Microsoft Copilot. ככל ש-Copilot מפיק מסמכים, הודעות דוא"ל ותגובות צ'אט באופן אוטומטי, אתם זקוקים למדיניות שמונעת מנתונים מזהים אישית ומידע עסקי חסוי לדלוף החוצה – בין אם בכוונה ובין אם שלא בכוונה.

אבל שילוב DLP עם Copilot הוא הרבה יותר מהפיכת מתג. ארגונים חייבים לתכנן בקרות בזמן אמת שסורקות את התוכן ש-Copilot יוצר, חוסמות פלט מסוכן ומפעילות התראות ברגע שמזוהה דליפה אפשרית. זה קריטי משום שרוב דליפות המידע אינן נובעות רק מכללי DLP חסרים, אלא מסביבות לא מנוהלות שבהן Copilot עלול לסכם, לארוז מחדש או לשתף בטעות מידע רגיש. לטיפים מעשיים, ראו את אסטרטגיית DLP ל-Power Platform ואת הגדרת DLP ב-M365.

הסעיפים הבאים מפרקים כיצד DLP פועל על תוכן שנוצר על ידי Copilot, וכיצד מיישמים ניטור DLP רציף ובזמן אמת, כדי לוודא שהפרודוקטיביות שמביאה בינה מלאכותית לא תבוא על חשבון בטיחות הנתונים.

איך מדיניות DLP חלה על תוכן שנוצר על ידי Copilot

מדיניות DLP ב-Microsoft 365 סורקת באופן פעיל תוכן שנוצר על ידי Copilot, מסמנת אותו ויכולה גם לחסום אותו, בין אם מדובר במסמך, בהודעת דוא"ל, בסיכום צ'אט או בקטע שיתוף. הכללים האלה בודקים מידע רגיש כמו מספרי תעודת זהות, נתונים פיננסיים או רשומות לקוחות חסויות בכל מה ש-Copilot יוצר או מסכם, לפני שהתוכן מגיע למשתמשים או משותף מחוץ לארגון.

מנהלים יכולים להגדיר תרחישי שימוש שבהם פלט של Copilot עובר בדיקת תאימות אוטומטית. לדוגמה, משתמש מנסה לשתף דרך Teams סיכום שנוצר בבינה מלאכותית של גיליון נתונים פיננסי. DLP יכול לעצור את השיתוף, לחסום אותו ולשלוח התראה אם זוהו מספרי כרטיסי אשראי או מונחים חסויים. מפתחים צריכים להתייחס ל-DLP כאילוץ תכנוני ולא כמחשבה שנייה, ותוכלו למצוא עוד שיטות עבודה מומלצות במדריך מדיניות DLP עבור Power Platform הזה.

ניטור DLP בזמן אמת לאינטראקציות עם Copilot

1. ביקורת הנחיות ותגובות: ניטור DLP בזמן אמת בודק גם את ההנחיות של המשתמשים וגם את התגובות שנוצרו על ידי Copilot, ומסמן וחוסם כל מופע של מידע רגיש שמופיע בתהליך העבודה.
2. התראות אירוע ותיקון אוטומטי: מנהלי אבטחה מקבלים התראות מיידיות על דליפת מידע פוטנציאלית, וזרימות עבודה אוטומטיות יכולות לחסום שיתוף, להעביר קובץ להסגר או לדרוש אישור מנהל לתוכן שסומן.
3. אינטגרציה עם כלי דיווח: חברו יומני DLP ל-Power BI או למערכות SIEM כדי לנתח דפוסים, להמליץ על שינויים במדיניות ולדווח על אירועים להנהלה בצורה יעילה.
4. ממשל סביבה מאוחד: אמצו אסטרטגיית DLP כוללת על פני סביבות ומחברים, במקום להסתמך על כללים מבודדים. אחרת, Copilot עלול להעביר מידע דרך ערוצים ללא הגנה. להנחיות מעשיות, עיינו בפודקאסט הזה על DLP ב-Power Platform.

אבטחת יישומי צד שלישי ותוספים של Copilot

אחד ממנועי הערך הגדולים של Copilot, וגם ממכפילי הסיכון הגדולים שלו, הוא היכולת להרחיב ולהתחבר לתוספים, ל-APIs וליישומי Copilot Connect של צד שלישי. זה מאפשר לכם להפוך תהליכי עבודה לאוטומטיים ולגלות תובנות חדשות, אבל הוא גם יוצר משטח התקפה חדש ורחב אם לא מנהלים אותו בזהירות.

האיום לא תמיד מגיע מתוסף זדוני. לעיתים מדובר בהתרחבות בלתי מכוונת של טווח הפעולה של Copilot: תוספים שניגשים ליותר נתונים ממה שהם צריכים, או ספקים שקיבלו הרשאות קובץ קריטיות לעסק ללא בדיקה קפדנית. הסיכונים של דליפת נתונים, מתקפות שרשרת אספקה ואובדן שליטה גדלים ככל שקוד ו-APIs של צד שלישי נוגעים בקבצים ובשיחות שלכם.

אבטחת שילוב תוספים מחייבת הקמה קפדנית, מתן הרשאות ופיקוח מתמשך, תוך איזון בין חדשנות ופרודוקטיביות לבין גישת Zero Trust. הסעיפים הבאים מפרטים מסגרות להערכה ולפיקוח על תוספים, וכן אמצעים טכניים לאכיפת גבולות נתונים מחמירים. למידע נוסף, ראו שיטות עבודה מומלצות של Zero Trust מול חופש המשתמש, שמסבירות איך לצמצם חיכוך מבלי לוותר על אבטחה.

הערכת אבטחה וניהול סיכונים של תוספי Copilot

• בדיקת נאותות לתוספים: הערכת תוספים לפי היסטוריית אבטחה, מוניטין הספק ואישורי תאימות לפני החיבור שלהם ל-Copilot.
• סקירות סיכונים פנימיות: הקמת מסגרת שיטתית לצוותי IT ואבטחה להערכה ואישור של כל תוסף, הכוללת מידול איומים וניתוח השפעה.
• צמצום הרשאות ונתונים: הגבלת תוספים רק לנתונים ולפעולות הנחוצים לפונקציות העסקיות, תוך שימוש בגישה של הרשאות מינימליות כעניין של מדיניות.
• ביקורות שוטפות: תזמנו ביקורות קבועות של גישת צד שלישי, דפוסי שימוש והתנהגות התוספים, כדי לזהות חריגות או הפרות לפני שהן מסלימות.

שליטה בגבולות גישה לנתונים בשימוש בתוספי Copilot

ארגונים יכולים לאכוף אמצעים טכניים שמגבילים בצורה מחמירה את הנתונים החשופים לתוספי Copilot של צד שלישי, באמצעות הרשאות API מדויקות והיקפי גישה. כל תוסף חייב לעבור אישור דרך תהליך מחזור חיים מוגדר, הכולל בדיקת IT ואבטחה, הצדקה מתועדת ואימות חוזר באופן קבוע.

חיוני לנטר את פעילות התוספים בזמן אמת, ולעקוב אחר מקורות הנתונים שאליהם הם ניגשים והפעולות שהם מבצעים. עקרון ההרשאות המינימליות אומר שתוספים יכולים לגעת רק במה שנחוץ להם, לא יותר ולא פחות. יש לשלב פיקוח מתמשך עם תהליכי זיהוי אוטומטיים שמאתרים בקשות או פלטים חריגים, ומפעילים מיד בדיקה או חוסמים גישה כשנחצים גבולות.

תוכניות הדרכה ומודעות משתמשים לאבטחת Copilot

למרות כל העוצמה הטכנית של אבטחת Copilot, הגורם האנושי הוא לעיתים הנקודה שבה דברים משתבשים. משתמשים עלולים לחשוף מידע בתמימות באמצעות פרומפטים רשלניים, או ליפול בפישינג מתוחכם שעטוף בתשובות שנוצרו בידי AI. לכן הדרכה ומודעות משתמשים משמעותיות אינן אופציונליות, הן חלק מרכזי בבניית הטמעה מאובטחת של Copilot.

תוכניות כאלה צריכות ללמד לא רק איך להשתמש ב-Copilot, אלא איך להשתמש בו בצורה מאובטחת: זיהוי פעילות חשודה, הבנת הסכנות שבשאלות רחבות מדי, וזיהוי מצבים שבהם אינטראקציה מבוססת AI עלולה להיות מניפולטיבית. הסעיפים הבאים עוסקים בטכניקות הנדסה חברתית שמכוונות ל-Copilot, לצד שיטות עבודה מומלצות לניסוח פרומפטים שמונעים הגעה של מידע לידיים הלא נכונות. לשיפור האימוץ והפחתת הסיכון, כדאי להיעזר במרכז הלמידה המרכזי של Copilot במדריך מרכז הלמידה של Copilot הזה.

הדרכת משתמשים לזיהוי הנדסה חברתית מבוססת AI

1. פרומפטים חשודים: יש ללמד משתמשים לעצור לפני הזנת פרומפטים שנראים לא שגרתיים, מבקשים מידע מופרז, או מגיעים ממישהו שהם לא מכירים. ניתן לתמרן AI כך שיבצע פישינג אפילו כלפי משתמשים מהימנים.
2. בקשות לנתונים בלתי צפויות: Copilot לא אמור לעולם לבקש פרטי התחברות רגישים או פרטים סודיים כדי לבצע משימות רגילות. אם הוא עושה זאת, זה סימן אזהרה לתמרון אפשרי של הפרומפט.
3. תשובות מתוגברות מדי: אם Copilot מציע מידע או הצעות שחורגים מהתפקיד או מההרשאות בפועל של המשתמש, יש לאמן את המשתמשים לדווח על כך ולא להוריד או לשתף את הפלטים באופן עיוור.
4. פישינג באמצעות סיכומי AI: יש להיזהר מהודעות או סיכומים שנוצרו בידי AI ומגיעים דרך Teams, דוא"ל או צ'אט, ודורשים פעולה מהירה או חשיפת נתונים חריגה, שכן הם עלולים להיות מתוכננים כהנדסה חברתית. לקריאה נוספת על שכבות של ממשל, ראו הבהרה על בקרות ממשל.

הטמעת הנדסת פרומפטים מאובטחת עם Copilot

• עודדו פרומפטים ממוקדים: יש ללמד משתמשים לנסח בקשות בדיוק, ולהימנע משאילתות רחבות כמו „כל הפרויקטים של החברה", שכן כך מצטמצם היקף החשיפה של הנתונים.
• קדמו אנונימיזציה: כשזה אפשרי, יש להורות למשתמשים לנקות פרומפטים משמות, מספרים או הקשר רגיש לפני שליחתם ל-Copilot.
• חזקו את גבולות הגישה: השתמשו בפרומפטים שאינם שולפים או חושפים תוכן מחוץ לצוות או ליחידה העסקית של המשתמש.
• בדקו תמיד את הפלטים: יש להנחות משתמשים לבדוק פעמיים את תשובות Copilot כדי לוודא שלא נכללו בהן נתונים בשוגג, לפני שיתוף או העברה של התוצאות.
• הסתמכו על משאבי למידה מרכזיים: השתמשו במרכז למידה של Copilot שמנוהל לפי מדיניות ומתעדכן באופן מתמיד, כפי שמתואר כאן, כדי לשמור על מודעות לאבטחת פרומפטים רעננה ומתואמת עם מדיניות הארגון.

אבטחת Microsoft Copilot: אבטחה ופרטיות לנתוני ארגון

שימוש ב-Microsoft 365 Copilot, נתוני הארגון וגבול הנתונים של האיחוד האירופי

אילו חששות אבטחה עיקריים יש ל-microsoft copilot בנוגע לנתוני ארגון?

החששות המרכזיים נוגעים לגישה לא מורשית לנתונים, לחשיפה לא מכוונת של מידע רגיש, ולנקודות אינטגרציה כגון microsoft graph api ושירותים אחרים של microsoft 365. ארגונים חוששים ש-copilot עלול לחשוף נתוני ארגון ביישומי microsoft 365 (למשל אפליקציות microsoft 365 כמו Word ו-Outlook) באופן שמפר מדיניות הגנת מידע או מדיניות פנימית. על צוותי האבטחה לבחון את זרימות הנתונים בתוך המערכת האקולוגית של microsoft 365, לעיין בתנאי השימוש של המוצרים ובפרטי עיבוד הנתונים של microsoft, ולהשתמש בבקרות פרטיות כמו microsoft purview information protection כדי להפחית סיכונים.

כיצד microsoft 365 copilot משתמש בנתוני ארגון, ואילו נתונים הוא מעבד?

Microsoft 365 Copilot מעבד נתוני ארגון שנשאבים משירותי Microsoft 365, כולל תוכן שמאונדקס דרך Microsoft Graph ונתונים השמורים בגבולות השירות של Microsoft 365. הנתונים שעוברים עיבוד עשויים לכלול נתוני משתמשים, מסמכים, הודעות דוא"ל ומטא-דאטה המשמשים ליצירת התשובות. Microsoft מספקת תיעוד על הנתונים שעוברים עיבוד ואופן השימוש בהם. מנהלים יכולים להגדיר הגדרות שמגבילות את הגישה של Copilot למקורות מסוימים, ולהחיל סיווג נתונים של Microsoft Purview כדי להגן על מידע רגיש.

האם Copilot יכול לחשוף מידע רגיש, וכיצד אפשר למנוע דליפות נתונים?

כן, Copilot יכול להציג מידע רגיש אם יש לו גישה למקורות האלה. כדי למנוע דליפות נתונים, הפעילו בקרות פרטיות, יישמו תוויות הגנת מידע של Microsoft Purview, הגבילו את היקף הפעולה של Copilot באמצעות הגדרות הדייר, והחילו את אפשרויות גבול השירות של Microsoft 365 וגבול הנתונים של האיחוד האירופי היכן שהן זמינות. בצעו מעקב קבוע אחר יומני הפעילות של Copilot, והחילו הרשאות של מינימום הרשאות הנדרשות על המערכות שמזינות נתונים ל-Copilot.

מהם סיכוני האבטחה של Microsoft Copilot, כפי שהם מוסברים לצוותי פרטיות ותאימות?

הסיכונים כוללים חשיפה מקרית של מידע מוסדר, הסקה חוצת דיירים של נתונים לא מורשים, ווקטורי תקיפה חדשים שעשויים לנבוע מתכונות מבוססות בינה מלאכותית. על צוותי התאימות למפות את זרימות הנתונים של Copilot מול דרישות רגולטוריות, כגון תקנת הגנת המידע הכללית (GDPR), לוודא הגדרות מקום אחסון נתונים כמו גבול הנתונים של האיחוד האירופי כשנדרש, לתעד את העיבוד לפי תנאי המוצר והנתונים של Microsoft, ולהשתמש בכלי אבטחה ותאימות בכל Microsoft 365 כדי לאכוף מדיניות שמירה, גישה וביקורת.

איך צוותי אבטחה מאבטחים את Microsoft Copilot ובה בעת מאפשרים למשתמשים להשתמש בו?

צוותי אבטחה צריכים לשלב בקרות טכניות ממשל: להגדיר מדיניות גישה ל-Copilot, לשלב את Microsoft Purview להגנת מידע ותוויות רגישות, לאכוף גישה מותנית ובקרות זהות, ולבקר את הנתונים שנגישים דרך Microsoft Graph. יש לספק הדרכה למשתמשי הקצה בנושא חששות אבטחה הקשורים ל-Copilot, להחיל מדיניות מניעת דליפת נתונים (DLP) בתוך Microsoft 365, ולהפעיל תכונות בסביבות מבוקרות לפני הפעלה נרחבת, כדי לאזן בין פרודוקטיביות להגנה.

האם שימוש ב-Microsoft 365 Copilot מגביר את הפגיעות ב-Microsoft 365 Copilot, או מציג משטחי תקיפה חדשים?

כל כלי בינה מלאכותית חדש יוצר משטח תקיפה חדש ואתגר אבטחתי: בקשות אוטומטיות עלולות לחשוף הקשר, שילובי תוספים עלולים להרחיב הרשאות גישה, ותוקפים עשויים לנסות הזרקת הנחיות (prompt injection) או הוצאת נתונים דרך הפלטים שנוצרים. הפעולות להפחתת הסיכון כוללות חיזוק השילובים, ניטור של טלמטריית Copilot, יישום שיטות פיתוח והגדרה מאובטחות, ושימוש באמצעי אבטחה כמו DLP, בקרות גישה וזיהוי איומים בכל Microsoft 365 כדי להפחית את החשיפה.

איזה תפקיד ממלא Microsoft Graph באבטחת Copilot, וכיצד ארגונים צריכים לנהל אותו?

Microsoft Graph הוא הערוץ העיקרי שדרכו Copilot ניגש לנתוני הארגון (דואר, קבצים, יומן ועוד). שליטה בהרשאות ל-Microsoft Graph היא קריטית: יש לאכוף הרשאות API של מינימום הרשאות הנדרשות, לבדוק אישורי אפליקציות, להשתמש בממשל יישומים, ולבקר טוקנים ושאילתות. יש להגביל את היקף הפעולה של Copilot למקורות הנתונים ההכרחיים בלבד, ולהסתמך על הגדרות Microsoft Purview וגבול השירות של Microsoft 365 כדי לשמור על הגנת הנתונים ולצמצם גישה לא מורשית לנתונים.

כיצד בקרות פרטיות ותכונות אבטחה ופרטיות יכולות לצמצם חששות אבטחה של Copilot בנוגע לנתונים מוסדרים?

בקרות פרטיות כמו תוויות רגישות, הצפנה, מדיניות שמירה וממשל גישה עוזרות לוודא ש-Copilot אינו מעבד או חושף מידע מוסדר. השתמשו ב-Microsoft Purview להגנת מידע, במניעת דליפת נתונים (DLP) בכל Microsoft 365, והגדירו הגבלות Copilot ברמת הדייר. שלבו זאת עם בדיקות משפטיות וחוזיות של תנאי המוצר ועיבוד הנתונים של Microsoft, ובחרו גבולות כמו גבול הנתונים של האיחוד האירופי היכן שנדרש כדי לעמוד בחובות הגנת מידע אזוריות.