סיכוני אבטחה של Microsoft 365 Copilot: מה חשוב לדעת

By Mirko Peters · 2026-03-21 · Updated 2026-03-24

גלו את האבטחה של Microsoft Copilot: זיהוי ומיתון סיכונים למידע רגיש ב-Microsoft 365. למדו שיטות עבודה מומלצות לאבטחת AI וסיכוני אבטחה של Copilot.

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

Microsoft 365 Copilot נכנס לארגונים בסערה והבטיח שיפורים גדולים בפרודוקטיביות, אבל בואו לא נעמיד פנים שאין לו חששות אבטחה אמיתיים. כש-Copilot משלב AI עם נתוני הענן שלכם, נוצרים סיכונים חדשים שצוותי IT ומנהלים עסקיים לא יכולים להתעלם מהם. בין אם מדובר במידע רגיש שדולף דרך תשובות AI, רגולטורים שעוקבים מקרוב, או Shadow IT שפועל ללא בקרה, הבנת הסכנות האלה היא בעדיפות ראשונה. במדריך הזה תמצאו תובנות מעשיות על האיומים המרכזיים ש-Copilot מציג, על החשיבות של ממשל נתונים ובקרות חזקות, ועל אירועי אבטחה אמיתיים שמחייבים אותנו לחשוב מחדש על נהלי האבטחה הישנים. נפרק אסטרטגיות לציות, להדרכת משתמשים ולאמצעי הגנה ייעודיים לתעשיות שונות, כדי שתוכלו להפיק את מלוא היכולות של Copilot בביטחון ולהימנע מהמלכודות. בואו נבין מה באמת חשוב לשמירה על סביבות Copilot מאובטחות ותואמות תקנות.

1. מיקום הנתונים עלול להיטשטש: אףש-Microsoft 365 Copilot מכבד את גבולות הנתונים של הדייר, העיבוד עלול להתבצע דרך נקודות קצה גלובליות של שירותי AI, וכך נוצרים סיכוני עיבוד נתונים חוצי גבולות לא צפויים עבור נתונים מוסדרים רגולטורית.
2. הנחיות עלולות לחשוף הקשר רגיש: הנחיות בשפה טבעית שמשתמשים כותבים עלולות לכלול ביטויים סודיים או נתונים שנכנסים להקשר המודל, מה שמגביר את הסיכון לחשיפה בלתי מכוונת אם ההנחיות נשמרות או נרשמות ביומן.
3. מחברים של צד שלישי מרחיבים את משטח התקיפה: Copilot משתלב עם אפליקציות ומחברים רבים; מחבר שנפרץ עלול לחשוף נתונים מצטברים של Microsoft 365 מעבר לגבולות הרגילים.
4. הזיות של המודל עלולות ליצור פלטים שנראים מוסמכים: Copilot עלול ליצור תוכן סביר אך שגוי (הזיות) שנראה כאילו מגיע ממסמכים פנימיים, מטעה משתמשים וגורם לכשלים בציות או באבטחה.
5. בקרות גישה מדויקות נשארות מורכבות: רשימות ACL ותוויות מסורתיות אינן מתורגמות אוטומטית להקשרי שימוש ב-AI, ולכן נתונים שסווגו כסודיים עשויים עדיין להשפיע על הפלטים של Copilot, אלא אם מדיניות ואכיפה הוגדרו במיוחד.
6. טלמטריה ויומנים עלולים לחשוף יותר מהמתוכנן: נתוני אבחון, שימוש וטלמטריה שנאספים לצורך פתרון בעיות ב-Copilot עשויים להכיל מטא-נתונים שעוזרים לתוקפים למפות התנהגות משתמשים, חשבונות בעלי הרשאות גבוהות או יעדים בעלי ערך רב.
7. סיכוני שרשרת האספקה ועדכוני מודלים: עדכונים קבועים למודלים הבסיסיים או לרכיבים של צד שלישי עלולים להכניס פגיעויות חדשות או לשנות את אופן השימוש בנתונים; תיקון התנהגויות של AI אינו זהה לתיקון תוכנה.
8. סיכון מצד פנימיים מוגבר על ידי אוטומציה: Copilot יכול להאיץ איסוף וסיכום נתונים, כלומר מי שיש לו גישה לגיטימית יכול להשתמש ב-Copilot כדי להרכיב במהירות מערכי נתונים רגישים שהיו קשים הרבה יותר לבנות ידנית.

הבנת סיכוני האבטחה עם Microsoft 365 Copilot

כשמסתכלים על Microsoft 365 Copilot, רואים כלי שיכול להגיע לכל הנתונים של הארגון — מה שנמצא בדוא"ל, במסמכים, בצ'אטים ועוד — ולהשתמש ב-AI כדי לספק תשובות, לאוטומט תהליכים ואף ליצור תוכן חדש. זה כוח רב, אבל לכוח הזה יש מחיר. אותם מאפיינים שהופכים את Copilot למושך מציגים גם סיכוני אבטחה ייחודיים שלא תמצאו בכלי שיתוף פעולה מסורתיים.

האתגר אינו רק פגיעויות טכניות, אף שהן בהחלט קיימות. הוא נוגע גם לאופן שבו Copilot צורך, מעבד ולעיתים משתף מידע שמעולם לא נועד לצאת מגבולות הסביבה הדיגיטלית. קיים הסיכון שמידע רגיש ייפלט דרך הסדקים, שתוקפים ישבשו את ההקשר באמצעות הנדסת הנחיות, או שרגולטורים יסמנו סביבה שפתאום אינה תואמת תקנות. אפילו התנהגויות שגרתיות של משתמשים והגדרות הרשאות עלולות לפתוח נקודות עיוורון גדולות אם לא מנהלים אותן בעין רעננה.

בסעיפים הבאים נבחן לעומק מה בדיוק הופך את Copilot למסוכן: from איומים טכניים מרכזיים כמו דליפת נתונים והזרקת הנחיות (prompt injection) ועד אתגרי ציות ורגולציה והסיכוני סייבר המיוחדים שמגיעים עם שחרור עוזרים מבוססי AI בארגון. המטרה? לעזור לכם לראות את כל התמונה ולהבין את הדחיפות שבהטמעת מנגנוני אבטחה וממשל ל-Copilot. בואו נעמיק בכל אחד מהתחומים האלה, כדי שתדעו מה מונח על הכף ומהיכן להתחיל לחזק את ההגנות שלכם.

איומי אבטחה מרכזיים: דליפת נתונים, הזרקת הנחיות ו-Model Inversion

1. דליפת נתונים: Copilot עלול לחשוף בשוגג מידע סודי, שכן הוא שולף נתונים from מיילים, צ'אטים וקבצים כדי לייצר תשובות. בניגוד לאפליקציות רגילות, פלטים מודעים-הקשר של Copilot לרוב מערבבים מידע ממקורות שונים, וכך גדלה ההסתברות לדליפה לא מכוונת. במיוחד בתרחישים שבהם נגזרות (כמו פלטים של מחברות) אינן מתויגות בתוויות רגישות מתאימות, עלולה להיווצר אגם נתונים צללי של תוכן שאינו מנוהל. בקרות סטנדרטיות כמעט אינן עוקבות אחר המקום שאליו מגיעים נתונים שנוצרו על ידי AI, וזה הופך את הכלה לעניין מסובך.
2. התקפות הזרקת הנחיות: תוקפים (או אפילו משתמשים רשלנים) יכולים לנסח הנחיות שנועדו לשנות את הנמקתו של Copilot או לגרום לו לחשוף מידע שאסור לו לחשוף. פגיעויות "הזרקת הנחיות" קשות במיוחד לזיהוי מראש, ובניגוד להתקפות פישינג רגילות, הן פועלות בתוך ממשק Copilot המהימן. כאשר Copilot פועל עם הרשאות רחבות, לעיתים ברמות גישה שמחקות או עולות על הרשאות המשתמש בפועל, ההתקפות הללו עלולות לעקוף מנגנוני DLP ומגבלות גישה מסורתיים.
3. Model Inversion: עם מספיק שאילתות חכמות, תוקפים עשויים לשחזר נתונים רגישים ששימשו לאימון המודלים שמאחורי Copilot. כלומר, מידע שחשבתם שזמין רק בתוך הארגון, כמו פרטי לקוחות, סודות מסחריים או נתונים מוסדרים ברגולציה, עלול להיות מורכב מחדש. בקרות IT סטנדרטיות או כללי DLP כמעט אינם צופים את הסיכון הזה, ולכן קל לפתח תחושת ביטחון כוזבת עם מדיניות מיושנת.

איומים ייחודיים ל-Copilot כמו אלה דורשים חשיבה מחודשת ובקרות הדוקות יותר, החל מניטור בזמן ריצה ועד תיוג ברירת מחדל של פלטים של AI וממשל מודע-הקשר אמיתי. התעלמות מהסיכונים האלה משאירה את הדלת פתוחה לרווחה לצורות חדשות של Shadow IT ולאובדן נתונים שאפילו לא יופיעו ביומני ביקורת מסורתיים.

אתגרי ציות וסיכוני רגולציה ב-Copilot

1. עיבוד AI של נתונים מוסדרים: Copilot יכול לעבד או ליצור תוכן על בסיס נתונים מוסדרים (כגון PHI, PII ורשומות פיננסיות) בלי להבחין בין מידע סודי למידע ציבורי. אם תוויות רגישות אינן עוברות בירושה או אם פלטים של AI אינם מנוהלים, אתם עלולים להיקלע בקלות להפרה של HIPAA, GDPR או FISMA. ממשל AI נכון כולל יישום בקרות שמרחיבות תוויות ומדיניות DLP לכל פריט תוכן נגזר של AI, כפי שמודגם במדריך הממשל הזה.
2. מיקום נתונים והעברתם: מודלי ה-AI שעומדים מאחורי Copilot עשויים לפעול על פני גבולות אזוריים, מה שמעלה חששות בנוגע למיקום נתונים או לריבונותם. תצטרכו אסטרטגיות שיאמתו ש-Copilot מתקשר רק עם נתונים המאוחסנים בתחומי שיפוט תואמים, ושתוכן שנוצר על ידי AI אינו עובר בשוגג מחוץ לגבולות הללו.
3. ביקורת וניטור: שילוב מקורות המידע של Copilot עלול להקשות על שמירה על רשומות מוכנות לביקורת. תכונות כמו שמירה אוטומטית, עריכה משותפת ועריכה שיתופית עלולות לדחוס היסטוריית גרסאות, להסתיר את מסלול המידע המלא ולהפחית את האפקטיביות של מדיניות שמירה (לפרטים נוספים). ממשל נתונים חייב לעבור מלוחות מחוונים סטטיים לניטור פעיל של התנהגות משתמשים ושל שרידות תוכן שנוצר על ידי AI.
4. רגולציה ומגבלות בסקטור הפיננסי: בתעשיות הכפופות לפיקוח רגולטורי מוגבר, היכולת של Copilot לגשת לנתונים רגישים בתחום הפיננסי או הרפואי, לעבד אותם ואף להציע פעולות בהקשרם, עלולה להגביר את הסיכון להפרות תאימות. הגופים הרגולטוריים מצפים לתיעוד ברור של גישה לנתונים, לשימוש בהם ולשינויים שהם עוברים, ודבר זה עלול להסתבך ב-Copilot אם אין רישום ודיווח מתאימים.

המסר? Copilot משנה לא רק את סיכוני האבטחה, אלא גם את האופן שבו צוותי התאימות צריכים לגשת לתיוג, לניטור ולתגובה להפרות פוטנציאליות.

סיכוני סייבר ייחודיים לעוזרים מבוססי בינה מלאכותית

בניגוד לאפליקציות המסורתיות של Microsoft 365, עוזרים מבוססי בינה מלאכותית כמו Copilot מציגים סיכוני סייבר חדשים כבר מעצם אופן פעולתם. מכיוון ש-Copilot קולט ומסכם כמויות גדולות של נתונים ארגוניים, הוא נעשה פגיע למניפולציה, בין אם באמצעות פרומפטים עוינים שנבנו כדי לחלץ מידע חסוי ובין אם באמצעות ניסיונות "להרעיל" את תשובותיו לצורך הנדסה חברתית. היכולת של העוזר לעבוד על פני מערכי נתונים שונים יוצרת משטחי תקיפה חדשים, וחושפת הקשר ארגוני רחב באמצעות שאילתה בודדת.

Copilot יכול לשמש גם כסוג חדש של סיכון Shadow IT, שבו סוכני בינה מלאכותית אוטונומיים יכולים לגשת לנתונים רגישים ולפעול עליהם ללא אכיפת ממשל קיימת או נראות ברורה. לכן נדרשים אמצעי הגנה שחורגים מבקרות יישומים בסיסיות, לרבות ניטור הקשר בזמן אמת ואכיפת מדיניות Purview כדי לשמור על בעלות ותאימות בעומסי עבודה המבוססים על בינה מלאכותית.

אסטרטגיות להגנת מידע וממשל לאבטחת Copilot

כאשר אתם פורסים את Copilot, אתם מציבים "דלת כניסה" מבוססת בינה מלאכותית מול אותם נתונים שמניעים את כל העסק שלכם. לכן אסטרטגיות חזקות להגנת מידע וממשל אינן אופציונליות, הן קו ההגנה הראשון שלכם. הדרך הייחודית שבה Copilot שולף, מסכם ומשתמש מחדש בנתונים אומרת שתצטרכו ספרי הפעלה מעודכנים לתיוג, לבקרת גישה ולאוטומציה של מדיניות.

סעיף זה הוא מפת הדרכים שלכם לשמירה על מידע רגיש בזמן שCopilot נכנס לתמונה. נבחן שיטות מעשיות לסיווג נתונים באמצעות תוויות רגישות, לתכנון מסגרות ממשל שמתחשבות במיוחד בתהליכי העבודה של Copilot, ולאימוץ מודלי הרשאות מחמירים כדי למנוע חשיפת יתר. לאורך הדרך תראו מדוע אוטומציה של הבקרות האלה, לצד בדיקה סדירה שלהן, היא קריטית כדי להתמודד עם המהירות והמורכבות של Copilot.

על ידי חשיבה מחודשת על האופן שבו אתם בוחרים, מגדירים ומאוטומטים את בקרות Microsoft 365, אתם מצמצמים לא רק את משטחי התקיפה אלא גם את חוב התאימות שלכם. האסטרטגיות האלה מניחות את היסודות לשימוש בטוח וניתן לביקורת ב-Copilot בקנה מידה רחב, לפני שנתונים רגישים יוצאים מהארגון בדרכים שלא תכננתם.

שימוש בתוויות רגישות למניעת דליפות מידע ב-Copilot

1. הגדירו תוויות רגישות שממופות לנתוני העסק שלכם: התחילו במיפוי קטגוריות הנתונים הקיימות בסביבת Microsoft 365 שלכם, כגון חסוי, פנימי בלבד וציבורי. בנו תוויות רגישות שמתאימות לכל רמה, כדי ש-Copilot יוכל להבחין בין מידע מוגן לבין שאר המידע.
2. אכפו תיוג על תוכן משותף ותוכן שנוצר בבינה מלאכותית: דרשו תיוג רגישות חובה בכל פעם שמסמכים או הודעות אימייל נוצרים, נערכים או משותפים באמצעות Copilot. תוצרים של בינה מלאכותית, במיוחד כאלה שמייצרים יצירות נגזרות (כמו Notebooks), זקוקים לכללי תיוג ברירת מחדל ולבדיקות תאימות תקופתיות (פרטים כאן).
3. שלבו תוויות רגישות עם מניעת אובדן מידע (DLP): סנכרנו את מערכת התיוג שלכם עם כללי DLP כדי למנוע מנתונים המסומנים כ"חסוי" לצאת מגבולות הארגון המנוהלים. הנה מדריך מעשי ליישור בין DLP לתיוג, לשליטה טובה יותר ב-Copilot.
4. נטרו ובקרו באופן מתמיד את החלת התוויות: הגדירו ניטור, באמצעות Purview או כלים דומים, כדי לבקר מי מחיל, עורך או עוקף תוויות. הפיקו דוחות אוטומטיים כדי לזהות תיוג שגוי או מדיניות שהתעלמו ממנה לפני שהם הופכים להפרות נתונים.
5. הדרכת צוותים על מדיניות התיוג והסיכונים: פריסת תוויות אינה מספיקה. משתמשי קצה ומנהלים זקוקים להדרכה ממוקדת כדי לזהות מידע רגיש ולעולם לא להסיר, לעקוף או להתעלם מתוויות, ללא קשר לכמה "תמימה" נראית בקשה ל-Copilot. תוויות שהוחמצו פותחות חלונות להדלפות בשוגג, ל-Shadow IT ולכאבי ראש רגולטוריים.

לעיון נוסף בכוונון בקרות ה-DLP והסביבה כדי לאזן בין חדשנות לאבטחה, כדאי להאזין לפרק האסטרטגיה של DLP.

שיטות עבודה מומלצות לממשל נתונים בפריסות Copilot

• קביעת תפקידי אחראי נתונים: מנו אחראים בשם לנתונים המנוהלים על ידי Copilot. הם אחראים על מחזור החיים של הנתונים, על עמידה במדיניות ועל סקירות סיכונים (לפרטים נוספים).
• אוטומציה של ניהול מחזור החיים: פתחו תהליכים לארכוב, לשמירה ולמחיקה מאובטחת של נתוני משתמשים ושל תוכן שנוצר בידי AI.
• יישום מדיניות ממשל ייעודית ל-Copilot: הרחיבו את מדיניות ההרשאות, התיוג והניטור כך שיכסו את תהליכי העבודה של Copilot ואת הפלטים שלו (ראו צעדים מעשיים).
• שמירה על מסלולי ביקורת מקיפים: ודאו שכל גישה של Copilot ופעולה על הנתונים נרשמת ליומן, למטרות רגולציה וחקירה פורנזית.

מניעת הרשאות יתר בסביבות Copilot

1. ביקורת של כל ההרשאות למשתמשים ולאורחים: בדקו מי יש לו גישה ל-Copilot ולמקורות הנתונים שמתחתיו, כולל חשבונות אורחים שאינם בשימוש (אסטרטגיות מוכחות).
2. אכיפת עיקרון ההרשאה המינימלית: הקצו גישה בדיוק במידה הנדרשת בכל תפקיד, לא יותר ולא פחות. זה נכון במיוחד ל-Copilot, שעלול להגביר תצורות מסוכנות.
3. הגבלת זמן להרשאות מיוחדות: הגדירו תוקף לגישה זמנית או מבוססת פרויקט, והסירו הרשאות מיותרות עם סיום העבודה.
4. שימוש ב-Conditional Access לאכיפה: יישמו מדיניות Conditional Access כוללנית ומנוטרת, עם מינימום חריגים, כפי שמפורט במדריך זה.
5. בדיקה מתמשכת והסרה של גישה יתומה: בצעו סקירות קבועות ואוטומטיות כדי לאתר ולנקות הרשאות מוגזמות או לא מתאימות, לפני שהן הופכות לבעיית רגולציה או לפריצה.

מודלים לבקרת גישה שממזערים סיכוני IT של Copilot

1. בקרת גישה מבוססת תפקידים (RBAC): הקצו הרשאות לפי תפקיד ולא לפי משתמש בודד, כדי להבטיח עקביות וניתנות לביקורת. RBAC עוזר למנוע הצטברות הרשאות (privilege creep) כשצוותים ואחריות משתנים (שיטות הדרכה).
2. בקרת גישה מבוססת תכונות (ABAC): השתמשו בגישה דינמית שמבוססת הקשר ותכונות משתמש (כמו מחלקה או פרויקט), ואפשרו בקרות מדויקות יותר ככל ש-Copilot מאוטומט תהליכי עבודה.
3. בקרת גישה מבוססת מדיניות: שכבו החלטות גישה עם מדיניות מפורשת הקשורה לרגישות הנתונים, לפרופילי סיכון של משתמשים ולצרכים תפעוליים. מודל זה גמיש ועוזר למנוע הסלמות הרשאות בלתי צפויות (מוסבר כאן).

אירועים בעולם האמיתי ופגיעויות אבטחה ב-Copilot

לא משנה כמה בקרות האבטחה שלכם נראות חזקות על הנייר, התקפות אמיתיות ותקלות חושפות לעיתים קרובות סדקים חדשים, במיוחד כשמכניסים לסביבה משהו משבש כמו Copilot. בחינה של אירועים מתועדים ופגיעויות ידועות היא קריטית אם רוצים להימנע from חזרה על טעויותיהם של ארגונים אחרים.

בחלק זה נסקור דוגמאות מבוססות ראיות, שמראות כיצד סביבות שבהן Copilot מופעל נפלו קורבן לפריצות, לשימוש לרעה ולחשיפות נתונים בלתי צפויות. תראו לא רק איפה דברים השתבשו, אלא גם אילו דפוסים תוקפים משתמשים בהם והיכן פערים תפעוליים מאפשרים לאיומים לחמוק. בין שמדובר בהנחיה שנחשפה יתר על המידה ובין שמדובר בהרשאה שהוגדרה לא נכון, הסיפורים האלה מאירים באור חד את המציאות המעשית ש-Copilot מביא עמו לסביבה שלכם.

על ידי למידה ישירה ממה שנכשל אצל אחרים, תוכלו להיות במצב טוב יותר לסגור את הפערים האלה ולהגן על הסביבה שלכם באופן יזום, לפני שתהפכו לדוגמה השלילית הבאה.

בחינה של אירועים אמיתיים שפגעו באבטחת Copilot

1. פישינג להסכמה ושימוש לרעה ב-OAuth: פריצה אמיתית אחת ל-Microsoft 365 כללה שליחת בקשות הסכמה זדוניות לאפליקציות אל משתמשים. לאחר שאושרו, האפליקציות האלה יכלו לגשת לנתונים רגישים – ובהקשר של Copilot, אף להעביר אותם הלאה – גם לאחר שינוי סיסמאות או אכיפת MFA. הפירוט הזה מסביר כיצד גניבת טוקנים ושימוש לרעה ב-OAuth עוקפים הגנות מסורתיות.
2. פיצול במדיניות הממשל שמוביל לחשיפת מידע: סביבה שמנוהלת על ידי צוותים מרובים עם מדיניות Copilot לא עקבית הפכה למוקד לפעילות AI צללית. ללא ממשל אחיד, סחף זהויות והתפשטות לא מבוקרת של שיתופי פעולה הגבירו את הסיכון לדליפת מידע ולכשלים באוטומציה (תובנות נוספות).
3. תוכן שנוצר על ידי AI ללא תוויות ומכוון לפערי ביקורת: ארגונים מסוימים למדו על בשרם שתוצרי Copilot נשמרו או שותפו ללא תוויות סיווג – מה שחשף דיונים רגישים למשתמשים שאינם בעלי הרשאת גישה מתאימה ופגע ברצף מסלולי הביקורת. הטיפול בתקלה דרש זמן רב ושיבש את העבודה.
4. הסלמת הרשאות בתהליכי אוטומציה: תהליכי Power Automate המקושרים ל-Copilot העניקו בטעות הרשאות יתר למשתמשים מסוימים, ואפשרו להם לתזמן העברות נתונים שהפרו את מדיניות החברה. גורמי איום ניצלו תהליכים אלה על ידי שרשור פעולות בעלות הרשאות נמוכות, מה שהוביל להוצאת נתונים החוצה.

שרשראות התקיפה האמיתיות האלה מוכיחות ש-Copilot יכול להגביר נקודות תורפה בין זהות, אוטומציה ומדיניות שפועלות בנפרד – ולהשאיר את צוותי האבטחה מתקשים לשחזר מה קרה בדיעבד.

פגיעויות אבטחה נפוצות שנחשפו ב-Copilot

• פגמי הזרקת פרומפטים: תוקפים משתמשים בפרומפטים מתומרנים כדי לגרום ל-Copilot לחשוף נתונים מוגבלים או לבצע פעולות שלא נועדו לכך.
• חשיפת יתר של נתונים: הרשאות ברירת המחדל של Copilot עלולות להעניק גישה לתוכן רגיש שמשתמשים או סוכני AI לעולם לא היו אמורים לראות.
• תיעוד ומסלולי ביקורת לא מספקים: ארגונים רבים אינם מתעדים את פעולות Copilot ברמת פירוט גבוהה, מה שמשאיר פערים בחקירת אירועים.
• ממשל חלש על סוכני AI: Copilot וכלים דומים יכולים לפעול באופן אוטונומי, כך שנתונים עלולים לזרום ללא בקרה אם חסרים לכם בקרות מרובות שכבות.

שיעורים מרכזיים מכשלים באבטחת Copilot

• תעדפו אכיפת מדיניות בזמן אמת: כשלי אבטחה מתרחשים לעיתים קרובות משום שהבקרות קיימות על הנייר אך לא בשכבות אכיפה פעילות ומנוטרות. נדרשות לכם מדיניות שפועלת בזמן אמת בכל נקודת גישה ואוטומציה (ראו אסטרטגיות מפורטות).
• שלבו אחריות על מחזור החיים והבעלות: אל תסתמכו על בקרות סטטיות מסוג "הגדירו ושכחו"; הקצו בעלות על נתונים ועל תהליכי אוטומציה, עם נקודות בקרה מובנות לזיהוי סחף והרשאות יתומות.
• החשיבו את ניהול הזהויות והאוטומציה: AI ואוטומציה מגבירים חוסר עקביות אנושי ומהפכים הרשאות שהוגדרו בצורה שגויה לוקטורים של סיכון קריטי. יש להתייחס לתהליכי AI כמו לכל תהליך מורשה אחר, עם בדיקות סדירות (פתרונות מעשיים).
• הדרכת כלל המשתמשים – ולא רק את צוות ה-IT: פרצות אבטחה נובעות לא פעם מפרומפטים שהובנו לא נכון, משיתוף בלתי מכוון של נתונים ומתגובות מבלבלות של Copilot. תוצאות טובות תלויות בהדרכה רחבה להבנה של כלל המשתמשים.

שיטות עבודה מומלצות לאבטחת Microsoft 365 Copilot

אבטחת Copilot אינה עבודה של "הגדירו ושכחו". Copilot מביא יכולות AI דינמיות שמטבען דורשות תשומת לב מתמשכת – באמצעות ניטור, ממשל ואוטומציה של תהליכים. ההצלחה דורשת שילוב של כלים, מדיניות וזרימות עבודה מונחות אנשים, כדי שסיכונים לא יחמקו מתשומת הלב ככל שהפלטפורמה מתפתחת.

הסעיף הזה מוביל אתכם דרך שיטות העבודה המומלצות והמוכחות ביותר לאבטחת Copilot. מהטמעת זיהוי איומים ומעקב אחר תאימות ברמה הגבוהה ביותר, דרך אוטומציה של ממשל ועד ניהול מחזור חיים, תראו איך לשמור על מעקב רציף אחר הסביבה שלכם. Copilot מתפקד הכי טוב כשאבטחה ואחריותיות הם חלק מהפעילות השוטפת, ולא רשימת בדיקות רבעונית.

עם זיהוי איתן, פיקוח ברור וממשל גמיש, ארגונים יכולים לפתוח בביטחון את הכוח של Copilot ולהישאר צעד אחד לפני איומים חדשים ומתעוררים.

הטמעת פתרונות ניטור לזיהוי איומים ב-Copilot

1. הפעלת רישום ביקורת ב-Microsoft Purview: הפעילו את יומני הביקורת המתקדמים של Purview לניטור על פני כל הדייר. כך תוכלו לעקוב אחר כל גישה ופעולה של Copilot ברמת פירוט פורנזית, ולא רק אחר פעילות משתמשים, אלא גם אחר עקבות האינטראקציות עם ה-AI (מדריך ביקורת).
2. שילוב Microsoft Defender לניטור בזמן אמת: הטמיעו את Microsoft Defender for Cloud ושלבו אותו עם מדיניות התראות המותאמת לתרחישים של Copilot. השתמשו בטריגרים אוטומטיים ובכרטיסי אירועים כדי לזהות במהירות בקשות חשודות או זרימות נתונים חריגות (אסטרטגיות ניטור תאימות).
3. מעקב רציף אחר תנועת נתונים: השתמשו בניטור רציף כדי לזהות בקשות Copilot שחורגות מהדפוס הרגיל או זינוקים בגישה לנתונים. לוחות מחוונים ב-Power BI (המוזנים על ידי Defender ו-Purview) מספקים מבט מהיר על הסיכונים ועל תהליך התגובה.
4. שיתוף פעולה בין אבטחה, משאבי אנוש ומשפטים: בנו צוותי ניטור שמחברים בין פעילות משתמשים, יומני Copilot ומדיניות תאימות. תרבות של "ראית משהו, אמור משהו" היא תנאי הכרחי להתרעה מוקדמת, כפי שמוצג בסקירת התאימות הזו.

שימוש ב-Microsoft Purview לניטור תאימות מתקדם

• החלת מדיניות DLP בגבול סביבת המחברים: השתמשו ב-DLP ייעודי ל-Copilot דרך Purview כדי למנוע דליפת נתונים בין מחברים עסקיים ללא-עסקיים (הגדרות מרכזיות).
• תיוג וסיווג נתונים אוטומטיים: הגדירו את Purview לתיוג אוטומטי של קבצים והודעות, כך ש-Copilot לא יוכל להסיר או להתעלם מבקרות נדרשות.
• אכיפת בידוד דייר: מנעו זליגה צולבת של AI על ידי חסימת מחברים מותאמים אישית או HTTP ברמת המדיניות.
• שמירה על ECM מוכן לביקורת: הרחיבו את שרשראות הביקורת של מסמכים על פני SharePoint ו-Copilot לפעולות שעומדות בדרישות התאימות (אסטרטגיות ביקורת).

אוטומציה של ממשל: צמצום פערים ידניים במדיניות של Copilot

1. אוטומציה של סקירות גישה והקצאת הרשאות: השתמשו בכלים כמו סקריפטים של PowerShell או בזרימות עבודה מובנות כדי לבצע ביקורות הרשאות תקופתיות ומתוזמנות, במקום להסתמך על בדיקות ידניות. גישה זו מפחיתה משמעותית את הסיכון להרשאות עודפות שנותרו פעילות או להחרגות גישה שנשכחו (עקרונות ממשל).
2. הגדרת אכיפת מדיניות בזמן אמת: בנו טריגרים אוטומטיים שמגיבים לפעילות Copilot בסיכון גבוה, כמו שיתוף לא תקין או דפוסי בקשות חשודים, על ידי איפוס הרשאות, כפיית עדכוני מדיניות או התראה לצוותי האבטחה.
3. שילוב ניהול תפקידים ב-Entra למתן הרשאות מינימליות: נהלו באופן אוטומטי את הזהויות והשיוכים לתפקידים הקשורים ל-Copilot, כך שרק מי שצריך הרשאות מוגברות יקבל אותן, ורק לפרק הזמן הנדרש.
4. ניטור וסגירת פערי תאימות בזמן אמת: השתמשו בלוחות מחוונים אדפטיביים ואוטומטיים כדי לזהות סטיות במדיניות או תגובות איטיות בתהליכי Copilot קריטיים. הפכו את התאימות למדיניות לתהליך רציף, ולא למשימה תקופתית.
5. תיעוד מלא לביקורת והדרכה: נהלו יומני אוטומציה מפורטים הן לשינויי מדיניות והן לתגובות לאירועים, כדי לתמוך בתאימות, לחזק את האחריותיות ולהזין הדרכות עתידיות למשתמשים.

העניין המרכזי? ממשל תקין אף פעם לא מבוסס רק על אוטומציה או רק על מדיניות. מה ששומר עליכם לפני טעויות אנוש וגם לפני הפתעות של AI הוא השילוב בין השניים.

תכנון מחזור החיים וניהול שינויים לאבטחת Copilot

1. מיפוי מחזור החיים המלא של נכסי Copilot: תעדו כל שלב – פריסה, הפעלה שוטפת, מחזורי עדכון ותיקונים, וביטול הקצאה. נראות מלאה כזו מבטיחה שהגדרות האבטחה לא יישארו מאחור אחרי פיצ'רים או שימושים חדשים.
2. אוטומציה של אישורי שינויים ובדיקות: השתמשו בהטמעה מדורגת לשינויים בהגדרות Copilot, המקושרת לשלבי אימות אוטומטיים ולניטור בזמן אמת, כדי למזער סיכון משינויים שנעשו בחופזה.
3. תזמון סקירות מדיניות קבועות: הערכו מחדש ובאופן תקופתי את כל מדיניות Copilot, ההרשאות ומבני סיווג הנתונים. עשו מזה אירוע ביומן, ולא הבטחה של "בזמן אחר".

שיקולי אבטחה ייעודיים לתעשייה עבור Copilot

לא כל עסק מתמודד עם אותם סיכוני אבטחה ב-Copilot. בחלק מהתעשיות יש הרבה יותר על הכף אם דברים משתבשים, והרף הרגולטורי גבוה יותר. אם אתם פועלים בתחום הבריאות, בשירותים פיננסיים או בכל מגזר עם פיקוח הדוק, כל פיצ'ר של Copilot שאתם מפעילים מעורר אתגרים משפטיים ורגולטוריים חדשים שאי אפשר להתעלם מהם.

הסעיף הזה יתמקד בצרכים הייחודיים האלה. תמצאו בו הנחיות ממוקדות ליישור אבטחת Copilot עם HIPAA, HITECH, GLBA, SOX ומסגרות נוספות, וצעדים מעשיים שיעזרו לכם להימנע מממצאי ביקורת ומדרישות של רגולטורים. המטרה? לעזור למנהלי IT בתחומים עם דרישות ציות גבוהות לתכנן בקרות שאכן עובדות כש-AI נכנס לתמונה, ולא רק בקרות שנראות מרשימות על הנייר.

בתתי-הסעיפים הבאים מפורטות המלצות מעשיות המותאמות לבריאות ולפיננסים, כך שפריסת Copilot שלכם תניב ערך בלי להיתקל במכשולי ציות.

עמידה בדרישות הציות בתחום הבריאות עם Copilot

1. ביצוע הערכת סיכונים מפורטת למידע בריאותי מזהה (PHI): בצעו ביקורת על פריסת Copilot שלכם כדי לראות איך נגישים, מעובדים או מאוחסנים מידע בריאותי מוגן. מיפוי משטח התקיפה הזה חייב לכלול את כל נקודות הקצה המחוברות ל-Copilot.
2. הרחבת DLP ותוויות רגישות לתוצרי Copilot: הגדירו כחובה שכל מסמך וכל שיחה שנוצרים על ידי Copilot יעמדו בתיוג התואם HIPAA. כללי DLP חייבים לזהות ולחסום כל זרימה יוצאת שמכילה PHI (DLP בתחום הבריאות).
3. בידוד תהליכי Copilot מנתונים שאינם בריאותיים: הפרידו סביבות כך ש-Copilot לא יוכל לקלוט או להתייחס למקורות נתונים שאינם קשורים לטיפול בחולים, כדי למנוע זיהום צולב בלתי מכוון.
4. החלת בקרות גישה מבוססות תפקיד לצוות הבריאות: הגבילו את היכולות של Copilot לפי תפקיד הצוות (רופא, אחות, מנהל מנהלי) והגבילו את האינטראקציות רק למערכות הנחוצות.
5. ניטור, רישום וביקורת של כל גישה ל-Copilot: כל גישה ל-Copilot – בין אם מדובר ביצירת דוח ובין אם במתן המלצה – צריכה להירשם, להיבדק ולהיסקר על ידי צוות הציות.

הגדירו מדיניות כך ש-AI לעולם לא יפעל על PHI בלי אישור אנושי מפורש בתהליכים בסיכון גבוה. שתפו את הצוות הרפואי במשאבי הדרכה שמחזקים את ההבנה של מה ש-Copilot יכול ולא יכול לגשת אליו או להפיק.

חיזוק האבטחה של שירותים פיננסיים בפריסות Copilot

1. מיפוי זרימת הנתונים מול כללי GLBA, PCI-DSS ו-SOX: זהו אילו שילובים של Copilot נוגעים ברשומות פיננסיות של לקוחות, ביומני עסקאות או במסלולי ביקורת. תעדו כל זרימת נתונים ומפו כל אחת לבקרת הציות המתאימה (הנחיות Zero Trust).
2. אכיפת Zero Trust ואימות גישה מתמשך: אמצו מודל של אימות גישה רציף, באמצעות MFA אדפטיבי והערכת סיכון בזמן אמת כדי לנעול סשנים מסוכנים של Copilot.
3. בידוד סביבות רגישות באמצעות הפרדת דיירים: אל תריצו את תכונות Copilot של מסחר, ניהול סיכונים והנהלה עורפית באותה סביבה. הפרדה לדייר או לסשן ייעודי מסייעת למנוע דליפת נתונים בין התחומים.
4. חיזוק רישום, התראות ואיסוף ראיות: לנתונים פיננסיים צריכה להיות רמת ביקורת הגבוהה ביותר האפשרית. התאימו את Sentinel ואת Purview כך שיספקו התראות בזמן אמת וראיות בלתי ניתנות לשינוי לכל פעולה הקשורה ל-Copilot.
5. הדרכת אבטחה לצוות עם דגש על הרשאות מיוחדות: הדריכו את עובדי הכספים לזהות הנחיות (prompts) של Copilot שנוגעות למידע רגיש של לקוחות; קבעו מדיניות של "לוודא לפני פעולה" עבור כל עסקה בעלת ערך גבוה.

באמצעות אכיפה הדוקה של גבולות נתונים ובדיקות אימות רציפות, ארגוני פיננסים יכולים להפיק את מלוא הערך מ-Copilot מבלי לסכן קנסות רגולטוריים או אובדן אמון של לקוחות.

הרחבת אבטחת Copilot באמצעות הדרכת משתמשים והעלאת מודעות

גם עם אמצעי הבטחה טכניים מהדוקים ביותר, האבטחה עלולה להיפגע דווקא דרך האנשים שמשתמשים במערכת מדי יום. Copilot מקל על הצוותים להשתמש בבינה מלאכותית, אך אותה נוחות עלולה להפוך לבעיה אם המשתמשים אינם מזהים היכן נמצאים הסיכונים. הדרכת משתמשי הקצה ותרבות של מודעות הם כיום דרישות ליבה, ולא רק סימון לצורכי משאבי אנוש.

בחלק זה נסביר מדוע הדרכה נכונה אינה אופציונלית. אבטחת Copilot תלויה בכך שכל משתמש מבין כיצד פועלת הבינה המלאכותית, אילו הנחיות בטוחות ומדוע התנהגות רשלנית (כמו הדבקת מידע רגיש בהנחיות או התעלמות מאזהרות של Copilot) מגדילה את חשיפת הנתונים. נציג את אזורי הבעיה הבולטים ביותר, ולאחר מכן נראה כיצד תוכניות הדרכה מובנות ותרגולים מעשיים יכולים להזיז את ההתנהגות לכיוון של אבטחה מובנית מלכתחילה.

היקף ההגנה שלכם? הוא נוגע לא פחות לתפיסת המשתמש מאשר לחומות אש ולמדיניות. בואו נמנף זאת כדי לבנות תוצאות טובות ובטוחות יותר עם Copilot.

הבנת התנהגויות משתמשים שמגדילות את סיכוני האבטחה ב-Copilot

• שיתוף יתר של מידע רגיש בהנחיות: משתמשים עלולים להדביק מידע חסוי ישירות לשאילתות של Copilot, ולחשוף אותו להיקף עיבוד רחב יותר של בינה מלאכותית.
• התעלמות מאזהרות אבטחה והודעות מדיניות: התעלמות מהנחיות אבטחה מובנות של Copilot או עקיפה של הודעות DLP יוצרת נקודות עיוורון ודליפות פוטנציאליות.
• שיתוף תוצרי Copilot ללא בדיקה: העברה או שמירה עיוורת של תוכן שנוצר בבינה מלאכותית, ללא בדיקה למידע רגיש, מגבירה את סיכוני הנתונים הצלליים.
• שימוש חוזר בהנחיות לא מורשות של עמיתים: העתקה והדבקה של הנחיות שנאספו משרשורי אימייל או צ'אטים ב-Teams עלולה לגרום לחשיפות כפולות, במיוחד בתחומים מוסדרים (תובנות ממשל).

תכנון תוכניות הדרכה לאבטחת Copilot עבור משתמשי קצה

1. פילוח ההדרכה לפי תפקיד והרשאות גישה לנתונים: בנו מודולים הדרכתיים מותאמים אישית לעובדי קו ראשון, למומחים ולמנהלי מערכת, כך שההנחיות יתאימו לתכונות Copilot ולפרופיל הסיכון של כל צוות.
2. כללו "היגיינת הנחיות" ויסודות בטיחות בבינה מלאכותית: הסבירו למשתמשים כיצד לנסח הנחיות בטוחות, כיצד מודל הבינה המלאכותית זוכר נתונים, ומתי יש להימנע מלכלול פרטים רגישים.
3. הדמיית הנדסה חברתית והתקפות הנחיות: הריצו בדיקות "צוות אדום" קבועות, שבהן משתמשים מקבלים ניסיונות הזרקת הנחיות או פישינג הקשורים ל-Copilot. בצעו סיכום לאחר מכן של הבחירות בפועל של המשתמשים, כדי לשפר את התועלת המעשית של ההדרכה.
4. השלמה באמצעות הדרכות חיות ומפגשי שאלות ותשובות: אל תסתפקו בחלוקת סרטוני הדרכה. ארגנו מפגשים חיים שבהם המשתמשים רואים תרחישים מהחיים האמיתיים ושואלים שאלות על מקרי שימוש מורכבים ב-Copilot.
5. חיזוק מתמשך באמצעות תקשורת שוטפת: השתמשו בתזכורות קבועות, בתזכורות קצרות ובעדכונים שבועיים של "טיפ השבוע" ייעודיים ל-Copilot, כדי לשמור על רעיונות האבטחה רלוונטיים.
6. ריכוז החומרים במרכז למידה מנוהל של Copilot: הימנעו ממסמכים מבודדים ומיושנים. שמרו על כל המשאבים עדכניים וזמינים, כפי שמתואר במדריך מרכז הלמידה של Copilot הזה.
7. הערכת תוצאות והתאמה: השתמשו בחידונים, סימולציות ולולאות משוב כדי למדוד עד כמה ההדרכה מתקבעת ואילו תחומים דורשים עזרה נוספת.

ניהול סיכוני אינטגרציה של צד שלישי ב-Copilot

קל להתלהב משיפור הפונקציונליות של Copilot באמצעות תוספים של צד שלישי ואפליקציות מחוברות, אך כל אינטגרציה חדשה היא דלת נוספת שדרכה עלולים להיכנס סיכונים. מחברים חיצוניים אלה עלולים לפתוח בהגנות הנתונים שלכם חורים בלתי צפויים וליצור נתיבי תקיפה שלא דמיינתם. כוונות טובות לבדן לא יסגרו את הפערים האלה.

הסעיף הזה מדגיש את המורכבות הנוספת שמביאות הרשאות של צד שלישי ושילובי פלאגינים. נראה לכם למה בדיקת החיבורים האלה חשובה לא פחות ממה שאתם עושים "בבית". בתת-הסעיפים הבאים תמצאו הנחיות ממוקדות לגבי אופן הערכה והגבלה של הרשאות אפליקציות צד שלישי, לצד הנחיות לחיזוק שרשרת האספקה, כדי שטעות או פריצה מצד חיצוני לא תתגלגל אל סביבת Copilot שלכם.

עם Copilot, ניהול סיכונים הוא מאמץ צוותי שמערב כל מערכת מחוברת, במיוחד כאלה שאינן בבעלותכם הישירה.

הערכת הרשאות של אפליקציות צד שלישי בשימוש עם Copilot

• ביקורת של כל האפליקציות והפלאגינים המחוברים: בצעו מעת לעת מיפוי של כל אפליקציה חיצונית המחוברת ל-Copilot, ובדקו איזו רמת גישה לנתונים ול-API היא מקבלת (ראו כיצד תוקפים מנצלים הסכמת OAuth).
• הגבלת הסכמת משתמשים לאפליקציות מהימנות: הדקו את Entra ID (Azure AD) כך שמשתמשים לא יוכלו להסכים להרשאות של אפליקציות לא מאומתות או לא מאושרות, כדי לצמצם את סיכוני Shadow IT (שלבי מיתון כאן).
• ניטור פעילות האפליקציות וזרימות הנתונים: הגדירו התראות על נפח חריג, זינוקים בקריאות API או שיתוף נתונים בלתי צפוי בין אפליקציות.
• ביטול מיידי של הרשאות יתומות או לא פעילות: אפליקציות שלא היו בשימוש ב-30 עד 90 הימים האחרונים צריכות לאבד גישה, ללא יוצא מן הכלל.

צמצום סיכוני שרשרת האספקה בשילובי Copilot

1. בדיקה קפדנית של מחברים חדשים: לפני חיבור מחבר של צד שלישי, דרשו בדיקת אבטחה להרשאות, לזרימות הנתונים ולעברו של הספק.
2. הטלת אחריות מפורשת על בעלים: הקצו לכל שילוב של צד שלישי בעל פנימי שינהל אותו ויבדוק אותו באופן קבוע. אל תאפשרו לכלים חיצוניים להפוך לתשתית בלתי נראית (דפוס לאכיפה).
3. הידוק היקפי העברת הנתונים: הגבילו מה אפליקציות חיצוניות יכולות לראות או לשנות, באמצעות הרשאות מינימליות ומבוססות הקשר.
4. ניטור לסטיות בשרשרת האספקה ולאינדיקטורים לתקיפה: בדקו ברציפות את יומני הפעילות אם יש מחברים חדשים, הרשאות ששונו או בדיקות התאמה שנכשלו. התראות אוטומטיות הן קריטיות לבלימה מהירה.
5. דרישת התחייבויות אבטחה חוזיות: בשילובים אסטרטגיים, כללו דרישות אבטחה, תגובה ותאימות בכל חוזי הספקים.

הישארו ערים לסיכונים מתגלים. לפעמים הממשל מחוזק רק עד לחוליה החלשה ביותר בשרשרת השותפים שלכם. בקרות שנאכפות בפועל ואחריות, ולא רק תיעוד, הן מה שישמור על הדלתות החדשות נעולות היטב.

תגובה לאירועי אבטחה וזיהוי פורנזי ייעודי ל-Copilot

תגובה לאירועים היא יעד נע לאחר שCopilot נכנס לסביבה שלכם. פריצות וחשיפות נתונים שמעורבת בהן בינה מלאכותית לא תמיד פועלות לפי הספרים הישנים. האיומים יכולים להיות עדינים, מהירים, ומוסתרים בהנחיות שנראות תמימות. לכן נדרשות אסטרטגיות חדשות, המתחשבות ב-Copilot, למקרה שמשהו משתבש.

סעיף זה מתמקד בהיערכות מונעת: איך לזהות פעילות לא מורשית של Copilot, איך לבלום חשיפה, ואיך להנחות את הצוותים שלכם בתגובה ספציפית ל-Copilot. פורנזיקה סטנדרטית של M365 מוגבלת, שכן עירוב ההקשר של Copilot, התוכן שהוא מייצר וההרשאות הרחבות שלו יוצרים עקבות חדשים שצריך לעקוב אחריהם.

כאשר נותנים לתגובה לאירועים את אותו דגש ייעודי ל-Copilot שאתם נותנים לבקרות האבטחה, אתם סוללים את הדרך לבלימה מהירה יותר, להתאוששות חכמה יותר, ולולאת משוב לומדת שמחזקת כל הזמן את ההגנות שלכם מול התקפות עתידיות מבוססות בינה מלאכותית.

זיהוי גישה לא מורשית לנתונים דרך פעילות Copilot

• ניתוח יומני השימוש ב-Copilot לחריגים: בדקו את יומני השימוש ב-Purview או בלוח המחוונים של האבטחה שלכם, ומצאו תדירות חריגה של הנחיות ל-Copilot, בקשות תוכן חשודות או פעילות בשעות לא שגרתיות (פרטים על ביקורת ב-Purview).
• מעקב אחר אינטראקציות עם נתונים רגישים: סמנו סשנים של Copilot שניגשים לתגיות נתונים בעלות ערך גבוה (PII, PHI, רשומות פיננסיות) מחוץ לדפוסים הרגילים.
• הגדרת התראות על חריגות התנהגותיות: השתמשו בכלים מבוססי למידת מכונה כדי לזהות ולהתריע כאשר התנהגות Copilot סוטה מהנורמה הארגונית.
• קורלציה בין הנחיות Copilot לאירועי ייצוא נתונים: שימו לב לשאילתות Copilot רצופות שמלוות בהורדות המוניות או בשיתוף קבצים, סימן אפשרי להוצאת נתונים החוצה (exfiltration).

בניית תוכנית תגובה לאירועי אבטחה של Copilot

1. הקמת playbook ייעודי ל-Copilot: פתחו playbooks ייעודיים לחקירה ולתגובה לאירועים הספציפיים ל-Copilot, לרבות נתונים שנוצרו על ידי AI, שימוש לרעה בהתאם לתפקיד, או חשיפות שנגרמו בעקבות הנחיות (רשימת בדיקה מעשית להטמעה).
2. בלימה ובידוד של רכיבים מושפעים: בטלו מיד הרשאות רלוונטיות של Copilot או של אפליקציות מחוברות עבור משתמשים או תהליכי עבודה שנפגעו. הקפיאו שיתוף והחסימו זרימות AI בזמן ההערכה.
3. מיון ממוקד עם מודעות להקשר AI: השתמשו ביומנים מתקדמים כדי לשחזר את הקשר הסשן, פלטים שנוצרו על ידי AI שנמצאו במעקב, וזרימות ההרשאות שהובילו לאירוע.
4. הודעה מוקדמת לבעלי עניין ולגורמים שנפגעו: פעלו לפי הנחיות הרגולציה להודעה על פריצות חשודות או מאומתות שנגרמו על ידי Copilot, במיוחד כאשר מעורבים מידע מזהה אישי (PII), מידע רפואי (PHI) או נתונים פיננסיים.
5. שימוש בניתוח פורנזי לצורך שחזור: השתמשו ביומני הסביבה, בגיבויים ובמעקב אחר פלטי AI כדי לבטל שינויים או חשיפות לא מורשים, ולספק ראיות מוכנות לביקורת.
6. ביצוע סקירת לקחים מעמיקה: לאחר פתרון האירוע, נתחו דפוסים, פערים במדיניות והתנהגויות משתמשים שתרמו לחשיפה, כדי לשפר את עדכוני הממשל בעתיד.
7. עדכון מדיניות, הדרכה ואוטומציה של Copilot: השתמשו בלקחים כדי לחזק תיוג, ניטור והדרכת משתמשים, כך שהסביבה תתחזק לאחר כל אירוע.

התוצאה הטובה ביותר של תגובה לאירוע היא פריסת Copilot חכמה ומהודקת יותר, וצוות המוכן להתמודד עם כל מתקפה מבוססת AI שתגיע בהמשך.

רשימת בדיקה: צעדים לחיזוק תנוחת האבטחה של Copilot

1. הטמיעו ניטור רציף. השתמשו בפתרונות כמו Microsoft Purview לזיהוי איומים בזמן אמת ולתגובה אוטומטית לאירועי אבטחה הקשורים ל-Copilot.
2. אוטמטו בקרות ממשל ומחזור חיים; תזמנו סקירות קבועות של תוויות רגישות, גישה לנתונים וסטים של הרשאות, כדי לוודא שמוענקות רק הזכויות הנחוצות.
3. קיימו הדרכת מודעות ואבטחה חובה ייעודית ל-Copilot, שתתמקד בשימוש בטוח בהנחיות ובזיהוי התנהגויות מסוכנות שמובילות להדלפת נתונים.
4. בדקו ונטרו בקפדנות אינטגרציות של צד שלישי, וסקרו הרשאות של API וקונקטורים כדי למזער פגיעויות שרשרת אספקה ופגיעויות הנובעות מאפליקציות.
5. פתחו תוכנית תגובה לאירועים ייעודית ל-Copilot, כולל מוכנות פורנזית, כדי לזהות, לבלום ולשחזר במהירות לאחר פריצות. לאסטרטגיות מעמיקות יותר, ראו מדריך זה על הרחבת ממשל ובקרה של AI. רשימת בדיקה: סיכוני אבטחה של microsoft 365 copilot

   השתמשו ברשימה זו כדי להעריך, למתן ולנטר סיכונים שמביא Microsoft 365 Copilot לסביבה שלכם.

   1. ממשל ומדיניות
      • מדיניות שימוש מתועדת עבור Microsoft 365 Copilot, המפרטת סוגי נתונים ומקרי שימוש מותרים.
      • כללי סיווג וטיפול בנתונים מאושרים, החלים על תוכן שאליו ניגש Copilot.
      • הגדרת תפקידים ואחריות עבור מנהלי Copilot, בעלי נתונים ומבקרים.
   2. גישה לנתונים וצמצום
      • עיקרון הרשאות המינימום נאכף על חשבונות שירות ואינטגרציות הקשורים ל-Copilot.
      • ביקורת של מקורות הנתונים (SharePoint, OneDrive, Exchange, Teams) שמאונדקסים או נגישים ל-Copilot.
      • כללי צמצום נתונים מיושמים, כך ש-Copilot לא יוכל לגשת למערכי נתונים בסיכון גבוה או רגישים כאשר אין בכך צורך.
   3. פרטיות ותאימות נתונים
      • אימות שתצורת Copilot עומדת בתקנות הרלוונטיות (GDPR, HIPAA, CCPA וכו').
      • קיימות מדיניות לגילוי ולהסרת מידע אישי (redaction) עבור פלטים שעשויים להכיל PII.
      • הגדרות שיתוף נתונים עם צדדים שלישיים וטלמטריה נבדקו והוגבלו במידת הצורך.
   4. אימות ובקרת גישה
      • MFA נאכף על כל החשבונות בעלי הרשאות ניהול או תצורה של Copilot.
      • נוצרו מדיניות Conditional Access כדי להגביל את הגישה ל-Copilot לפי מיקום, עמידת מכשיר בדרישות הציות או רמת הסיכון.
      • נסקרו Service principals והרשאות אפליקציות; סודות ותעודות מתחלפים באופן קבוע.
   5. ניטור ורישום ביומנים
      • רישום ביומנים (Logging) הופעל עבור פעילות הקשורה ל-Copilot, שאילתות ואירועי גישה לנתונים.
      • הוגדרו התראות על דפוסי שימוש חריגים ב-Copilot (בקשות נתונים גדולות, שעות לא שגרתיות, סימנים להוצאת נתונים).
      • קיים לוח זמנים קבוע לבדיקת יומנים והתראות, עם בעלי תפקיד מוגדרים שאחראים על החקירה.
   6. סינון פלט ובטיחות תוכן
      • קיימים מנגנונים לבדיקה ולניקוי של פלטים מ-Copilot כדי למנוע דליפת נתונים רגישים לתוך תוכן שנוצר.
      • הוגדרו תבניות ומסגרות הגנה (Guardrails) כדי למנוע חשיפת סודות פנימיים, פרטי גישה או קניין רוחני.
      • משתמשים מקבלים הדרכה לאימות פלטים של Copilot ולהימנעות מאמון עיוור בהמלצות שנוצרו.
   7. אבטחת מודל ופרומפטים
      • קיימת שליטה במודלי ה-LLM שבהם Copilot משתמש, ותיעוד של התחייבויות לטיפול בנתונים במודלים.
      • קיימים מנגנונים להגנה מפני Prompt injection ואימות קלט, כדי למנוע דליפת הקשר רגיש או הפעלת פרומפטים מזיקים.
      • מתבצעות בדיקות להזיות (Hallucinations) ולפלטים שגויים בתרחישים בסיכון גבוה, והוגדרו תהליכי תיקון.
   8. אינטגרציות של צד שלישי
      • קיים מלאי של אפליקציות וקונקטורים (Connectors) של צד שלישי בשימוש עם Copilot, ומתבצעת הערכה של מצב האבטחה שלהם.
      • נבדקים חוזים וסעיפי DPA כדי לוודא תנאים מתאימים להגנת מידע ולאחריות.
      • קונקטורים ששולחים נתונים לשירותים חיצוניים שאינם מאושרים במדיניות מוגבלים או מבודדים.
   9. אבטחת נקודות קצה והתקנים
      • נקודות קצה המשתמשות ב-Copilot עומדות בדרישות לעדכוני אבטחה, אנטי-וירוס וציות התקן.
      • נאכפת מדיניות מניעת אובדן מידע (DLP) בנקודות קצה, כדי למנוע העתקה או שמירה של פלטים רגישים של Copilot.
   10. תגובה לאירועים והתאוששות
       • תרחישים ספציפיים ל-Copilot נכללים בתוכניות התגובה לאירועים (דליפת נתונים, שימוש לרעה במודל, הוצאת נתונים).
       • הוגדרו פלייבוקים וצעדי בלימה לביטול הגישה ל-Copilot, לביטול טוקנים ולבידוד מקורות נתונים מושפעים.
       • נהלי גיבוי ושחזור אומתו עבור מערכות המכילות נתונים הנגישים ל-Copilot.
   11. הדרכה והעלאת מודעות
       • מתבצעת הדרכה שוטפת למשתמשים על שימוש בטוח ב-Copilot, סיווג נתונים ודיווח על פלטים חשודים.
       • מתבצעת הדרכה למנהלים על תצורה, ניטור ושיטות עבודה מאובטחות לשילוב Copilot.
   12. סקירה מתמשכת
       • מתבצעות הערכות סיכונים תקופתיות שמתמקדות באופן ספציפי בסיכוני האבטחה של Microsoft 365 Copilot ובאמצעי ההפחתה שלהם.
       • מדיניות ובקרות מעודכנות כאשר משתנים תכונות, מודלים או אינטגרציות של Copilot.

סיכוני אבטחה של Microsoft 365 Copilot ואבטחת נתונים

אילו סיכוני אבטחה עיקריים של Microsoft Copilot כדאי לארגונים להכיר?

סיכוני האבטחה העיקריים של Microsoft Copilot כוללים גישה לא מכוונת לנתונים פנימיים, חשיפה אפשרית של מידע חסוי באמצעות פרומפטים, תצורות שגויות של הרשאות בדייר Microsoft 365, ובקרות לא מספיקות על נתוני Copilot. כרכיב משולב בשירותי Microsoft 365 וב-Microsoft Teams, Copilot עלול לחשוף מידע רגיש אם הגדרות האבטחה והציות, בקרות Microsoft Entra ID ומדיניות סיווג הנתונים אינן נאכפות.

כיצד Copilot for Microsoft 365 ניגש לנתונים, ואילו בקרות מגבילות את הגישה למידע רגיש?

Copilot ניגש לנתוני הארגון דרך Microsoft Graph וממשקי API של שירותים באפליקציות Microsoft 365. הגישה לנתונים מנוהלת באמצעות הרשאות ברמת הדייר, אימות Microsoft Entra והרשאות מבוססות תפקיד (RBAC). אמצעי אבטחה כמו Microsoft Purview Information Protection, סיווג נתונים ומדיניות Conditional Access יכולים להגביל את הגישה של Copilot למידע רגיש או חסוי ולצמצם את הסיכון לחשיפתו.

האם Microsoft 365 Copilot עלול לחשוף מידע רגיש או חסוי כשמשתמשים פונים אליו באמצעות פרומפטים?

כן. דליפת נתונים דרך Copilot יכולה להתרחש אם משתמשים מדביקים מידע חסוי לתוך פרומפטים או מבקשים סיכומים שחושפים נתונים פנימיים. שימוש ב-Microsoft Purview, תיוג נתונים רגישים ומדיניות שימוש מחמירה ב-Copilot עוזרים למנוע מהמשתמשים לחשוף מידע רגיש בשוגג. מומלץ שאנשי אבטחה ידריכו את הצוותים על שיטות עבודה בטוחות בפרומפטים, וייישמו ניטור לזיהוי התנהגות מסוכנת.

אילו צעדים יכולים צוותי אבטחה לנקוט כדי לאבטח את Microsoft Copilot ולצמצם חשיפת נתונים?

צוותי אבטחה צריכים ליישם סיווג נתונים, לפרוס את Microsoft Purview Information Protection, לאכוף תנאי גישה מותנית של Microsoft Entra ID ולהגדיר הרשאות ברמת הדייר עבור Copilot. ניטור יומני גישה, יישום עקרון הרשאות מינימליות, הפעלת מדיניות מניעת אובדן נתונים (DLP) בשירותי Microsoft 365 ושילוב בקרות אבטחת הנתונים של Copilot עוזרים לצמצם גישה לנתונים רגישים וליישר קו בין יעדי הפרטיות לבין יעדי האבטחה.

איך גבול הנתונים של האיחוד האירופי או מגורי הנתונים משפיעים על השימוש ב-Microsoft Copilot באירופה?

הגדרות גבול הנתונים של האיחוד האירופי ומגורי הנתונים קובעות היכן מאוחסנים ומעובדים נתוני Copilot והתוכן שעבר עיבוד. ארגונים שמשתמשים ב-Microsoft 365 באירופה צריכים לוודא שעיבוד Copilot עומד בדרישות מגורי הנתונים האזוריות, וליישם הגדרות מגורי נתונים בדייר של Microsoft 365. שילוב ההגדרות האלה עם Microsoft Purview וכלי ציות מקומיים מפחית את הסיכון הרגולטורי ותומך בעמידה בחובות הפרטיות והאבטחה.

איזה תפקיד ממלאים Microsoft Entra ID וניהול הגישה באבטחת הנתונים של Copilot?

Microsoft Entra ID שולט באימות ובהרשאות עבור Copilot ושירותי Microsoft 365 אחרים. מדיניות Entra שהוגדרה כהלכה, גישה מותנית, אימות רב-שלבי וניהול זהויות מיוחדות מגבילים מי יכול לגשת לתכונות Copilot ולמידע שהן חושפות. בקרות גישה אלה חיוניות כדי למנוע גישה בלתי מורשית לנתונים פנימיים ולאכוף שימוש מאובטח ב-Microsoft Copilot בכל הארגון.

איך ארגונים צריכים לטפל בהנחיות המשתמשים ובהדרכה כדי למנוע חשיפה של נתוני לקוחות או נתונים פנימיים?

ארגונים צריכים לקבוע מדיניות ברורה לשימוש ב-Microsoft Copilot, להגביל את סוגי הנתונים שמשתמשים רשאים לכלול בהנחיות, ולספק הדרכה בנושאי שיטות עבודה מומלצות לפרטיות ולאבטחה. השתמשו בכלי Microsoft Purview כדי לסווג נתוני לקוחות ונתונים פנימיים, הטמיעו כללי DLP לחסימה או להתראה על הנחיות מסוכנות, והסבירו למשתמשים את הסיכונים שבהדבקת מידע חסוי בכלי הבינה המלאכותית.

האם Copilot שומר נתוני משתמשים, וכיצד חברות יכולות לנהל שמירת נתונים ופרטיות של Copilot?

Copilot עשוי לעבד הנחיות וליצור פלטים שנרשמים ביומן לצורך איכות השירות וציות. מדיניות השמירה תלויה בהגדרות הדייר, בהסכמי השירות ובתצורות Microsoft 365. חברות צריכות לבחון את הגדרות הדייר של Microsoft 365, להחיל כללי שמירה ומחיקה של נתונים, להשתמש ב-Microsoft Purview לניהול ממשל, ולעיין בתיעוד השירות של Microsoft כדי לקבוע בקרות שמירה ופרטיות מתאימות עבור Copilot.

כיצד צוותי אבטחה וציות מנטרים ומבקרים את הגישה לפעולות של Copilot בתוך Microsoft 365?

צוותי אבטחה וציות יכולים לנטר את פעילות Copilot באמצעות יומני ביקורת של Microsoft 365, פתרונות ביקורת של Microsoft Purview ושילובי ניטור שמתעדים גישה למשאבים רגישים דרך Microsoft Graph. יישום קליטה ל-SIEM, הפקת התראות על גישה חריגה למידע חסוי וביצוע סקירות ציות סדירות עוזרים לזהות שימוש לרעה, לאכוף מדיניות אבטחה ופרטיות, ולהוכיח ממשל על השימוש ב-Copilot בסביבת Microsoft 365.