ניטור פעילות Copilot עבור צוותי אבטחה

By Mirko Peters · 2026-04-16 · Updated 2026-07-28

למדו כיצד צוותי אבטחה יכולים לנטר פעילות של Copilot באמצעות ממשל, סקירות גישה ותהליכי חקירה מעשיים ב-Microsoft 365.

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

תשובה מהירה: ניטור פעילות Copilot פירושו שילוב של ביקורת, זהויות, הגנת מידע ותהליכים תפעוליים ב-Microsoft 365, כדי להבין כיצד נעשה שימוש בעבודה בסיוע AI. התחילו משאלות ממשל ברורות, מבעלי הנתונים הנכונים ומתהליך סקירה מתועד, ולא מתפיסה שהניטור הוא בקרה טכנית עצמאית.

AI כבר לא דופק רק על הדלת – הוא כבר יושב איתנוליד השולחן, כותב מיילים, מחטט בכונני השיתוף ומנתח מידע רגיש עבור המשתמשים שלכם. Microsoft Copilot, למרות התועלת הפרודוקטיבית הגדולה שהוא מציע, מעלה שורה חדשה של שאלות אבטחה וציות. עבור צוותי אבטחה, "סמכו וודאו" הופך מסיסמה לצורך ממש, שכן פעולות מונעות AI יכולות להתרחש מהר יותר ובהיקף גדול בהרבה מכל טעות אנוש.

המדריך הזה מתמודד עם האתגר המרכזי: איך מוודאים ש-Copilot נשאר שימושי בלי להפוך למקור דליפות מידע בלתי מכוון? תקבלו הסבר על מודל האבטחה הייחודי של Copilot, על השילוב שלו ב-Microsoft 365, ובעיקר על הטכניקות ושיטות העבודה המומלצות לגילוי, ניטור וציות. מהמעקב אחר נתיבי גישה ועד אכיפת בקרות מדיניות, נסקור את מה שצריך לדעת כדי לשמור על שליטה הדוקה בסיכוני AI מתעוררים, תוך המשך שמירה על פרודוקטיביות. בואו נתחיל.

הבנת אבטחת Microsoft Copilot בסביבות ארגוניות

אם עבדתם מספיק זמן באבטחת ארגונים, אתם יודעים שכל טכנולוגיה חדשה מביאה איתה סוג אחר של סיכון. מה שמייחד את Microsoft Copilot אינו רק העובדה שהוא חושב מהר, אלא שהוא חושב על בסיס המידע הרגיש ביותר של הארגון. Copilot שזור עמוקות במערכת האקולוגית של Microsoft 365, ולכן יש לו נראות מיוחדת לקבצים, למיילים, ללוחות שנה ולעשרות נקודות מגע נוספות עם מידע. זו לא עוד אפליקציה שנוספה למחסנית שלכם; הוא משובץ בליבת תהליכי העבודה העסקיים.

ההבדל המרכזי הוא כמות הסמכות שיש ל-Copilot בכל הנוגע לגישה למידע. הוא פועל בזהותו של כל משתמש, כך שהנראות והפעולות שלו מוגבלות רק לרמת ההקשחה של ההרשאות והמדיניות הקיימות. אבל בניגוד לאדם, Copilot יכול לעבד, לשלוף ולסנתז כמויות גדולות של מידע במהירות שעוקפת את מודלי האיומים המסורתיים.

למה כל זה חשוב לצוותי אבטחה? קודם כול, כל שאילתה של Copilot עלולה להיות חלון לנתונים עסקיים חסויים, ולכן הדרישות לבקרות גישה חזקות, ניטור פעיל וציות עולות באופן משמעותי. אתם לא רק משגיחים על טעויות של אנשים, אלא גם על שיתוף־יתר "מועיל" שכלי חכם עלול לגרום לו. הבנת היסודות של תכנון האבטחה של Copilot היא הצעד הראשון לבניית אסטרטגיית הגנה רב-שכבתית ממשית. להעמקה באבטחת Copilot ובאכיפת גישה מינימלית, כדאי לקרוא את הסקירה המעשית ב-Governed AI: Keeping Copilot Secure and Compliant.

ואם אתם מחפשים את הנימוק מאחורי ממשל, חוזים ובקרות טכניות עוד לפני הפעלת Copilot, יש פירוט חד ב-Copilot Governance: Policy or Pipe Dream?.

מהי אבטחת Microsoft Copilot?

אבטחת Microsoft Copilot היא קבוצת הבקרות, שיטות העבודה והטכנולוגיות שמגנות על אופן האינטראקציה של Copilot עם מידע ארגוני. בסביבה עסקית, Copilot פועל עם אותן הרשאות גישה כמו המשתמשים שמפעילים אותו, ושולף תוכן ממיילים, מקבצים, מצ'אטים ב-Teams ומנכסים ארגוניים אחרים. מבנה זה הופך את Copilot לבעלברית פרודוקטיבית חזק, אבל גם הופך כל שאילתת AI לנקודת חשיפה פוטנציאלית של מידע.

מודל האבטחה כולל הגנה על מידע (הבטחה שמידע רגיש לא ידלוף), פרטיות (שליטה באופן הגישה לנתונים אישיים ומוסדרים או בעיבודם) וציות (עמידה בחובות רגולטוריות בתחום כגון GDPR ו-HIPAA). בליבתה, אבטחת Copilot פירושה לוודא שהנוחות שמביא AI לא מתבצעת על חשבון אובדן השליטה במידע החשוב ביותר שלכם.

בקרות אבטחה של Microsoft Copilot והרשאה מבוססת זהות

Copilot משתלב היטב עם בקרות האבטחה של Microsoft 365 ואוכף גישה באמצעות הרשאה מבוססת זהות. במילים פשוטות: אם משתמש יכול לגשת לנתון מסוים, כך גם Copilot — לא יותר ולא פחות. בקרת גישה מותנית, הרשאות מבוססות תפקידים ומדיניות של Microsoft Purview ממלאים כולם תפקיד באכיפת הגבולות האלה. הבקרות הללו מבטיחות ש-Copilot לא יוכל לעקוף מדיניות אבטחה או לראות נתונים שהמשתמשים עצמם אינם יכולים לגשת אליהם.

הרשאה מבוססת זהות פירושה ש-Copilot פועל כהרחבה של המשתמש — ומשקף את הרשאותיו בזמן אמת. המשמעות היא גם שפערים בתכנון ההרשאות או תהליכי הסכמת OAuth חלשים יכולים להגביר את הסיכון. כדי למנוע מתוקפים לנצל את מסלולי הזהות האלה — במיוחד באמצעות פישינג להסכמת OAuth — כדאי לעיין בהמלצות כמו אלה שמוסברות ב-Entra ID OAuth Consent Attack Explained, ולוודא שמדיניות בקרת הגישה המותנית שלכם לא משאירה סדקים בלתי נראים, כפי שמודגש ב-Conditional Access Policy Trust Issues.

שליפת נתוניםארגוניים על ידי Copilot באמצעות Microsoft Graph

אם תהיתם איך Copilot "יודע" את מה שהוא יודע — התשובה כמעט תמיד היא Microsoft Graph. זוהי שכבת ה-API ש-Microsoft 365 משתמש בה כדי לחשוף נתוני משתמשים ליישומים, וCopilot משתמש בדרך הזו כדי למשוך מיילים, קבצים, צ'אטים, מסמכי SharePoint ועוד הרבה. בעצם, Copilot בונה את קסם ה-AI שלו על ידי איחוד נתונים מהיישומים שהמשתמש יכול לגשת אליהם, הכול דרך פלטפורמת Graph המאוחדת הזו.

לצוותי אבטחה וציות, הבנת תפקידו של Microsoft Graph עוזרת להבין את גבולות מה ש-Copilot יכול ולא יכול לראות. הוא לא עוקף בקרות ולא ניגש לפינות החשוכות של הרשת שלכם; הוא כפוף להרשאות ולמדיניות הממשל שכבר הגדרתם. אבל ניהול הדבר הזה מסובך יותר ממה שנראה — הרשאות Graph רחבות מדי או הרשאות גישה שהוגדרו בצורה שגויה יכולות להפוך את Copilot למשתמש־על בלתי מכוון.

מה שעומד על הכף אינו רק רשומות בודדות, אלא ההשפעה המצטברת של גישה בין יישומים, שימור הקשר וסיכום עשיר של נתונים בכל תשובה של Copilot. לכן ממשל מדויק הוא קריטי. תמצאו הנחיות מעמיקות יותר על ההבחנה בין גישה לבעלות, ועל ההשפעה בעולם האמיתי על אבטחת Copilot, ב-המאמר הזה על ממשל גישה לנתונים.

איך Copilot Enterprise שולף נתונים באמצעות Microsoft Graph

Copilot שולף נתונים ארגוניים באמצעות ממשקי Microsoft Graph API, תוך שימוש בזהותו ובהרשאותיו של המשתמש הפעיל. כשמשתמש מפעיל פקודה של Copilot — למשל, "סכם את כל מיילי משאבי האנוש מהשבוע האחרון" — Copilot שולח שאילתה ל-Microsoft Graph, שולף רק את המידע שהמשתמש הזה בדרך כלל רואה, ומזין אותו למודל השפה שלו לניתוח או לתשובה.

הרשאות Graph עוברות בירושה מתפקידי המשתמשים ומחברותם בקבוצות. אם ההרשאות מוגדרות רחבות מדי — למשל, מתן גישה ל"כל תיבות הדואר" דרך Graph — Copilot עלול להחזיר בשוגג תוכן רגיש שמחוץ להיקף של המשתמש. דווקא ההגדרות האלה, שעוברות בירושה ולעיתים מתירניות מדי, הן שמעוררות חשש משיתוף יתר של מידע. בקרות מקוריות של Microsoft 365 הן חזקות, אבל בלי תכנון ממשל מכוון, קל להעריך יתר על המידה עד כמה הדברים באמת נעולים. לבדיקת מציאות, הפרק הזה על אשליית הממשל ב-Microsoft 365 הוא חובה לשמיעה.

שליפת נתונים בין יישומים והקשר מודע המחובר ל-Copilot

אחת מנקודות החוזק המשמעותיות ביותר של Copilot — ומקור לדאגה עבור אנשי אבטחה רבים — היא היכולת למשוך ולשלב נתונים מכמה יישומי M365 בשאילתה אחת. בקשו מ-Copilot "סכם את המשא ומתן האחרון מול לקוח X", והוא עלול להתייחס בבת אחת להזמנות ביומן, לצ'אטים ב-Teams ולמסמכים ב-SharePoint. Copilot שומר על ההקשר של המשתמש לאורך כל התשובות, ומוודא שהוא לעולם לא נכנס לנתונים שהמשתמש אינו מורשה לגשת אליהם.

היכולת החוצה-אפליקציות הזו יכולה להגביר את הפרודוקטיביות בצורה דרמטית, אבל היא מגדילה את הסיכון אם גבולות ההקשר אינם מוגדרים היטב. מודעות הקשרית חזקה ב-Copilot עוזרת להימנע מדליפות נתונים, אך רק אם מחברי האפליקציות, בקרות DLP ומדיניות הדייר נאכפים כמעקות בטיחות. להעמקה בנושאי בידוד, אסטרטגיות DLP ותיעוד מתקדם של ממשל סוכנים, כדאי לעיין ב-advanced Copilot agent governance with Microsoft Purview.

זהות, גישה ומודלי הרשאות באבטחת Copilot

העיקר בקצרה: בעולם Copilot, זהות וגישה הם הכול. Copilot אינו פועל בבידוד; הוא פועל כ"מכפיל זהות", כלומר הגישה שלו לנתונים ולשירותים תלויה לחלוטין במערכי ההרשאות של המשתמשים שמפעילים אותו. זה הופך את הכלל הישן: פתאום כל חברות בקבוצה שלא נבדקה כראוי, כל הרשאת SharePoint מיושנת, וכל הרשאת OAuth של צד שלישי אינן רק כאב ראש ניהולי, אלא דלת פוטנציאלית ש-Copilot יכול לעבור דרכה.

ועם העלייה בשימוש בתוספים, במחברי Graph ובסוכני Copilot Studio מותאמים אישית, הסיכון אינו נעצר ב-Microsoft 365 עצמו. כל אינטגרציה היא נתיב אפשרי ל-Shadow IT ולהתפשטות נתונים בשוגג, ולכן בדיקות סדירות של זהויות שאינן אנושיות, זהויות שירות וזהויות עומסי עבודה חשובות יותר מתמיד. כדי להבין מדוע בקרות זהות חזקות כה חיוניות, וכיצד חשבונות שירות מסורתיים נופלים לעומת זהויות עומסי עבודה שנבנו למטרה, ראו את see this practical guide to workload identities.

טיפ: התייחסו ל-Copilot כמו לעובד חדש כדי לחזק את האבטחה

כלל אצבע טוב? התייחסו ל-Copilot כפי שהייתם מתייחסים לעובד חדש שהצטרף לארגון: בזהירות ותחת פיקוח סדיר. מכיוון ש-Copilot משקף את ההרשאות של המשתמש, אם תשאירו גישה מיושנת פתוחה לרווחה או תאפשרו לחברויות בקבוצות להתנפח, אתם מוסרים מפתחות ל-AI באותה מידה שאתם מוסרים אותם לעובדים. יישום מדויק של עיקרון ההרשאה המינימלית, שמירה על חברויות קבוצות מצומצמות וביקורת על גישה מיוחדת חשובים ל-Copilot בדיוק כמו לכל עובד חדש.

מועצות ממשל, ועדות פיקוח ופרקטיקות של AI אחראי אולי לא נשמעות מרגשות, אבל הן אלה ששומרות על הכאוס של ה-AI בשליטה. אם אתם רוצים הצצה מציאותית לאופן שבו סוכני AI מניעים את סיכוני ה-Shadow IT של היום, ודרכים פשוטות להחזיר לעצמכם נראות, עיינו במשאבים האלה על Governance Boards ו-AI Agent Governance. בקיצור: אל תתנו ל-Copilot להפוך בטעות לסיכון הפנימי הבא שלכם.

אמצעי ניטור מוגברים לשימוש בקופיילוט ולדפוסי גישה

אמון, כידוע, דבר נחמד. אבל כשמדובר ב-Copilot ובבינה מלאכותית ארגונית בכלל, אתם צריכים אימות ונראות. ניטור הפעילות של Copilot אינו עניין של תפיסה "כשהוא יוצא משליטה", אלא של בניית מספיק אותות כדי לזהות הגדרות שגויות, דליפות נתונים בשוגג או שאילתות חשודות לפני שהן מתדרדרות. כאשר Copilot מחבר משתמשים, תהליכי עבודה ומידע רגיש במהירות של מכונה, ניטור רציף הופך לאחד ההגנות החזקות ביותר שלכם.

הלוגים שאתם אוספים, האופן שבו אתם מנתחים את השימוש ב-Copilot וכללי הזיהוי שאתם מפעילים חשובים מאוד, במיוחד ככל שגורמי איום לומדים להתמזג טוב יותר בעבודה רגילה המופעלת בידי AI. שימו לב לדפוסי גישה חריגים: שעות לא רגילות, בקשות לצבירת נתונים לא שגרתית או ניסיונות חוזרים לגשת לתוכן מוגבל. שילוב של אותות פעילות ה-AI עם ניטור SOC רחב יותר יכול להפוך רעש לתובנות ברות פעולה.

למידע מעשי על ביקורת פעולות משתמשים, בעיקר באמצעות Purview Audit ושמירה מורחבת, תמצאו טיפים פרקטיים ב-How to Audit User Activity with Microsoft Purview. ואם תרצו לראות כיצד ניטור ציות רציף ובזמן אמת סוגר חלונות סיכון, כדאי לא להחמיץ את Monitoring Compliance in Microsoft Defender for Cloud.

פריסת כללי זיהוי וחוברות עבודה (Workbooks) לזיהוי איומים ב-Copilot

1. שימוש ב-Microsoft Sentinel לקליטת יומני Copilot: חברו את יומני הביקורת של Purview וכל טלמטריה ייעודית של Copilot ל-Microsoft Sentinel. היומנים האלה מספקים מסלול עשיר של שאילתות, גישה לנתונים ופרטי הפעלה של Copilot. ודאו שאתם מפעילים לפחות את Purview Audit (Premium) כדי לקבל אותות מפורטים ושמירה ממושכת לצרכים רגולטוריים או פורנזיים.
2. בניית שאילתות זיהוי מותאמות אישית לדפוסי AI: צרו כללי אנליטיקה ב-Sentinel שמסמנים שימוש חריג ב-Copilot. חפשו גישה חריגה (כמו הורדות גדולות, פעילות מחוץ לשעות העבודה או ניסיונות לסכם תוכן מוגבל). שלבו את האותות האלה עם קווי בסיס רחבים יותר של UEBA (User and Entity Behavior Analytics), כך שתוכלו לזהות לא רק פעילות "רעה", אלא גם פעילות "מוזרה" שאינה מתאימה לנורמה.
3. פיתוח Workbooks לדשבורדים תפעוליים: הגדירו Workbooks מותאמים אישית להמחשת השימוש ב-Copilot, רצף השאילתות ומגמות הגישה לנתונים. מפו פרומפטים ותשובות כדי להבין את הכוונה, וקשרו אותם למקורות הנתונים שמאחוריהם. Workbooks מקלים על זיהוי ניסיונות חוזרים לעקוף כללי DLP או רגישות, וכן דפוסים של "איטי ונמוך" להוצאת מידע, שלא היו מפעילים התראות קלאסיות.
4. הפחתת עייפות מהתראות באמצעות סינון רעשים: אל תטביעו את הצוות שלכם ברעש. חדדו את כללי הזיהוי כדי להימנע מתוצאות חיוביות כוזבות. התמקדו באותות עשירי הקשר, כמו משתמשים שבודקים שוב ושוב נושאים רגישים או שמנצלים תוספים של Copilot כדי לצבור נתונים מתחומים שונים. למדו מהטעויות של מדיניות DLP כוללניות מדי ("catch-all") – כוונו את הכללים שלכם לפי פרופיל הסיכון הספציפי שלכם, כפי שנדון בפרק הזה על מיצוי הכוח האמיתי של DLP.
5. אכיפת תיוג ברירת מחדל לתוצרי Copilot: מידע שנוצר על ידי AI, במיוחד מ-Notebooks או מתוספים, לא תמיד יורש את תוויות הרגישות המקוריות או את מסלולי הביקורת. הטילו מדיניות סיווג ושמירה כפי שמפורט ב-The Hidden Governance Risk in Copilot Notebooks, כדי למנוע יצירה של "אגמי נתונים צללים" נגזרים שחומקים מתחת לניטור הציות.

שיקולים רגולטוריים והתאמה לתקנים בעבודה עם Copilot

שימוש ב-Copilot בארגון משמעו קבלת רמה חדשה של תשומת לב מצד המבקרים, המחלקה המשפטית ו(נודה על האמת) גם הדירקטוריון. כאשר AI יכול לגעת במידע מוסדר, צריך לחשוב על כל דבר, החל מ"הזכות להישכח" שב-GDPR ועד סעיפי הסודיות של HIPAA. Copilot משנה את האופן שבו מידע נע, ואת המהירות שבה הוא נע, וזה עלול לטשטש את הגבולות סביב מיקום אחסון הנתונים, ריבונות וכללי ציות לתעשייה.

העניין המרכזי הוא ש-Copilot יכול להיות נכס או סיכון מבחינת ציות, תלוי עד כמה מוגדרים היטב מנגנוני מניעת אובדן מידע (DLP), תוויות רגישות ומסלולי הביקורת שלכם. החדשות הטובות הן שלא צריך להמציא את הגלגל מחדש. Microsoft Purview ו-Microsoft 365 מציעים בקרות מדיניות לניהול הן של מידע מדור קודם והן של תוכן שנוצר על ידי AI. אבל כדאי לוודא שהטכנולוגיות האלה מספיק רחבות כדי לעמוד בדפוסי הגישה הבין-אפליקטיביים והמבוססי AI של Copilot.

אם אתם מבקשים לבנות סביב Copilot מערכת עמידה לביקורת ותואמת רגולציה, כדאי ללמוד מהאסטרטגיות ב-Building Your Purview Shield ומהמדריך ל-Governing AI and Keeping Copilot Secure and Compliant. תמצאו שם שיטות עבודה מומלצות לבעלות, לניהול מחזור חיים, וליישור קו בין אבטחה, משפטים ומשאבי אנוש כדי לכסות את כל ההיבטים.

שימוש בתוויות רגישות ו-DLP לניהול מידע רגיש ב-Copilot

• הגדרה והחלה של תוויות רגישות: השתמשו ב-Microsoft Purview כדי ליצור תוויות רגישות וכללי תיוג אוטומטי. כך מובטח שכל התוכן, כולל סיכומים שנוצרו על ידי AI או תוצרי Notebooks, יקבל את הסיווג המתאים לצורך נראות והגנה.
• הגדרת מדיניות Data Loss Prevention (DLP): הגדירו כללי DLP לניטור, לחסימה או להגבלה של שאילתות Copilot שמנסות לגשת לסוגי נתונים רגישים, לסכם אותם או לייצא אותם (כמו נתונים פיננסיים, מידע אישי מוגן בחקיקה או מידע רפואי). פלחו מדיניות DLP לפי סביבת המחבר וסוג הנתונים כדי לשלוט בסיכוני זליגה צולבת, כפי שמפורט במדריך האסטרטגיה הזה של Microsoft Purview.
• ביקורת וניטור של זרימות תוכן מונעות AI: הפעילו ביקורת מתקדמת כדי ללכוד אינטראקציות של Copilot, יצירת נתונים נגזרים ותנועת נתונים מקצה לקצה. כך ניתן לאתר נקודות דליפה ולתמוך בבקשות eDiscovery או בבירורים רגולטוריים.
• חסמו מחברים בסיכון גבוה ותוספים מותאמים אישית: הגבילו את היקף הפעולה של Copilot על ידי חסימת מחברי HTTP ומחברים מותאמים אישית ברמת מדיניות הדייר. צעד זה חיוני למניעת הוצאת נתונים בשוגג או במכוון, ולאכיפת גבולות הדייר.
• בדקו ובחנו את DLP באופן קבוע: אל תפעלו לפי הגישה ״הגדירו והשכחו״. הריצו בדיקות מבוססות תרחישים כדי לוודא שהמדיניות תופסת הן תנועת נתונים ישירה והן תנועה עקיפה המונעת על ידי AI, כפי שנסקר במדריך הגדרת DLP ב-Microsoft 365.

שיטות עבודה מומלצות לתצורה, לשילוב ולניהול שוטף של Security Copilot

הגנה על נתונים עסקיים רגישים, תוך מתן אפשרות לצוותים להפיק את המירב מ-Copilot, דורשת גישה אסטרטגית. העניין אינו רק הטכנולוגיה, אלא גם אנשים, תהליכים ותרבות. רוצים לפרוס את Copilot כך שיהיה מאובטח לחלוטין: הגדרה מאובטחת, שילוב הדוק עם כלי ממשל וציות, ותהליך של בדיקות ותיקונים סדירים.

מדריך הפעולה שלכם צריך לכסות את כל הדרך, מההטמעה הראשונית ועד לתפעול השוטף. התחילו בתיעוד מסודר של מודל הפריסה וההרשאות. ודאו שהתפקידים הנכונים, מצוות תפעול האבטחה ועד לצוות הציות, מעורבים כדי לזהות מקרי קצה וסטייה ממדיניות. לאחר ההשקה, עקבו אחר השימוש בפועל ב-Copilot באמצעות לוחות מחוונים, יומני ביקורת וזיהוי איומים פרואקטיבי, כדי שלא תגיבו רק לתקלות אלא גם תצפו אותן מראש.

לולאת משוב היא בעלת ברית חשובה. משתמשים, מנהלים ואנשי אבטחה זקוקים לערוצים פשוטים לדיווח על תקלות, להצעת שיפורים ולמעקב אחר שינויים. זה לא רק משפר את תנוחת האבטחה, אלא גם תומך באימוץ, מפחית בלבול ושומר על כולם באותו כיוון. לתובנות הדרכה ושיפור מתמיד, מדריך לפריסת Copilot Learning Center מנוהל יכול לעזור להגדיר ציפיות ולהניע תוצאות טובות יותר למשתמשים.

אם אתם שוקלים כיצד לאכוף בקרות אמיתיות בנקודת הפעולה (במקום אחרי שנעשו טעויות), עיינו בהנחיות לגבי הפרדת מישור החוויה ממישור הבקרה באבטחת סוכני AI עם שיטות עבודה מומלצות לממשל בטוח.

עיקרי הדברים ושאלות נפוצות לגבי ניטור פעילות Copilot

• הגדירו מה נחשב נורמלי: הבינו ובנו מודל של שאילתות Copilot טיפוסיות ושל דפוסי גישה לתפקידים שונים, כדי לזהות חריגות במהירות.
• בדקו הרשאות ותוספים: סקרו באופן קבוע מי, וגם מה, מורשה להשתמש ב-Copilot, כולל אינטגרציות צד שלישי ותוספים.
• אכפו מדיניות בכל שכבה: השתמשו ב-DLP, בתוויות רגישות ובניטור בכל נקודה: משתמש, שירות, מחבר ותוסף.
• הכינו את עצמכם לחקירות: ודאו שיומני Copilot אינם ניתנים לשינוי, שהם שלמים וניתנים לייצוא בקלות לצורך בדיקות ציות או ניתוחים פורנזיים.
• שאלה נפוצה: האם Copilot מרחיב את הגישה של המשתמש? לא. Copilot משקף את ההרשאות של כל משתמש שמפעיל אותו, אך פערים בהרשאות ישנות או הרשאות שניתנו לגורמי צד שלישי עלולים להרחיב בשוגג את הנראות שלו, ולכן יש לסקור ולכוונן אותן באופן שוטף.

רשימת בדיקה לניטור פעילות Copilot

• הגדירו אילו שאלות בנושא אבטחה, ציות ואימוץ הניטור חייב לענות עליהן.
• ודאו מי הבעלים האחראים על ביקורת, זהות, נתונים ותגובה לאירועים.
• סקרו את הבקרות על הגישה ועל הגנת הנתונים שמשפיעות על המידע ש-Copilot יכול להסתמך עליו.
• יש לתעד את שלבי החקירה וההסלמה של מסמכים לפני שמתרחש אירוע.
• יש לבחון את הממצאים עם בעלי עניין מתחומי פרטיות ומשפט, כאשר הדבר נדרש.

שאלות נפוצות

האם ניטור Copilot הוא משימה אבטחתית בלבד?

לא. ניטור אפקטיבי מחייב הסכמה בין אבטחה, ציות, בעלי הנתונים ומובילי האימוץ על המשמעות של שימוש תקין ושימוש מסוכן.

איזו בקרה כדאי לבדוק קודם?

התחילו מזהות ומגישה למידע. Copilot מכבד הרשאות קיימות, ולכן חשיפת יתר של מידע נשארת סוגיית ממשל.

🎧 כדאי גם להאזין ל־

• Microsoft Security Copilot – Simply Explained מספק את ההקשר של פעילות תפעול האבטחה שמאחורי חקירה בסיוע בינה מלאכותית.
• Microsoft Purview Information Protection – Simply Explained מסביר את שכבת הסיווג וההגנה שתומכת בשימוש בטוח יותר ב־Copilot.
• Identity Governance in Entra הוא השלב הבא לבחינת מודל ההרשאות שמעצב את התוצאות של Copilot.

נבדק לאחרונה: יולי 2026.