📢 SearchLeak : chaîne de vulnérabilités critiques dans M365 Copilot Enterprise permettant l'exfiltration de données
📝 ## 🔍 Contexte

Publié le 15 juin 2026 par Varonis Threat Labs sur le blog officiel de Varonis, ce...
📖 cyberveille : https://cyberveille.ch/posts/2026-06-17-searchleak-chaine-de-vulnerabilites-critiques-dans-m365-copilot-enterprise-permettant-l-exfiltration-de-donnees/
🌐 source : https://www.varonis.com/blog/searchleak
#AI_security #CVE_2026_42824 #Cyberveille

SearchLeak : chaîne de vulnérabilités critiques dans M365 Copilot Enterprise permettant l'exfiltration de données

🔍 Contexte Publié le 15 juin 2026 par Varonis Threat Labs sur le blog officiel de Varonis, cet article présente la découverte de SearchLeak, une chaîne de vulnérabilités critiques affectant Microsoft 365 Copilot Enterprise. La vulnérabilité a été corrigée par Microsoft sous l’identifiant CVE-2026-42824, avec une sévérité maximale critique. ⚙️ Mécanisme d’attaque : une chaîne en trois étapes SearchLeak combine trois failles distinctes pour former une chaîne d’exploitation complète : Parameter-to-Prompt (P2P) Injection : Le paramètre q de l’URL de Copilot Enterprise Search est transmis directement au moteur IA comme une instruction exécutable, permettant à un attaquant d’injecter des commandes arbitraires. HTML Rendering Race Condition : Pendant la phase de streaming de la réponse Copilot, une balise <img> est rendue par le navigateur avant que le sanitizer de sortie ne s’active, permettant l’envoi d’une requête HTTP vers une URL contrôlée par l’attaquant. CSP Bypass via Bing SSRF : Le domaine *.bing.com étant autorisé dans la Content Security Policy, l’attaquant exploite l’endpoint Bing searchbyimage qui effectue une requête côté serveur vers une URL arbitraire, contournant ainsi la CSP du navigateur. 🎯 Déroulement de l’attaque L’attaquant envoie à la victime un lien vers m365.cloud.microsoft (domaine légitime Microsoft) La victime clique → Copilot interprète le paramètre q comme des instructions Copilot recherche dans la boîte mail, le calendrier, SharePoint, OneDrive Une balise <img> est générée avec les données volées encodées dans l’URL Le navigateur envoie la requête à Bing (autorisé par CSP) Bing effectue un fetch côté serveur vers attacker.com/<DONNÉES_VOLÉES>/img.png L’attaquant récupère les données dans les logs de son serveur 💥 Impact Les données potentiellement exfiltrables incluent :

CyberVeille
UK Government Finds 400+ AI Hackathon Vulnerabilities Patched After Frontier Model Code Scans - RedPacket Security

The UK government has discovered and patched hundreds of vulnerabilities after running a series of internal hackathons using frontier AI models.

RedPacket Security

Технический трек R-EVOlution Conference 2026: 11 докладов, которые теперь можно посмотреть в записи

Иногда самые интересные разговоры на конференциях происходят не на главной сцене. Пока в большом зале обсуждают рынок, стратегию и будущее индустрии, в соседней секции инженеры, аналитики и архитекторы разбирают то, с чем сталкиваются каждый день: алерты, уязвимости, фиды, автоматизацию, инвентаризацию, persistence в Linux и безопасность AI-систем. На R-EVOlution Conference 2026 такой площадкой стал технический трек. Мы запустили его впервые как отдельную секцию для специалистов, которым важны не общие формулировки, а конкретные сценарии, ошибки и рабочие решения. Трек проходил в камерном зале и без онлайн-трансляции. Поэтому если вы не были на площадке, попасть в эту часть конференции было невозможно. Но мы записали выступления и теперь публикуем ролики с докладами. В этой статье собрали короткий гид по техническому треку: кто выступал, о чём рассказывал и какие доклады стоит посмотреть , если вам близки практические задачи SOC, VM, Threat Hunting, TI, SIEM/SOAR, AI Security и Linux detection.

https://habr.com/ru/companies/rvision/articles/1048138/

#кибербезопасность #иб #soc #siem #soar #threat_hunting #управление_уязвимостями #анализ_угроз #ai_security #threat_intelligence

Технический трек R-EVOlution Conference 2026: 11 докладов, которые теперь можно посмотреть в записи

Иногда самые интересные разговоры на конференциях происходят не на главной сцене. Пока в большом зале обсуждают рынок, стратегию и будущее индустрии, в соседней секции инженеры, аналитики и...

Хабр

IMDA LLM 테스팅 스타터 키트를 통한 AI 보증 및 보안 전략

IMDA 스타터 키트는 환각, 편향, 유해 콘텐츠, 데이터 유출, 적대적 프롬프트 등 5대 핵심 AI 리스크를 정의하고 실무적인 테스트 프레임워크를 제공한다.

🔗 원문 보기

IMDA LLM 테스팅 스타터 키트를 통한 AI 보증 및 보안 전략

IMDA 스타터 키트는 환각, 편향, 유해 콘텐츠, 데이터 유출, 적대적 프롬프트 등 5대 핵심 AI 리스크를 정의하고 실무적인 테스트 프레임워크를 제공한다.

Ruby-News | 루비 AI 뉴스

Как платформа управления AI-агентами будет справляться с нагрузкой: архитектура без магии

Когда говорят про AI-агентов, обычно обсуждают качество модели, промпты, рассуждения, hallucinations, стоимость токенов и скорость ответа. Но если убрать маркетинговый шум, быстро выясняется более приземлённая проблема: как вообще такая система будет работать под нагрузкой? Один пользователь попросил агента составить отчёт. Второй запустил проверку данных в CRM. Третий подключил агента к базе, почте и внутреннему API. Четвёртый дал агенту задачу, которая порождает ещё десять внутренних действий. И вот уже перед нами не “чат с искусственным интеллектом”, а полноценная распределённая платформа, где нужно контролировать запросы, права доступа, очереди, лимиты, ошибки, повторные попытки, логи, безопасность и стоимость выполнения. В этой статье я разберу, как может быть устроена платформа управления AI-агентами, подобная нашей: не как один большой чат-бот, а как отдельный слой между пользователем, моделью, API, бизнес-системами и инфраструктурой. Главный вопрос статьи: за счёт чего такая платформа может выдерживать нагрузку и не превращаться в хаос при росте числа пользователей, агентов и выполняемых действий.

https://habr.com/ru/articles/1044272/

#ai #aiагенты #ai_agent #aiagent #ai_security #os #security_sectors

Как платформа управления AI-агентами будет справляться с нагрузкой: архитектура без магии

Когда говорят про AI-агентов, обычно обсуждают качество модели, промпты, рассуждения, hallucinations, стоимость токенов и скорость ответа. Но если убрать маркетинговый шум, быстро выясняется более...

Хабр

Почему компании скоро начнут учитывать AI-действия как новый вид корпоративного актива

Токен — это единица текста. AI-действие — это единица полезного результата. AI-действия - это не абстракция и не побочный эффект автоматизации. Это измеримый экономический ресурс, который уже сегодня создаёт реальную ценность. Осталось лишь признать его в балансе.

https://habr.com/ru/articles/1044266/

#aiагенты #ai #ai_агенты #os #ai_security #ии_помощник #ииагенты #иипомощники #ииагент #защита_информации

Почему компании скоро начнут учитывать AI-действия как новый вид корпоративного актива

Введение Сейчас корпоративные активы ограничиваются материальными ресурсами, интеллектуальной собственностью и человеческим капиталом. Но в 2026 году мы находимся на пороге новой эпохи: AI-действия...

Хабр

Через 5 лет каждая компания будет управлять AI так же, как сегодня управляет сотрудниками

Еще несколько лет назад искусственный интеллект воспринимался как экзотический инструмент для крупных корпораций, исследовательских лабораторий и энтузиастов машинного обучения. Сегодня ситуация выглядит совершенно иначе. Практически каждую неделю появляются новые AI-сервисы, AI-агенты, корпоративные помощники, инструменты автоматизации и специализированные модели для бизнеса. Многие компании уже используют десятки различных AI-инструментов одновременно, зачастую даже не осознавая масштаб происходящих изменений. Если посмотреть на происходящее со стороны, можно заметить интересную закономерность: компании активно внедряют искусственный интеллект, но почти не думают о его управлении. Это напоминает ситуацию начала двухтысячных годов, когда организации стремительно подключали компьютеры к сети, не уделяя достаточного внимания вопросам информационной безопасности. Сначала появлялись технологии. Только потом появлялись политики, процессы и инструменты управления. С искусственным интеллектом происходит примерно то же самое. Сегодня во многих компаниях можно встретить следующую картину - маркетинг использует собственные AI-сервисы. Разработка использует другой набор моделей. Отдел продаж работает через третьи инструменты, HR использует свои решения. Отдельные сотрудники подключают публичные модели напрямую, зачастую без какого-либо контроля со стороны компании. На первый взгляд это выглядит как нормальная адаптация новых технологий. Но если посмотреть глубже, возникает интересный вопрос. Кто на самом деле управляет всем этим? Кто может ответить на вопрос, какие именно AI-системы используются внутри организации? Кто контролирует, какие данные передаются внешним моделям? Кто может объяснить, почему AI принял то или иное решение? Кто способен быстро остановить действия интеллектуального агента, если он начинает работать некорректно?

https://habr.com/ru/articles/1043230/

#aiагенты #ai_agent #aiagent #security #security_api #ai_security #aisecurity #analytics #analysis #os

Через 5 лет каждая компания будет управлять AI так же, как сегодня управляет сотрудниками

Еще несколько лет назад искусственный интеллект воспринимался как экзотический инструмент для крупных корпораций, исследовательских лабораторий и энтузиастов машинного обучения. Сегодня ситуация...

Хабр

AI-агентам скоро понадобится собственный Firewall. И вот почему

За последние несколько лет искусственный интеллект незаметно перешёл очень важную границу. Сначала нейросети просто отвечали на вопросы, потом начали писать код. Затем уже научились работать с документами, таблицами и базами знаний. А сейчас мы наблюдаем следующий этап развития — AI начинает выполнять действия внутри корпоративной инфраструктуры. Именно здесь начинается история, которую многие пока недооценивают.

https://habr.com/ru/articles/1043160/

#AIагенты #AI_Firewall #AI_Gateway #AI_Security #AI_Governance #кибербезопасность #информационная_безопасность #корпоративный_ИИ #автономные_агенты #контроль_действий_AI

AI-агентам скоро понадобится собственный Firewall. И вот почему

За последние несколько лет искусственный интеллект незаметно перешёл очень важную границу. Сначала нейросети просто отвечали на вопросы, потом начали писать код. Затем уже научились работать с...

Хабр

Почему AI-агент с доступом к API опаснее обычного ChatGPT

Небольшое уточнение перед началом. В статье будет упоминаться некий (скриптовый) язык описания политик SIL (Security Intent Language). На его месте могло бы быть любое другое название, формат или технология. В рамках материала SIL используется исключительно как пример удобного способа описания правил поведения AI-агентов. Основная цель статьи - объяснить проблему контроля действий AI и показать один из возможных подходов к её решению.

https://habr.com/ru/articles/1042998/

#AI_Agents #Agentic_AI #LLM #Tool_Calling #Prompt_Injection #AI_Security #API_Security #RBAC #Runtime_Control #Policy_Engine

Почему AI-агент с доступом к API опаснее обычного ChatGPT

Небольшое уточнение перед началом. В статье будет упоминаться некий (скриптовый) язык описания политик SIL (Security Intent Language). На его месте могло бы быть любое другое название, формат или...

Хабр

📢 Claude Mythos d'Anthropic détecte 23 000 vulnérabilités potentielles dans 1 000 projets OSS
📝 ## 📰 Contexte

Article publié le 25 mai 2026 par Eduard Kovacs sur Secur...
📖 cyberveille : https://cyberveille.ch/posts/2026-05-26-claude-mythos-d-anthropic-detecte-23-000-vulnerabilites-potentielles-dans-1-000-projets-oss/
🌐 source : https://www.securityweek.com/anthropic-mythos-detected-23000-potential-vulnerabilities-across-1000-oss-projects
#AI_security #Anthropic #Cyberveille

Claude Mythos d'Anthropic détecte 23 000 vulnérabilités potentielles dans 1 000 projets OSS

📰 Contexte Article publié le 25 mai 2026 par Eduard Kovacs sur SecurityWeek. Il rapporte les résultats publiés par Anthropic concernant les capacités de découverte de vulnérabilités de son modèle IA Claude Mythos Preview, déployé dans le cadre du programme Project Glasswing. 🔍 Résultats clés de Claude Mythos Le modèle Claude Mythos Preview a analysé plus de 1 000 projets open source (OSS) et produit les résultats suivants : 23 000+ vulnérabilités potentielles identifiées au total 1 900 soumises à des firmes de sécurité externes pour revue 1 726 confirmées, dont plus de 1 000 classées haute ou critique Estimation d’Anthropic : ~3 900 vulnérabilités critiques/hautes confirmées sur la base des résultats actuels Projection finale : jusqu’à 6 200 vulnérabilités sévères à mesure que les scans progressent 1 100+ findings non vérifiés déjà signalés aux vendeurs 75 issues critiques/hautes patchées, 65 advisories publiés 🏢 Accès et partenaires L’accès à Mythos Preview est restreint à environ 50 organisations via Project Glasswing, en raison des risques d’abus potentiels :

CyberVeille