Copilot Studio fejlkonfigurationer: 10 risici og fund

Introduktion: hvorfor dette er vigtigt

Agenter er hurtigt ved at blive et nyt kontrolplan for dataadgang og automatisering af arbejdsgange – ofte bygget og implementeret hurtigt gennem low-code-værktøjer som Copilot Studio. Microsoft advarer om, at små konfigurationsvalg (bred deling, usikre handlinger, svag godkendelse, forældet ejerskab) kan skabe identitets- og dataadgangsveje, som traditionelle sikkerhedskontroller måske ikke overvåger. Nettoeffekten er, at fejlkonfigurerede agenter i det skjulte kan udvide din angrebsflade og muliggøre prompt-drevet misbrug eller dataeksfiltration.

Hvad er nyt: 10 almindelige fejlkonfigurationer i agenter (og hvordan de opdages)

Microsoft dokumenterer ti fejlkonfigurationer set “in the wild” og knytter hver af dem til Defender Advanced Hunting Community Queries (Security portal → Advanced hunting → Queries → Community Queries → AI Agent-mappen) samt anbefalede afværgeforanstaltninger i Copilot Studio/Power Platform.

Vigtige temaer omfatter:

1) For bred deling og svage adgangsgrænser

• Risiko: Agenter delt med hele organisationen eller brede grupper.
• Opdag: Queries som AI Agents – Organization or Multitenant Shared.
• Afhjælp: Brug Managed Environments og agent sharing limits; valider miljøstrategi og delingsomfang.

2) Manglende eller inkonsekvent godkendelse

• Risiko: Agenter, der ikke kræver godkendelse, bliver et offentligt indgangspunkt.
• Opdag: AI Agents – No Authentication Required.
• Afhjælp: Håndhæv agent authentication at the environment level (godkendelse er slået til som standard – lemp den ikke til test uden beskyttelsesforanstaltninger).

3) Risikable handlinger, connectors og eksfiltrationsveje

• Risiko: HTTP Request-handlinger med usikre indstillinger (ikke-HTTPS, ikke-standardporte) eller mailhandlinger, der muliggør dataeksfiltration.
• Opdag: Queries, der dækker HTTP Request-mønstre og email til eksterne/AI-kontrollerede input.
• Afhjælp: Anvend Data Policies / Advanced Connector Policies, og overvej Microsoft Defender Real-time Protection samt connector action controls.

4) Governance-drift: inaktive, forældreløse og overprivilegerede agenter

• Risiko: Inaktive agenter/forbindelser, author (maker)-godkendelse, forældreløse agenter med deaktiverede ejere, hardcoded legitimationsoplysninger.
• Opdag: Queries for inaktive/uændrede agenter, author auth, hardcoded credentials og forældreløse ejere.
• Afhjælp: Gennemgå regelmæssigt inventory, begræns maker-legitimationsoplysninger, opbevar secrets i Azure Key Vault via environment variables, og sæt forældede agenter i karantæne eller udfas dem.

5) Nye værktøjs- og orkestreringsrisici

• Risiko: MCP tools og generativ orkestrering uden klare instruktioner (adfærdsdrift/prompt-misbrug).
• Opdag: MCP konfigureret og orkestrering uden instruktioner.
• Afhjælp: Begræns MCP tooling via politikker; brug indbyggede guardrails (f.eks. Azure Prompt Shield/RAI controls), og publicér med klare instruktioner.

Konsekvenser for IT-administratorer og sikkerhedsteams

• Forvent, at agenter introducerer ikke-traditionelle adgangsveje (connectors, MCP tools, email actions), som kan omgå ældre overvågning.
• Low-code-hastighed øger sandsynligheden for fejlkonfiguration i stor skala, især på tværs af flere Power Platform-miljøer.
• Governance-problemer (ejerskab, inaktivitet, maker-legitimationsoplysninger) kan skabe vedvarende, sværttilgængelig risiko.

Anbefalede næste skridt

1. Kør AI Agent Community Queries i Defender Advanced Hunting, og opret en baseline for resultater pr. miljø.
2. Håndhæv godkendelse på miljøniveau, og gennemgå eventuelle undtagelser.
3. Implementér/valider Managed Environments, sharing limits og Data/Connector policies.
4. Gennemgå for author authentication, hardcoded secrets og orphaned/dormant agents; afhjælp og udfas, hvor det er relevant.
5. Dokumentér vejledning til sikker udvikling for makers (HTTP best practices, håndtering af secrets, kvalitet af instruktioner), og tilføj den til intern onboarding.