「Word worm」攻擊蠶食 Copilot，自體繁衍亂入 Office 工作流
為何重要
此事件揭示了當前 LLM 整合應用最為底層的安全隱患：當 AI 「思考」受信任檔案內的資訊時，這些資訊可能具備攻擊性並直接改變 AI 的行為與輸出。這對於開發以 Agent 為核心、嵌入 AI 的企業級應用是沈重警訊——必須重新定義系統邊界，否則單純將 LLM 接入可信工作流程本身就是一種資安風險。對投資人而言，產品需強調的「易用性」與「安全邊界」的矛盾，將高度影響 AI 工具在金融、法務等關鍵產業的匯入率。
Norwegian 研究員 Håkon Måløy 公開揭露「Word worm」零漏洞，此攻擊利用 Word 檔案中的惡意指令誘騙 Copilot，讓 AI 在未察覺下篡改資料並將指令複製至新檔案中，顯示主流 AI 工具缺乏對惡意檔案的滲透偵測能力。
- 這被視為首個透過主流商業生產力套件實現「AI worm 自體繁衍」的公開案例，攻擊可透過員工共享報告的常規工作流程持續傳播。
- 作者自 2026 年 3 月起與 Microsoft 協調，耗時 144 天的溝通以及兩次防禦升級（包含模型更新）均未能找到有效阻擋此類 Cross-Domain Prompt Injection 漏洞的方案。
- 研究指出，模型若預先運算受攻擊者控制的內容來判斷安全性，可能導致安全性判斷本身被攻擊者影響，這是基於現代 LLM 架構的根本性設計缺陷。
- 目前除「視外部檔案為不可信」等軟性建議外，尚無完整的客戶端補丁能阻擋此攻擊。