Word 문서를 통해 자가 전파하는 Copilot AI 웜

 (enklypesalt.com)
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  • 외부 Word 문서에 숨긴 교차 도메인 프롬프트 주입(XPIA) 이 Copilot의 작성·편집 결과를 조작하고 새 문서로 복제돼, 원본 공격 문서 없이도 일상적인 업무 흐름을 따라 전파될 수 있음
  • 흰색·소형 글꼴로 감춘 명령도 Copilot이 서식을 제거한 뒤 읽으며, 실험에서는 재무 수치를 바꾸고 전체 공격 프롬프트를 결과 문서 하단에 숨겨 새 공격 매개체로 만들었음
  • 공격자는 피해자의 Microsoft 365 테넌트에 접근할 필요가 없으며, SharePoint·Teams·Outlook으로 문서를 공유한 뒤 사용자가 첨부하거나 Work IQ가 OneDrive의 관련 자료로 선택하게 만들면 됨
  • Microsoft가 특정 페이로드 차단과 모델 업그레이드를 배포했지만, 변형된 프롬프트로 GPT-5.6에서도 전체 공격 체인이 재현됐고 144일간의 조정 후에도 취약점 유형 전체를 막지 못했음
  • 감염 문서는 정상적인 내부·협력사 자료처럼 유통돼 출처 추적과 탐지가 어려우므로, 외부 문서와 Copilot 결과를 검토하고 원본 출처와 모델 편집 내역을 메타데이터로 보존해야 함

문서 기반 AI 웜의 작동 방식

  • 한 문서의 공격자 통제 명령이 Copilot의 생성·편집 결과에 복사되면, 결과 문서가 같은 공격을 운반하는 새 매개체가 됨
    • 해당 문서를 다른 Copilot 작업의 자료로 사용하면 명령이 다시 실행돼 후속 문서로 복제됨
    • 원래 악성 문서나 공격자의 추가 개입 없이도 전파가 이어질 수 있음
  • 기존 Morris II는 생성형 AI 이메일 도우미 생태계에서 자가 복제 프롬프트를 시연했음
  • 이번 사례는 주류 상용 생산성 제품의 일반적인 문서 업무에서 문서 기반 AI 웜이 자가 전파되는 공개 시연에 해당함

정상적인 문서 작업을 이용한 공격

  • 직원이 침해된 신뢰할 만한 웹사이트에서 숨은 명령이 포함된 시장 분석 문서를 내려받아 Copilot의 재무 보고서 작성 자료로 사용함
    • Copilot은 내부 재무 수치를 바꾸고 공격 명령을 새 보고서에 복사함
    • 직원은 정상적으로 보이는 보고서를 저장해 내부에 공유함
    • 동료가 이 보고서를 다음 보고서의 자료로 사용하면 수치 조작과 명령 복사가 반복됨
  • 보고서가 재사용될수록 더 많은 문서가 공격 매개체로 바뀌며, 감염된 웹사이트와 최초 악성 문서는 더 이상 필요하지 않음

위협 모델과 신뢰 경계

  • 공격자는 피해자의 Microsoft 365 테넌트 접근 권한 없이 악성 문서만 공유하면 됨
    • 전달 경로에는 SharePoint, Teams, Outlook과 기타 문서 공유 수단이 포함됨
  • 핵심 보안 경계는 첨부 자료와 현재 작성 중인 문서 사이에 있음
    • Copilot은 사용할 정보를 고르기 위해 모든 첨부 문서를 읽어야 함
    • 첨부 문서의 정보는 활용하되, 그 안의 명령을 권위 있는 사용자 지시로 취급해서는 안 됨
  • 실제로는 문서에 삽입된 명령이 Copilot의 동작을 바꿈
    • 재무 보고서의 숫자를 사용자에게 알리지 않고 변경함
    • 전체 XPIA를 후속 문서에 붙여 넣어 이후 작업에서도 다시 실행되게 함

Word에서 신뢰 경계를 넘는 방법

  • 최초 악성 문서에는 JSON 형식 프롬프트가 들어가며, 흰 배경의 흰색 글씨와 작은 글꼴로 사용자에게 숨길 수 있음
  • Copilot for Word는 텍스트를 기반 LLM에 전달하기 전에 색상과 글꼴 크기 같은 서식을 제거하므로, 사용자에게 보이지 않는 내용도 모델에는 완전히 읽힘
  • 공격 명령을 작업과 관련 있어 보이는 정상 문서에 넣으면 한층 더 은폐할 수 있음
  • 악성 문서가 Copilot의 문맥에 포함되려면 다음 중 하나가 필요함
    1. 사용자가 Copilot for Word에 직접 문서를 첨부하거나 업로드함
    2. 사용자가 Edit with Copilot의 work/Work IQ 모드를 이용하고, Copilot이 OneDrive에서 해당 문서를 관련 자료로 판단해 선택함
  • 공격자는 문서가 직접 선택되거나 검색 결과에 포함될 가능성을 높이도록 내용을 구성해야 함
  • 이 취약점은 Word의 magic pen과 Edit with Copilot 양쪽에 적용됨

1단계: 문서 조작과 최초 복제

  • 최초 개념 증명(PoC)은 흰색 글씨로 악성 프롬프트만 넣은 문서를 사용해, 자료가 작업과 무관해도 문맥에 포함되면 공격이 실행될 수 있음을 확인함
  • PoC 프롬프트는 두 부분으로 구성됨
    • 첫 부분은 요약의 의미를 미묘하게 바꾸거나 재무 문서의 숫자를 변경하는 방식으로 대상 문서를 조작함
      • Copilot이 이를 작업과 관련된 정상 요청으로 믿도록 만드는 것이 핵심이었음
      • 실험 중에는 의미 있는 변경을 눈으로 찾기 어려워 변경 부분을 강조하라는 지시까지 별도로 넣어야 했음
      • 실제 공격에서는 변경 표시를 요구하지 않으며, 공개 사례는 즉시 확인하기 쉬운 재무 수치 변경을 사용함
    • 두 번째 부분은 공격 프롬프트를 결과 문서에 복사하도록 지시함
      • 후속 문서의 출처 추적을 위한 작업처럼 꾸미고, 가독성 개선을 명분으로 자체 은폐 방법도 지시함
  • Tfosorcim Ltd.라는 가상 회사의 시장 분석 문서 끝에 공격을 흰색 글씨로 삽입하자, Copilot은 Q1 재무 보고서의 모든 수치를 절반으로 줄였음
  • 이어 전체 악성 프롬프트를 결과 문서 하단에 흰색 8포인트 글씨로 복사하면서 수치 변경과 프롬프트 삽입 사실을 사용자에게 알리지 않았음
  • 사용자가 악성 문서를 직접 첨부하지 않고 Tfosorcim Q1 보고서 작성만 요청한 경우에도, Copilot이 OneDrive를 검색해 다른 폴더의 악성 시장 분석 문서를 찾아 공격이 성공함
  • 이 PoC에는 당시 최신 모델인 GPT-5.6이 사용됨

2단계: 후속 문서로 자가 전파

  • 감염된 Q1 보고서 자체가 새로운 공격 매개체가 되므로 다음 작성 세션에는 최초 악성 문서가 없어도 됨
  • Q1 보고서를 첨부해 Q2 보고서를 만들자 Copilot은 다시 모든 재무 수치를 절반으로 줄이고 전체 프롬프트를 흰색 글씨로 복사함
  • 새 매개체는 합법적인 내부 자원으로 생성된 문서이므로 내부 문서에 따르는 신뢰를 얻게 됨
    • 피해자가 동료에게 문서를 공유하고, 본인이나 동료가 이를 Copilot의 작성·편집 자료로 사용하면 새 문서로 공격이 퍼짐
  • 보고된 모든 PoC에서 Copilot은 문서를 변경하고 숨은 명령을 복사했으며, 감염 문서를 후속 문맥에 넣으면 원본 없이도 공격이 다시 실행됨

조직과 협업 환경에 미치는 영향

  • 최초 진입점을 지난 감염 문서는 내부에서 정상적으로 생성된 자료처럼 보이고 승인된 Copilot 편집 내역도 표시되지 않아 공격 추적이 매우 어려움
  • 일반적인 문서 업무를 통해 조용히 퍼지면 조직의 의사결정에 쓰이는 정보 기반의 신뢰성이 훼손될 수 있음
  • 감염 사실을 모르는 조직은 공유 SharePoint 사이트나 Teams 협업을 통해 다른 조직에 문서를 전달할 수 있음
    • 특정 조직의 최초 공격 문서가 이미 감염된 신뢰할 만한 협력사에서 올 수도 있음
    • 협력사 문서에 대한 신뢰 때문에 사용자가 이를 Copilot 문맥에 넣을 가능성도 커짐
  • Copilot이 Microsoft Cowork나 Microsoft Scout처럼 문서·도구·협업 흐름을 자동 생성하고 조작하는 시스템에 더 깊이 통합되면, 같은 메커니즘이 기계 속도로 더 넓은 표면에 영향을 줄 수 있음

Microsoft의 완화와 남은 취약점

  • Microsoft는 최초 제출된 PoC 프롬프트를 차단하고 공개 조정 기간에 여러 수정 사항을 배포함
    • 보고된 특정 페이로드는 차단돼 이후 재현에는 기존 문구가 아닌 변형된 페이로드가 필요했음
    • 시리즈 1부와 2부에서 다룬 메모리 및 이메일 본문 공격 경로는 완화됨
  • 그러나 원본 문서의 명령이 Copilot 출력을 바꾸고 후속 문서로 자신을 복제하는 취약점 유형은 남아 있음
    • 요청 작업이나 문구를 바꿔도 기본 취약점과 전파 방식은 달라지지 않음
    • 배포된 모든 완화를 적용한 상태에서도 수정된 페이로드로 전체 공격 체인이 재현됨
  • 이 문제는 현재 LLM 기반 시스템이 공유하는 구조적 약점이며, 비교 가능한 제품에서 해당 유형을 완전히 막는 방법은 확인되지 않았음
  • 단일 패치보다 추가 연구가 필요한 문제지만, Microsoft의 수정은 노출 가능성을 실질적으로 낮췄음

공개 상태와 사용자 대응

  • MSRC 및 Microsoft 제품 팀에 재현 절차, 영상, 환경 가정, 정확한 PoC 프롬프트를 제공하며 공개를 조정함
  • 최초 90일 조정 기간을 두 차례 연장해 총 144일 동안 대응했지만 공개 시점에도 공격이 재현됨
  • 모델 업그레이드를 포함한 두 차례 완화도 취약점 유형 전체를 막지 못해, 구체적인 페이로드 대신 공격 유형과 전파 메커니즘 수준에서 공개함
  • 공개 시점에 고객 측에서 문제를 완전히 해결할 방법은 없으며 다음 조치로 노출을 줄일 수 있음
    1. Copilot에서 사용하는 외부 출처 문서를 신뢰하지 않은 자료로 취급함
    2. Copilot 생성·편집을 시작하기 전에 첨부 문서를 검토함
    3. Copilot이 생성하거나 편집한 문서를 재사용·공유·배포하기 전에 세밀하게 확인함

공개 조정 일정

  • 2026년 3월 6일: 재현 절차, 영상, 환경 가정, PoC 프롬프트와 함께 최초 보고서를 MSRC에 제출함
  • 3월 9일: MSRC가 보고를 접수하고 사례를 개설함
  • 3월 31일: Microsoft가 동작을 확인하고 제품 팀이 완화 작업을 시작함
  • 4월 3일: 새로운 Edit with Copilot 경험을 통한 첫 완화를 배포함
  • 4월 9일: 기존 공격 프롬프트 차단을 확인했지만, 재무 수치를 조작하는 새로운 XPIA 작업으로 공격을 재현해 별도 사례로 신고함
  • 4월 10일: MSRC가 새 사례를 접수하고 제품 팀이 완화 작업을 시작함
  • 6월 8일: Microsoft 요청으로 공개일을 7월 15일로 연기함
  • 7월 14일: 기반 모델을 GPT-5.5로 업그레이드하는 두 번째 완화를 배포함
  • 7월 15일: 당시 최신 모델인 GPT-5.6에서 웜 전파를 포함한 공격 재현에 성공함
    • 새 완화 시간을 확보하기 위해 공개를 7월 28일로 다시 연기했고 Microsoft가 동의함
  • 7월 28일: 공격이 계속 재현되는 상태에서 조정된 공개를 진행함

정보 무결성과 출처 추적

  • LLM이 업무 운영에 포함되면서 정보 무결성이 주요 보안 문제로 떠오름
  • 공격자 통제 콘텐츠는 개별 출력을 조작하거나 정보 유출을 유발할 뿐 아니라, 정상적인 사용자 작업을 따라 복제·자가 전파될 수 있음
  • 생성 콘텐츠에 들어간 악성 명령은 여러 문서에 남고 합법적인 사용자가 재배포하며 새로운 문맥으로 다시 유입됨
    • 이후 공격은 최초 진입점이 아니라 시스템 내부 정보 흐름의 일부가 됨
  • 정상적인 생성·편집 절차로 만들어진 콘텐츠는 조작의 기원을 사후에 확인하기 어려워 탐지와 대응이 복잡해짐
  • 프롬프트 주입 차단과 별도로, 생성 문서는 원본 자료의 출처와 모델이 수행한 편집 내역을 메타데이터에 보존해야 함
    • 이 통제는 주입 자체를 막지는 못하지만 추적 가능성을 높일 수 있음

현재 LLM 구조의 근본 문제

  • AI 도우미가 유용하려면 이메일, 문서, 웹페이지, 메모리, 도구 출력처럼 공격자가 통제할 수 있는 정보도 처리해야 함
  • 외부 정보는 시스템 명령, 사용자 요청, 기타 신뢰 정보와 같은 문맥 창에 들어가 동일한 계산에 참여함
  • LLM은 외부 콘텐츠의 의미·관련성·공격 여부를 판단해야 하지만, 판단 시점에는 이미 공격자 토큰이 그 계산에 영향을 주고 있음
    • 검사 대상 콘텐츠가 검사 행위 자체에 참여함
    • 모델에 XPIA 탐지를 맡기는 것은 신뢰할 수 없는 프로그램을 실행해 안전성을 판단하도록 인터프리터에 요구하는 것과 유사함
  • 악성 콘텐츠가 대상 모델에 도달하기 전에 탐지·제거해도 같은 문제가 앞단으로 이동할 뿐임
    • LLM은 매우 다른 표현에서도 의미를 복원할 수 있어 탐지기에도 비슷한 의미 복원 능력이 필요함
    • 대상 LLM보다 약한 탐지기는 더 좁은 표현 공간만 다루므로, 대상은 이해하지만 탐지기는 놓치는 악성 표현이 남음
  • 비슷한 의미 처리 능력을 제공하는 일반적인 기술은 또 다른 LLM이므로, 앞단에 모델을 추가하면 개별 공격 성공률은 낮출 수 있어도 각 방어 모델을 다시 보호해야 하는 LLMs all the way down 문제가 생김
  • 장기적으로는 목표와 의도가 처리되는 정보와 독립적으로 존재하는 시스템 설계가 필요함
    • 현재 LLM 구조에는 의도와 해석을 안정적으로 분리하는 장치가 없음
    • 공격자 정보는 모델의 출력뿐 아니라 모델이 자신에게 요구됐다고 믿는 작업 자체에도 영향을 줄 수 있음
  • 신뢰할 수 있는 업무 흐름에 LLM을 통합하는 시스템은 공격자 통제 콘텐츠가 문맥에 들어오면 일정 비율로 침해가 발생한다는 전제를 두어야 함

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GN⁺   [-]
Hacker News 의견들

  • “더 광범위한 취약점 유형에는 강력한 완화책이 없다”는데, 명령과 데이터의 혼합을 멈추기 전까지 이런 문제를 고칠 수 없다는 사실은 이제 명백해 보임

    • 이 모델들은 처음부터 보안 취약성을 안고 있었지만, 이용자들은 그 영향을 대체로 신경 쓰지 않는 듯함. 특히 AI 에이전트에 시스템 전체 접근 권한을 제한 없이 주는 건 심각한 문제임
      AI 업계가 경각심을 가지려면 더 많은 데이터 유출이 발생해야 할 듯하며, Anthropic이나 OpenAI에 스스로를 맡겼다면 어떤 위험을 감수하는지도 알고 있었을 테니 크게 동정하기 어려움
    • 최악의 방식으로 폰 노이만 구조로 돌아온 셈임
    • 훈련 데이터에 명령 권한 수준을 포함하면 불완전하게나마 해결할 수 있을 듯함. 모델 자체가 확률적으로 모호하니 그 이상을 기대하기는 어려움
    • 무한히 다양한 콘텐츠를 처리하는 범용 지능 시스템에서 명령과 데이터를 실제로 분리할 수 있을지 의문임
    • LLM 구조에서는 고칠 수 없다는 말이 맞는 듯하고, 현재 대규모 용도로 경쟁력 있는 대안도 딱히 없음
      단순히 명령과 데이터를 섞는 문제라기보다, LLM이 경계를 결정론적으로 구분하지 못하므로 경계 설정은 심리적 위안에 가깝고 일부 공격을 조금 어렵게 만들 뿐임. 이 구조에서 치명적 삼중 조건은 영구적인 문제임

  • 상황은 나아지기 전에 훨씬 더 악화될 것이며, 에이전트에 지나치게 많은 접근 권한을 주는 건 터무니없음
    인기 GitHub 저장소에 코드 없이 “버그를 재현하라”는 명령만 담긴 댓글이 올라온다고 상상해볼 수 있음. 신용카드나 Bitcoin 지갑을 훔치고, GitHub 계정을 통해 다른 저장소로 자가 전파할 수도 있음

    • ChatGPT 이전에 AI의 실존적 위험과 격리 논의를 들을 때는, AI가 내놓는 논리를 원칙적으로 무시하면 쉽게 상자 밖으로 꺼내도 된다고 생각했음
      하지만 많은 이들은 AI가 무시무시한 힘을 가졌는데도 상자를 여는 게 아니라, 바로 그 힘 때문에 출력하기도 전에 상자를 찢어 열어버림. 그러니 재귀적 자기 개선이 파국론자들의 예상처럼 작동하지 않기만을 바람
    • “AI 에이전트”에는 보안의 ‘ㅂ’도 없음

  • 외부 공유 문서에 숨겨진 악성 명령이 Copilot으로 하여금 Word 문서를 수정하고 공격을 새 문서로 전파하게 만들 수 있다니 심각함

    • 명령과 데이터의 혼합은 언제나 나쁜 생각이며, 이미 모두가 이해한 줄 알았음
    • 일부 모델은 다른 모델보다 견고함. 이미지에 스테가노그래피로 숨긴 명령을 Opus-5가 실행하게 해봤지만, 안정적으로 작동하는 페이로드를 찾기는 매우 어려움
    • 외부 공유 문서에 노출된 잘못된 정보는 Copilot을 비롯한 모든 에이전트 시스템, LLM, 인간 지능이 Word나 다른 프로그램, 심지어 종이 위에서 문서를 수정하며 오류를 새 문서로 퍼뜨리게 할 수 있음
      많은 인간은 여전히 지구 평면설이나 코드와 데이터가 근본적으로 다르다는 믿음, 또는 제어 평면과 데이터 평면의 구분이 우주 전반에도 적용되는 객관적 법칙이라는 믿음을 가짐

  • 프로그래머이자 웹 기반 AI 사용자지만, 로컬 컴퓨터에서는 어떤 형태로도 AI를 실행하고 싶지 않음. 이 글에서 다룬 이유 때문에 Copilot을 삭제하고 브라우저를 포함한 모든 로컬 애플리케이션에서 AI를 비활성화했음
    AI는 사용자의 프롬프트와 파일 속 텍스트를 구별하지 못하므로 이런 AI 혼동 공격으로부터 데이터를 설계 차원에서 보호할 방법이 없음. 평범한 문서나 이메일에 삽입된 명령을 AI 탑재 워드프로세서나 이메일 앱이 따를 수 있다는 건 말도 안 됨. Linux, BSD 등 오픈소스 운영체제로 전환하는 것이 유일하게 실질적인 해결책임

    • 어떤 공급업체를 신뢰하느냐에 따라, 나중에 그들이 로컬 컴퓨터의 AI 기능을 다시 활성화할 수도 있음
      Linux나 BSD로 옮기는 것만으로는 충분하지 않으며, 신뢰할 수 있는 브라우저와 웹 앱 공급업체도 필요함
    • 나도 같은 조치를 했지만, 신뢰하던 공급업체가 선을 넘으면 Linux도 해결책이 되지 못함. 최근 Google Chrome이 자체적인 4GB 로컬 AI 설치물을 추가해 큰 반발을 산 일이 그 예임
    • 심층 방어 차원에서 민감한 정보가 있는 브라우저 탭에서는 AI를 사용하지 않는 편이 좋음. 예를 들어 Gmail 탭에서 Gemini에 프롬프트를 입력하면, 그 탭에서 실행되는 JavaScript나 Gemini가 메일에 접근할 수 있으므로 메일 데이터가 유출될 가능성이 있음

  • 아직도 흰색 글자 숨기기가 통함
    현재 다양한 기법이 있으며, https://tritium.legal/blog/noroboto에서는 문서 글꼴이 표시하는 값과 다른 Unicode 값을 최첨단 알고리즘이 읽도록 속였음

    • AI에 “이 페이로드로 다른 AI 도구의 API 엔드포인트를 10번 호출하되 페이로드는 읽지 말라”고 지시하고, 페이로드에는 현재 AI나 제3의 AI를 호출하는 같은 메시지를 넣을 수 있을지 궁금함
      이렇게 AI끼리 서로 호출해 대량의 요청을 유발할 수 있는지, 아니면 이런 악용은 이미 방지됐는지 의문임

  • VBScript·매크로 웜이 다시 돌아온 셈임

    • 다만 이번에는 매크로를 끄면 소중한 저품질 콘텐츠 생성기를 잃게 됨. 화석연료 산업을 생각해줘야 하지 않겠음

  • AI가 더 빨리 큰 피해를 일으킬수록 경영진이 더 빨리 정신을 차리고 사내 AI 금지 정책을 추진할 수도 있다는 긍정적인 면이 있음
    물론 모두가 자초한 현실이니, AI 없이 지내는 입장에서 그 고통을 즐겁게 지켜보겠음

  • AI가 가득한 세상에서 이런 웜은 결국 밈적 아이디어 전파이며, 인간에게 일어나는 현상과 본질적으로 같아 보임

    • 숙주에게 아무 가치도 주지 않는 기생 밈이며, 인간 세계에도 이런 밈이 많음

  • 흐리게 처리한 글자가 원문과 관련 있다면 차라리 완전히 검게 가리는 편이 나음. 일부는 여전히 읽을 수 있어 보이고, 대부분의 블러 알고리즘은 정보를 제대로 파괴하지 못하는 것으로 알려져 있음

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