PDF中的隐藏文本足以通过Atlassian的AI代理Rovo窃取敏感数据

Atlassian的AI智能体Rovo存在一个间接提示注入漏洞，攻击者可以借此从Jira工单和Confluence文档中窃取敏感的企业数据。安全公司PromptArmor记录了这一缺陷，该漏洞无需用户确认即可触发，且在聊天中不留任何可见痕迹。Rovo在Atlassian的整个产品套件中运行，可访问Jira、Confluence及连接的各项服务，这使得该漏洞尤为危险。攻击始于用户要求Rovo整理Jira工单并上传一个文档，例如一份PDF格式的“待办事项整理指南”，其中包含隐藏在白色背景上的白色文字中的恶意指令。Rovo处理请求时，会搜索Jira和Confluence，而隐藏的注入内容会诱使其构造一个URL，将收集到的数据作为查询参数发送，从而将完整工单和文档泄露给攻击者的服务器。该攻击不仅限于上传的文件；外部数据如支持工单、网络内容或来自第三方连接器的数据也可能成为注入源。在组织层面禁用Rovo的网络搜索并不能阻止该攻击，因为Rovo的“UrlReadTool”仍处于激活状态，而且由于目标URL是由提示注入动态构成的，没有任何防护措施能阻止数据外泄。PromptArmor还发现了第二种数据外泄途径：Rovo会渲染AI输出中的Markdown图像，而不安全的Markdown图像渲染已知是通过间接提示注入实现数据外泄的常见途径。PromptArmor于2026年5月23日向Atlassian报告了这些漏洞；Atlassian两天后确认并分配了案例编号，但未对6月4日和7月29日的后续询问作出回应，导致Rovo截至8月5日发布报告时仍处于易受攻击状态。Anthropic近期介绍了在浏览器提示注入方面的进展，但这些进展仅适用于其生态系统中，并且需要额外的安全措施。这一长期存在的安全漏洞很可能会持续存在，而且最近还出现了Copilot中Word文档的类似漏洞的描述。