微软Copilot技术架构与数据安全保障解析

技术架构概述

微软Copilot是一种由AI支持的对话助手，通过提供上下文帮助、自动化日常任务和分析数据来提高工作效率。其核心功能基于自然语言处理和机器学习算法，能够理解用户命令并提供上下文感知的建议。

工作流程架构

数据流处理

Copilot的工作流程遵循以下步骤：

第一步：用户输入与数据访问 — 用户在应用中输入提示，Copilot通过Microsoft Graph访问用户租户中的数据。这些数据包括用户有权访问的电子邮件、聊天和文档。

第二步：提示预处理 — 称为"地面"的预处理模块改进提示的特殊性，帮助获得与特定任务相关且可操作的答案。提示可以包括来自输入文件或Copilot发现的其他内容的文本。

第三步：大语言模型处理 — 预处理后的提示被发送到大语言模型(LLM)，LLM使用提示生成与用户任务上下文相关的响应。

第四步：响应返回 — Copilot将响应返回到应用和用户。

智能体架构组件

Copilot背后采用智能体架构，包含以下核心模块：

• 记忆模块(Memory) — 用于存储、获取和检索信息，通过"记忆读""记忆写"和"记忆反思"三种操作维护知识库
• 规划模块(Planning) — 根据过去的行为与目标动态规划下一步的行动
• 执行模块(Action) — 执行智能体的具体决策

此外，Copilot还包含资源绑定和Agent构建机制，用于绑定模型、记忆、知识库、插件、数据源和工具等资源。

插件与路由能力

Copilot采用插件架构与外部系统集成。每个安全产品或数据源对应一个插件，通过标准接口与Copilot对接，可与外部数据进行交互。Copilot具备插件选择和路由能力，能够根据用户需求调用相应的插件获取数据。

数据安全保障体系

多层防护机制

微软为Copilot构建了五层数据防护体系：

• 传输层 — 采用量子加密隧道保护数据传输
• 存储层 — 使用分布式碎片化存储
• 访问控制层 — 采用虹膜动态验证等高级认证方式
• 隐私计算层 — 采用联邦学习技术
• 其他防护 — 包括多重身份验证(MFA)和条件访问控制

数据隔离与合规性

数据保留原则 — 客户数据保留在Microsoft 365服务边界内，不会流向外部。

安全策略应用 — 数据根据组织已部署的现有安全性、合规性和隐私策略进行保护。Microsoft 365服务通过以下方式控制对组织数据的访问和安全性：

• 受限SharePoint搜索(RSS)
• SharePoint高级管理(SAM)
• Microsoft Purview

传输加密

Copilot用于生成响应的数据在传输过程中已加密，确保数据在网络传输中的安全性。

特定场景的安全实现

Microsoft 365 Copilot

在Microsoft 365环境中，Copilot作为共享服务运行，遵循与其他Microsoft 365服务相同的安全模式。用户的聊天历史记录仅在当前会话中使用，Copilot不记得或使用以前会话中的聊天历史记录。

Security Copilot

Security Copilot是全球首个聚焦于信息安全领域的生成式AI解决方案，每天处理超过78万亿超大规模的安全信号。其安全架构建立在"零信任"原则之上，与Microsoft Defender、Microsoft Sentinel、Microsoft Purview等微软安全服务集成，已成功将威胁响应时间降低了88%，减少了超过60%的资料外泄风险。

安全设计原则

微软Copilot遵循三大安全原则：

• 安全设计(Security by design) — 在架构设计阶段就考虑安全因素
• 安全预设(Security by default) — 默认启用安全防护措施
• 安全维运 — 持续的安全运维和监控

这些原则指导了微软在Copilot开发和部署中的安全文化和治理实践。