anonym.legal

By · Last updated 2026-04-16

Itzuli BlogeraAI Segurtasuna

900.000 Erabiltzaileko Gehigarri-Inzidentearen Ostean

2026ko urtarrilean, 900.000+ erabiltzailek instalatutako bi Chrome gehigarri gaiztok ChatGPT eta DeepSeek elkarrizketa osoak lapurtu zituzten 30 minuturo.

April 16, 20268 min irakurri
malicious Chrome extensionAI extension security auditextension trust verificationlocal processing architecture900K extension incident

2026ko Urtarrileko Inzidentea

2026rako eguneratua. 2026ko urtarrilean, bi Chrome gehigarri gaizto aurkitu ziren 900.000+ erabiltzailerekin.

Haien izenak benetako AI tresnak ziruditen:

  • "Chat GPT for Chrome with GPT-5, Claude Sonnet and DeepSeek AI" - 600.000+ erabiltzaile
  • "AI Sidebar with Deepseek, ChatGPT, Claude and more" - 300.000+ erabiltzaile

Biak gauza bera egiten zuten. 30 minuturo, AI elkarrizketa osoak urruneko zerbitzari batera bidaltzen zituzten. Lapurtutako datuak kodea, datu pertsonalak, lege-oharrak eta negozio-planak ziren. Astrix Security-k hau baieztatu zuen.

Gehigarri hauek "datu analitiko anonimoak eta identifikaezinak biltzea" eskatzen zuten. Formulazio hori seguru iruditzen da. Ez zen hala. Bildutako datuak guztiz identifikagarriak eta oso sentikorrak ziren.

Segurtasun Inbertsioaren Arazoa

AI pribatutasun-tresnak instalatzen dituzten erabiltzaileek babesa nahi dute. 2026ko urtarrileko kasua erakusten du okerrena: pribatutasunerako instalatu zenuen tresna da zure datuak lapurtzen dituena.

Hau ez da teoria. 900.000 erabiltzaileri gertatu zitzaien aldi berean. Chrome Web Store-ko eskaneatzeak ez zuen detektatu. Erabiltzaileen iruzkinak ez zuen agerian jarri. Lapurreta "analitika" bezala ezkutatu zen.

Incogni-k aurkitu zuen AI Chrome gehigarrien %67k erabiltzaileen datuak aktiboki biltzen dituztela. IT taldeentzat, galdera nagusia ez da "honek edozein datu biltzen al du?" Baizik: "berreta dezaket gehigarri honek ezin duela elkarrizketa-edukia hirugarren bati bidali?"

Arkitektura Egiaztapenaren Proba

Badago tokiko prozesamenduaren egiaztapen fidagarri bat: sareko jarraipena.

PII tokian detektatzen duen gehigarri batek zero kanpoko trafiko sortzen du detekzio garaian. Erabiltzailearen itsaste eta AI plataformara bidalketaren artean ez da kanpoko zerbitzarira konexiorik agertu behar. Prozesatutako galdetegia bakarrik irtetera doa.

Trafikoa proxy baten bidez bideratzen duen gehigarri batek zure edukia hirugarren zerbitzarira bidaltzen du. Zerbitzari-operadorea zure mehatxu-ereduan sartu da.

IT egiaztapen-urratsak sinpleak dira:

  1. Gehigarria monitorizatutako sare batean zabaldu
  2. Test galdeterak exekutatu
  3. PII prozesatzean zehar argitaratzailearen zerbitzarietarako kanpoko konexioak begiratu

Proba hau gainditzen ez badu, ez onartu. Marketing-adierazpenak ez dira garrantzitsuak. Sareko trafikoa da froga.

Tokiko prozesamenduak fidagarria da egiaztatu daitekeelako. Ez duzu argitaratzaileagan fidatu behar. Portaera zuzenean behatu dezakezu. Ikusi anonym.legal-ek hau nola kudeatzen duen gure Chrome gehigarriaren segurtasun-ikuspegiaren eta betetze-gidaren bidez.

IT Taldeek Eskatu Beharrekoa

2026ko urtarriletik aurrera, AI nabigatzaile-tresnetarako barra altuagoa da.

Gutxieneko zerrenda:

  • Tokiko prozesamendu - sareko auditoriaz egiaztatua, ez soilik aldarrikatua
  • Argitaratzaile ezaguna - enpresa erreala, negozio-eredu argia
  • Ziurtagiri independentea - ISO 27001 edo baliokidea
  • Garatzaile-zerbitzariaren bideratzerik ez funtsezko pribatutasun-ezaugarrientzat

AI nabigatzaile-gehigarri gehienek ez dute zerrenda hau gaindituko. Bilketa-tasa %67k argi uzten du hori. Instalazio-kopuru handiak ez dira segurtasun-seinale. 2026ko urtarrileko tresnek ehunen milaka erabiltzaile zituzten inork egiaztatu aurretik.

AI nabigatzaile-tresna seguruen inguruko informazio gehiago lortzeko, ikusi gure segurtasun eta betetze-orria.

Iturriak

Lotutako Artikuluak

AI Segurtasuna

AI Coding Assistants Leak Production PII

Unit test fixtures with real customer records. Log files with production data for debugging. GitHub found 39 million secrets leaked in 2024.

AI Segurtasuna

Internal Wiki PII: Confluence Customer Data

Support teams document processes with screenshots of customer accounts. Over 3 years, that's thousands of GDPR data minimization violations in your.

AI Segurtasuna

Screenshot PII: Leaks in Internal Tools

Slack, Teams, Jira, and email regularly receive screenshots containing customer PII. This access-control violation bypasses every DLP tool.

Prest zure datuak babesteko?

Hasi PII anonimizatzen 285+ entitate mota 48 hizkuntzatan.

Hasi Probako BertsioaIkusi Ezaugarriak

About this page

We update this page when our platform or the law changes.

Read our founder note for how we work.

Each change shows up in the timestamp at the top.

Related reading

We follow these rules

  • GDPR (EU 2016/679).
  • ISO/IEC 27001:2022.
  • NIS2 (EU 2022/2555).
  • HIPAA safe harbor under 45 CFR § 164.514(b)(2).

Our promise

We do not sell your data.

We do not train models on your text.

We store your files in Germany.

You can delete your account at any time.

You own your work.

Where we run

Our servers live in Falkenstein, Germany.

We use Hetzner. They hold ISO 27001 certification.

All data stays in the EU.

Backups run every day.

Need help?

Email support@anonym.legal.

We reply within one business day.

How we test

We run a full check suite on every release.

Each surface gets its own sweep script and report.

Human reviewers spot-check the output each week.

We track recall and precision on a labelled set.

Bad runs block the deploy.

What we never do

  • We never sell your information to third parties.
  • We never train models on what you upload.
  • We never keep your work after you delete it.
  • We never share keys with any outside firm.
  • We never run ads inside the product.

Plans in plain words

We sell credits, not seats.

One credit covers one short job.

Long jobs use a few credits each.

You can top up at any time.

Unused credits roll over each month.

Read the plans page for current rates.

Who built this

A small team of engineers and lawyers built this.

We ship from Europe and work in the open.

Our founder note spells out why we started.

Where to start

How the parts fit

A browser add-on cleans text inside Chrome.

A Word plug-in handles drafts in Office.

A small desktop tool works on whole folders.

An agent protocol link feeds large models safely.

All four share one core engine and one rule set.

Words from our team

We started this work after a lunch about cookies.

One friend kept getting odd ads on her phone.

We asked why a court file leaked through a draft.

We sketched the first build on a napkin that week.

By month three we had a tiny demo for a friend.

She used it on her first case the next day.

Common questions we hear

Can the tool read scanned PDFs? Yes, with OCR.

Does it work on long files? Yes, in small chunks.

Can I roll my own rule set? Yes, save it as a preset.

Does it run offline? The desktop build runs offline.

Do you keep my files? No, the cloud build wipes after each run.

Will it learn from my work? No, we never train on inputs.

A short tour of the workflow

Upload a file or paste a snippet of prose.

Pick the entities you want gone from the draft.

Choose a method: replace, mask, hash, encrypt, or redact.

Press run and watch the side panel show each hit.

Skim the result and tweak any rule that misfired.

Save the cleaned file or send it to a teammate.