anonym.legal

By · Last updated 2026-04-16

Atpakaļ uz BloguAI Drošība

Pēc incidenta ar 900 000 lietotāju paplašinājumu

2026. gada janvārī divi ļaunprātīgi Chrome paplašinājumi, ko instalēja vairāk nekā 900 000 lietotāju, ik pēc 30 minūtēm izsūtīja pilnas ChatGPT un DeepSeek sarunas uz attālu serveri.

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

2026. Gada Janvāra Incidents

Atjaunināts 2026. gadam. 2026. gada janvārī tika atklāti divi ļaunprātīgi Chrome paplašinājumi ar vairāk nekā 900 000 lietotāju.

To nosaukumi izskatījās kā īsti AI rīki:

  • "Chat GPT for Chrome with GPT-5, Claude Sonnet and DeepSeek AI" — vairāk nekā 600 000 lietotāju
  • "AI Sidebar with Deepseek, ChatGPT, Claude and more" — vairāk nekā 300 000 lietotāju

Abi darīja to pašu. Ik pēc 30 minūtēm tie nosūtīja pilnas AI sarunas uz attālu serveri. Nozagtie dati ietvēra kodu, personisko informāciju, juridiskās piezīmes un biznesa plānus. To apstiprināja Astrix Security.

Šie paplašinājumi lūdza "apkopot anonīmus, neidentificējamus analītikas datus". Šis formulējums izklausās droši. Tas nebija tāds. Savāktie dati bija pilnībā identificējami un ārkārtīgi jutīgi.

Drošības Inversijas Problēma

Lietotāji, kas instalē AI privātuma rīkus, vēlas aizsardzību. 2026. gada janvāra gadījums parāda sliktāko iespējamo rezultātu: rīks, ko instalējāt privātumam, ir tas, kas zog jūsu datus.

Tas nav teorija. Tas notika ar 900 000 lietotājiem vienlaikus. Chrome Web Store skenēšana to neatklāja. Lietotāju atsauksmes to neatklāja. Zādzība tika slēpta kā "analītika".

Incogni atklāja, ka 67% AI Chrome paplašinājumu aktīvi vāc lietotāju datus. IT komandām galvenais jautājums nav "vai tas vāc kādus datus?" Tas ir: "vai es varu pārbaudīt, ka šis paplašinājums nevar nosūtīt sarunu saturu trešajai pusei?"

Arhitektūras Verifikācijas Tests

Ir viena uzticama vietējās apstrādes pārbaude: tīkla uzraudzība.

Paplašinājums, kas lokāli atklāj PII, rada nulles izejošo trafiku atklāšanas laikā. Starp lietotāja ielīmēšanu un AI platformas iesniegšanu nedrīkst parādīties savienojums ne ar vienu ārēju serveri. Ārā iet tikai apstrādātā uzvedne.

Paplašinājums, kas novirza trafiku caur starpniekserveri, nosūta jūsu saturu uz trešās puses serveri. Šis servera operators tagad atrodas jūsu draudu modelī.

IT verifikācijas soļi ir vienkārši:

  1. Izvietojiet paplašinājumu uzraudzītā tīklā
  2. Palaidiet testa uzvednes
  3. Pārbaudiet izejošos savienojumus ar izdevēja serveriem PII apstrādes laikā

Ja tas neizdodas šo testu, neapstipriniet to. Mārketinga apgalvojumi nav svarīgi. Tīkla trafiks ir pierādījums.

Vietējā apstrāde ir uzticama, jo to var pārbaudīt. Jums nav jāuzticas izdevējam. Jūs varat tieši novērot uzvedību. Skatiet, kā anonym.legal to risina mūsu Chrome paplašinājuma drošības pārskatā un atbilstības ceļvedī.

Ko IT Komandām Vajadzētu Prasīt

Pēc 2026. gada janvāra latiņa AI pārlūka rīkiem ir jābūt augstākai.

Minimālais saraksts:

  • Vietējā apstrāde — pārbaudīta ar tīkla auditu, nevis tikai deklarēta
  • Zināms izdevējs — reāls uzņēmums, skaidrs biznesa modelis
  • Neatkarīga sertifikācija — ISO 27001 vai līdzvērtīga
  • Nav izstrādātāja servera maršrutēšanas pamatprivātuma funkcijām

Lielākā daļa AI pārlūka paplašinājumu neizdosies šo sarakstu. To skaidri parāda 67% datu vākšanas rādītājs. Augsts instalāciju skaits nav drošības signāls. 2026. gada janvāra rīkiem bija simti tūkstošu lietotāju, pirms kāds pārbaudīja.

Plašāku informāciju par drošiem AI pārlūka rīkiem skatiet mūsu drošības un atbilstības lapā.

Avoti

Saistītie Raksti

AI Drošība

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 Drošība

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 Drošība

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.

Vai esat gatavi aizsargāt savus datus?

Sāciet PII anonimizāciju ar 285+ entitāšu veidiem 48 valodās.

Sākt Bezmaksas IzmēģinājumuSkatīt Funkcijas

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.