anonym.legal

By · Last updated 2026-04-16

Назад на блоготБезбедност на вештачка интелигенција

По инцидентот со 900.000 корисници на додатокот

Во јануари 2026 година, два злонамерни Chrome додатока инсталирани кај 900.000+ корисници ги ексфилтрирале целосните разговори на ChatGPT и DeepSeek на секои 30 минути.

April 16, 20268 мин читање
malicious Chrome extensionAI extension security auditextension trust verificationlocal processing architecture900K extension incident

Инцидентот во јануари 2026 година

Ажурирано за 2026. Во јануари 2026 година, беа пронајдени два злонамерни Chrome додатока со 900.000+ корисници.

Нивните имиња изгледаа како вистински AI алатки:

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

Двата правеа исто нешто. На секои 30 минути, ги испраќале целосните AI разговори до оддалечен сервер. Украдените податоци вклучувале код, лични детали, правни белешки и деловни планови. Astrix Security го потврдила ова.

Овие додатоци барале да "собираат анонимни, неидентификувачки аналитички податоци". Тоа звучи безбедно. Не беше. Собраните податоци биле целосно идентификувачки и многу чувствителни.

Проблемот со инверзијата на безбедноста

Корисниците кои инсталираат AI алатки за приватност сакаат заштита. Случајот од јануари 2026 го покажува најлошиот исход: алатката инсталирана за приватност е токму онаа која ги краде вашите податоци.

Ова не е теорија. Се случило на 900.000 корисници одеднаш. Скенирањето на Chrome Web Store не го детектирало. Рецензиите на корисниците не го открија. Кражбата беше скриена под "аналитика".

Incogni откри дека 67% од AI Chrome додатоците активно собираат кориснички податоци. За IT тимовите, клучното прашање не е "дали ова собира какви било податоци?" Туку: "можам ли да верификувам дека овој додаток не може да испраќа содржина на разговори до трета страна?"

Тестот за верификација на архитектурата

Постои една сигурна проверка за локална обработка: мрежен мониторинг.

Додаток кој детектира PII локално произведува нула излезен сообраќај за време на детекцијата. Не треба да се појавува никаква врска до надворешен сервер помеѓу лепењето на корисникот и поднесувањето до AI платформата. Само обработената порака излегува надвор.

Додаток кој го насочува сообраќајот преку прокси ја испраќа вашата содржина до сервер на трета страна. Тој оператор на сервер е сега во вашиот модел на закани.

Чекорите за IT верификација се едноставни:

  1. Распоредете го додатокот во следена мрежа
  2. Извршете тест пораки
  3. Проверете за излезни врски до серверите на издавачот за време на PII обработката

Ако не го положи овој тест, не го одобрувајте. Маркетиншките тврдења не се важни. Мрежниот сообраќај е доказот.

Локалната обработка е доверлива затоа што е верификувачка. Не треба да му верувате на издавачот. Можете директно да го набљудувате однесувањето. Видете како anonym.legal го управува ова во нашиот преглед на безбедноста на Chrome додатокот и водич за усогласеност.

Што треба да бараат IT тимовите

Наконuary 2026 година, стандардот за AI прелистувачки алатки мора да биде повисок.

Минималната листа:

  • Локална обработка — верификувана со мрежна ревизија, не само тврдена
  • Познат издавач — вистинска компанија, јасен деловен модел
  • Независна сертификација — ISO 27001 или еквивалентна
  • Без насочување преку сервер на програмерот за основните функции за приватност

Повеќето AI прелистувачки додатоци нема да ја поминат оваа листа. Стапката на собирање од 67% го потврдува тоа. Високите бројки на инсталации не се сигнал за безбедност. Алатките од јануари 2026 имале стотици илјади корисници пред некој да провери.

За повеќе информации за безбедни AI прелистувачки алатки, видете ја нашата страница за безбедност и усогласеност.

Извори

Поврзани статии

Безбедност на вештачка интелигенција

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.

Безбедност на вештачка интелигенција

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.

Безбедност на вештачка интелигенција

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.

Подготвени да ги заштитите вашите податоци?

Започнете со анонимизација на PII со 285+ типови на ентитети на 48 јазици.

Започнете бесплатен пробен периодПогледнете ги карактеристиките

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.