By · Last updated 2026-04-16

Tilbake til BloggAI Sikkerhet

Etter hendelsen med 900 000 brukere

I januar 2026 eksfiltrerte to ondsinnede Chrome-utvidelser installert av 900 000+ brukere fullstendige ChatGPT- og DeepSeek-samtaler hvert 30. minutt.

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

Hendelsen i januar 2026

Oppdatert for 2026. I januar 2026 ble to ondsinnede Chrome-tillegg oppdaget med 900 000+ brukere.

Navnene så ut som ekte AI-verkøy:

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

Begge gjorde det samme. Hvert 30. minutt sendte de fullstendige AI-samtaler til en ekstern server. De stjålne dataene inkluderte kode, personlige opplysninger, juridiske notater og forretningsplaner. Astrix Security bekreftet dette.

Disse tilleggene ba om å «samle inn anonyme, ikke-identifiserbare analysedata.» Den formuleringen høres trygg ut. Det var den ikke. Dataene som ble samlet inn var fullt ut identifiserbare og svært sensitive.

Sikkerhetsparadokset

Brukere som installerer AI-personvernverkøy ønsker beskyttelse. Januar 2026-saken viser det verste utfallet: verkøyet du installerte for personvern er det som stjeler dataene dine.

Dette er ikke en teori. Det skjedde med 900 000 brukere på én gang. Chrome Web Stores skanning oppdaget det ikke. Brukeranmeldelser avslørte det ikke. Tyveriet var skjult som «analyse.»

Incogni fant at 67 % av AI-Chrome-tillegg aktivt samler inn brukerdata. For IT-team er nøkkelspørsmålet ikke «samàler dette inn noe data?» Det er: «kan jeg verifisere at dette tillegget ikke kan sende samtalens innhold til en tredjepart?»

Arkitekturverifiseringstesten

Det finnes én pålitelig sjekk for lokal behandling: nettverksovervåkning.

Et tillegg som oppdager personopplysninger lokalt produserer null utgående trafikk under oppdagelsen. Ingen forbindelse til noen ekstern server bør vises mellom en brukers lim-inn og innsendingen til AI-plattformen. Bare det behandlede pålegget sendes ut.

Et tillegg som ruter trafikk gjennom en proxy sender innholdet ditt til en tredjeparts server. Den serveroperatoren er nå innenfor din trusselmodell.

IT-verifiseringstrinnene er enkle:

  1. Deploy tillegget i et overvåket nettverk
  2. Kjør testforespørsler
  3. Se etter utgående forbindelser til utgiverens servere under personopplysningsbehandling

Hvis det ikke består denne testen, ikke godkjenn det. Markedsføringspåstander spiller ingen rolle. Nettverkstrafikk er beviset.

Lokal behandling er pålitelig fordi den er verifiserbar. Du trenger ikke å stole på utgiveren. Du kan observere atferden direkte. Se hvordan anonym.legal håndterer dette i vår Chrome-utvidelsens sikkerhetsovervisning og samsvarsguide.

Hva IT-team bør kreve

Etter januar 2026 må lista for AI-nettlesserverkøy settes høyere.

Minimumslisten:

  • Lokal behandling — verifisert via nettverksrevisjon, ikke bare påstått
  • Kjent utgiver — reelt selskap, tydelig forretningsmodell
  • Uavhengig sertifisering — ISO 27001 eller tilsvarende
  • Ingen ruting via utviklerserver for kjernefunksjoner knyttet til personvern

De fleste AI-nettlesertillegg vil ikke bestå denne listen. Den 67 % innsamlingsraten gjør det tydelig. Høye installasjonstall er ikke et sikkerhetssignal. Janvier 2026-verkøyene hadde hundretusener av brukere før noen sjekket.

For mer om trygge AI-nettlesserverkøy, se vår sikkerhets- og samsvarsside.

Kilder

Klar til å beskytte dataene dine?

Begynn å anonymisere PII med 285+ enhetstyper på 48 språk.

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.