By · Last updated 2026-03-08

Rudi kwa BlogUsalama wa AI

Viendelezi Salama vya AI vya Faragha mwaka 2026

Mnamo Januari 2026, viendelezi viwili vya Chrome vilivyo na nia mbaya vyenye watumiaji 900,000+ vilikamatwa vikiiba mazungumzo ya ChatGPT na DeepSeek kila dakika 30.

March 8, 20268 dakika kusoma
Chrome extension securitymalicious extensionChatGPT privacyAI data protection

Tukio la Januari 2026

Imesasishwa kwa 2026. Mnamo Januari 2026, watafiti wa usalama waligundua viendelezi viwili vya Chrome vilivyo na nia mbaya vyenye watumiaji 900,000+.

Majina yalipangwa kuonekana kama zana halisi za AI:

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

Vyote vilifanya jambo lile lile. Vilipeleka mazungumzo kamili ya ChatGPT na DeepSeek kwenye seva ya mbali kila dakika 30.

Data iliyoibiwa ilijumuisha nambari za chanzo, maelezo ya kibinafsi, mazungumzo ya kisheria, mipango ya biashara, na rekodi za fedha. Ujumbe wote ambao watumiaji waliandika - maudhui waliyofikiri yalikuwa ya siri - yalipelekwa kwa pande zisizojulikana.

Jinsi Viendelezi Vilivyopita Ishara za Uaminifu

Zana ziliomba "kukusanya data ya takwimu isiyojulikana na isiyotambulika." Maneno hayo yanaonekana salama.

Kwa kweli, yalishika maudhui kamili ya mazungumzo ya AI. Ombi la takwimu lilikuwa kifuniko. Wizi wa mazungumzo ulikuwa lengo halisi.

Hila hii inaelezea kwa nini tishio hili linaendelea kukua. Watumiaji ambao hawangebonyeza kiungo cha ulaghai walisakinisha zana hizi kwa makusudi. Zilikusudiwa kwenye Duka la Wavuti la Chrome. Zilionekana kama zana halisi za AI.

Mfumo Mpana: 67% ya Viendelezi vya AI Hukusanya Data Yako

Kesi ya Januari 2026 haikuwa ya kipekee. Utafiti wa Incogni uligundua kwamba 67% ya viendelezi vya Chrome vya AI hukusanya data ya mtumiaji kwa makusudi. Tafiti kadhaa huru zinathibitisha nambari hii.

Hii ndiyo tatizo kuu. Watumiaji wanasakinisha zana kulinda faragha yao ya AI. Lakini zana nyingi za aina hiyo hukusanya data wanazodai kulinda.

Soko liliunda kategoria - zana za faragha za AI kwa vivinjari. Halikujenga njia ya watumiaji kuthibitisha madai hayo. Matokeo: zana ya "ulinzi" ni tishio.

Jifunza zaidi katika glosari yetu ya usalama na nyaraka za utiifu. Unaweza pia kupitia jinsi tunavyoainisha hatari za AI katika mwongozo wetu wa data za mada.

Usanifu Salama dhidi ya Usio Salama

Kesi ya Januari 2026 inaonyesha pengo muhimu la kiufundi. Jua hili kabla ya kusakinisha zana yoyote ya AI ya kivinjari.

Isiyo salama - inayopitia seva za msanidi:

  1. Mtumiaji anaandika kwenye ChatGPT
  2. Zana inashika maandishi
  3. Zana inatuma maandishi kwenye seva yake kwa "usindikaji"
  4. Seva inarudisha maandishi yaliyoshughulikiwa
  5. Zana inatuma kwenye ChatGPT

Kila ombi linapita kupitia mifumo ya msanidi. Zana ikiwa na nia mbaya, maudhui yote yako hatarini.

Salama - usindikaji wa ndani tu:

  1. Mtumiaji anaandika kwenye ChatGPT
  2. Zana inashika maandishi
  3. Zana inashughulikia maandishi ndani ya kivinjari
  4. Maandishi yaliyoshughulikiwa yanakwenda moja kwa moja kwenye ChatGPT

Hakuna kinachoacha kivinjari isipokuwa maandishi ya mwisho kwenda huduma ya AI. Seva za msanidi hazipo kwenye njia.

Uliza swali moja: usindikaji unafanyika wapi? Jibu likiwa seva za msanidi mwenyewe, data yako inapita kwa mtu wa tatu.

Angalia jinsi anonym.legal inashughulikia hili katika muhtasari wetu wa usalama.

Maswali Matano ya Kuuliza Kabla ya Kusakinisha Zana ya AI ya Kivinjari

67% ya viendelezi vya AI hukusanya data ya mtumiaji. Wahalifu wanaweza kuchapisha zana kwenye Duka la Wavuti la Chrome na idadi kubwa ya usakinishaji. Mchakato wa ukaguzi una umuhimu. Maswali haya matano yanakusaidia kufanya chaguo bora.

1. Ugunduzi wa PII unashughulikiwa wapi? Angalia sera ya faragha. Je, ugunduzi unafanywa kwenye kivinjari, au maandishi yanakwenda kwenye seva? Ya ndani inamaanisha msanidi haioni maandishi yako.

2. Maudhui ya mazungumzo yanakwenda wapi? Zana zinazolinda kwa kupitia proksi yao wenyewe zinasoma kila unachoandika. Zana zinazoshughulikia maandishi ya ndani hazisomi.

3. Ni mchapishaji aliyethibitishwa nani? Zana za Januari 2026 zilipita ukaguzi wa Duka la Wavuti. Hata hivyo, mchapishaji mwenye jina wazi na biashara halisi ni wa kuaminiwa zaidi kuliko mtu asiyejulikana mwenye zana ya bure na mapato yasiyopo.

4. Je, kuna uthibitishaji wa usalama huru? ISO 27001 inashughulikia jinsi msanidi anavyojenga na kutuma programu. Ukaguzi huru huthibitisha madai ambayo masoko haiwezi.

5. Ni mfano gani wa biashara? Ishara wazi zaidi: zana ya bure inapata pesa vipi? Chanzo cha mapato kisipokuwepo, data yako inawezekana ni bidhaa. Zana iliyounganishwa na huduma ya kulipwa ina sababu ndogo ya kukusanya data kwa siri.

Angalia FAQ yetu kwa maswali ya kawaida ya usalama wa AI ya kivinjari.

Tukio Linafunua Nini Kuhusu Usalama wa AI

Watumiaji 900,000+ hawakuwa wazembe. Walikuwa wataalamu waliokuwa watataka zana za AI na faragha. Walisakinisha bidhaa zilizoonekana halisi kutoka kwenye Duka la Wavuti la Chrome.

Shambulizi lilifanikiwa kwa sababu nne.

Zana zilikuwa na vipengele halisi. Hazikuwa za uovu tu. Zilitoa kazi za AI pamoja na wizi wa data. Hii ilifanya zionekane kama bidhaa halisi wakati wa matumizi ya kawaida.

Ishara za uaminifu zilidanganywa. Watumiaji mamia ya maelfu wanaunda ushahidi wa kijamii. Kuona usakinishaji 600,000 kulifanya watu zaidi wasakinishe, si wachache.

Ombi la ruhusa lilionekana salama. "Takwimu zisizojulikana na zisizotambulika" ni aina ya lugha ambayo watumiaji wanakubali bila kusoma.

Wizi ulifanya kazi kwa mpangilio wa wakati. Muda wa dakika 30 hushika kila mazungumzo. Pia ni wa kawaida kiasi cha kuepuka tahadhari za usalama zinazotegemea mabadiliko yasiyotarajiwa.

Mfumo wa Uaminifu Baada ya Tukio

Baada ya Januari 2026, timu za IT za biashara zinahitaji ukaguzi mkali zaidi wa zana za AI za kivinjari.

Vipengele vinavyohitajika kwa kiwango cha chini:

  • Usindikaji wa ndani - uliothibitishwa na ukaguzi, si tu uliodaiwa katika masoko
  • Utambulisho wa mchapishaji - kampuni inayojulikana yenye mfano halisi wa biashara na historia
  • Uthibitishaji wa usalama huru - ISO 27001 au sawa
  • Sera wazi ya faragha - kinachokusanywa, kinakwenda wapi, na lini
  • Hakuna upitishaji kupitia seva za msanidi kwa vipengele vya msingi vya faragha

Timu zinazosambaza zana za AI kwa nguvu kazi kubwa zinapaswa pia kuzingatia:

  • Kagua zana za kivinjari zilizosakinishwa kwa usafirishaji wa data nje
  • Fuatilia muunganisho wa nje usiotarajiwa kutoka kwa michakato ya kivinjari
  • Simamia zana zilizoidhinishwa kupitia sera ya Chrome Enterprise

Kesi ya Januari 2026 ilikuwa onyo. Kiwango cha ukusanyaji wa 67% katika zana za AI za kivinjari kinaonyesha onyo lililostahiliwa.

Kwa mwongozo wa biashara, angalia kitovu chetu cha utiifu na masimulizi ya hali halisi. Taarifa yetu ya mwanzilishi inaelezea jinsi tulivyojenga anonym.legal karibu na usindikaji wa ndani tangu mwanzo. Kwa taarifa za bei kwa mpango wetu wa biashara, tembelea bei.


Zana ya Chrome ya anonym.legal inashughulikia ugunduzi wa PII ndani ya tovuti. Maudhui ya mazungumzo hayafikii seva za anonym.legal wakati wa ugunduzi wa PII. Anonymization hutokea kwenye kivinjari kabla ombi lililioharirwa kutumwa kwa huduma ya AI. Imechapishwa na anonym.legal, iliyoidhinishwa na ISO 27001.

Vyanzo

Tayari kulinda data yako?

Anza kuanonymisha PII na aina 285+ za vitu katika lugha 48.

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.