anonym.legal

By · Last updated 2026-04-16

Bloga DönAI Güvenliği

900 Bin Kullanıcıyı Etkileyen Eklenti Olayının Ardından

Ocak 2026'da, 900.000'den fazla kullanıcı tarafından yüklenen iki kötü amaçlı Chrome eklentisi, ChatGPT ve DeepSeek konuşmalarının tamamını her 30 dakikada bir dışarıya sızdırıyordu.

April 16, 20268 dk okuma
malicious Chrome extensionAI extension security auditextension trust verificationlocal processing architecture900K extension incident

Ocak 2026 Olayı

2026 için güncellendi. Ocak 2026'da, 900.000'den fazla kullanıcısı olan iki kötü amaçlı Chrome eklentisi tespit edildi.

Adları gerçek yapay zeka araçlarına benziyordu:

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

İkisi de aynı şeyi yapıyordu. Her 30 dakikada bir tüm yapay zeka sohbetlerini uzak bir sunucuya gönderiyordu. Çalınan veriler arasında kod, kişisel bilgiler, hukuki notlar ve iş planları bulunuyordu. Astrix Security bunu doğruladı.

Bu eklentiler, "anonim, tanımlanamayan analitik verileri toplamak" için izin istiyordu. Bu ifade güvenli görünüyordu. Öyle değildi. Toplanan veriler tamamen tanımlanabilir nitelikteydi ve son derece hassastı.

Güvenlik Çelişkisi

Yapay zeka gizlilik araçları yükleyen kullanıcılar koruma istiyor. Ocak 2026 vakası en kötü senaryoyu gözler önüne serdi: gizlilik için yüklediğiniz araç, verilerinizi çalan araç oldu.

Bu bir teori değil. 900.000 kullanıcıyı aynı anda etkiledi. Chrome Web Store taraması bunu fark etmedi. Kullanıcı yorumları ortaya koymadı. Hırsızlık "analitik" kılığına büründürülmüştü.

Incogni, yapay zeka Chrome eklentilerinin %67'sinin aktif olarak kullanıcı verisi topladığını tespit etti. BT ekipleri için asıl soru şu değil: "Bu araç herhangi bir veri topluyor mu?" Asıl soru şu: "Bu eklentinin konuşma içeriklerini üçüncü bir tarafa gönderemeyeceğini doğrulayabilir miyim?"

Mimari Doğrulama Testi

Yerel işleme için tek güvenilir kontrol: ağ izleme.

Kişisel veriyi yerel olarak tespit eden bir eklenti, tespit sırasında sıfır dışa veri gönderimi üretir. Kullanıcının yapıştırması ile yapay zeka platformuna gönderme arasında hiçbir dış sunucuya bağlantı görünmemelidir. Yalnızca işlenmiş sorgu gönderilir.

Trafiği bir proxy üzerinden yönlendiren bir eklenti ise içeriğinizi üçüncü taraf bir sunucuya gönderiyor demektir. O sunucu operatörü artık tehdit modelinizin içindedir.

BT doğrulama adımları basit:

  1. Eklentiyi izlenen bir ağda devreye alın
  2. Test sorguları çalıştırın
  3. Kişisel veri işleme sırasında yayıncı sunucularına giden dışa trafiği kontrol edin

Bu testi geçemiyorsa onaylamayın. Pazarlama iddiaları önemli değil. Ağ trafiği kanıttır.

Yerel işleme güvenilirdir çünkü doğrulanabilirdir. Yayıncıya güvenmenize gerek yok. Davranışı doğrudan gözlemleyebilirsiniz. anonym.legal'ın bu konuyu nasıl ele aldığını Chrome eklentisi güvenlik genel bakışımızda ve uyumluluk kılavuzumuzda görün.

BT Ekiplerinin Talep Etmesi Gerekenler

Ocak 2026'nın ardından yapay zeka tarayıcı araçları için beklenti çıtası yükseltilmeli.

Minimum gereksinimler:

  • Yerel işleme — ağ denetimiyle doğrulanmış, yalnızca iddia edilmemiş
  • Bilinen yayıncı — gerçek şirket, net iş modeli
  • Bağımsız sertifikasyon — ISO 27001 veya eşdeğeri
  • Temel gizlilik özellikleri için geliştirici sunucusu üzerinden yönlendirme yok

Yapay zeka tarayıcı eklentilerinin büyük çoğunluğu bu listeyi geçemez. %67 veri toplama oranı bunu açıkça ortaya koyuyor. Yüksek yükleme sayıları güvenlik sinyali değildir. Ocak 2026'daki araçların, kontrol edilmeden önce yüz binlerce kullanıcısı vardı.

Güvenli yapay zeka tarayıcı araçları hakkında daha fazla bilgi için güvenlik ve uyumluluk sayfamıza bakın.

Kaynaklar

İlgili Makaleler

AI Güvenliği

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 Güvenliği

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 Güvenliği

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.

Verilerinizi korumaya hazır mısınız?

48 dilde 285+ varlık türü ile PII anonimleştirmeye başlayın.

Ücretsiz Deneme BaşlatÖzellikleri Görüntüle

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.