AI-чатботы утекают реальные номера телефонов: проблема утечки PII

✍️ OpenClawRadar📅 Опубликовано: 18 мая 2026 г.🔗 Source
AI-чатботы утекают реальные номера телефонов: проблема утечки PII
Ad

Чат-боты с ИИ раскрывают реальные номера телефонов людей. Один пользователь Reddit сообщил, что его завалили звонками незнакомцы, ищущие адвоката или слесаря — их ввел в заблуждение Google Gemini. В марте с инженером-программистом в Израиле связались через WhatsApp после того, как Gemini выдал его личный номер как контактную службу поддержки PayBox. В апреле аспирант с помощью Gemini получил номер мобильного телефона коллеги.

Как это происходит

LLM обучаются на данных, собранных из Интернета, содержащих PII. В статье отмечается, что открытый набор данных DataComp CommonPool включает резюме, водительские права и кредитные карты. Даже единственный случай публикации номера телефона в сети (например, на сайте вопросов и ответов в 2015 году) может быть воспроизведен спустя годы.

Ad

Масштаб проблемы

DeleteMe, помогающая удалять личную информацию из Интернета, сообщает о 400%-ном увеличении запросов на конфиденциальность, связанных с ИИ, за последние семь месяцев — до нескольких тысяч. Разбивка: 55% ссылаются на ChatGPT, 20% на Gemini, 15% на Claude, 10% на других. Два распространенных сценария: пользователь спрашивает о себе и получает точные данные о доме/телефоне, или чат-бот генерирует правдоподобные, но неверные контактные данные для другого человека.

Роб Шейвелл (сооснователь DeleteMe) говорит, что жалобы обычно включают случаи, когда чат-бот возвращает точные домашние адреса, номера телефонов, фамилии или данные о работодателе в ответ на безобидные вопросы о пользователе.

Что можно сделать

Эксперты говорят, что коренная причина — PII в обучающих данных, но точный механизм неясен. Пользователи мало что могут сделать для предотвращения раскрытия. Статья предполагает, что проблема будет усугубляться по мере того, как компании ИИ будут искать новые источники данных.

📖 Read the full source: HN AI Agents

Ad

👀 Смотрите также

Всплеск серьезности уязвимостей CVE после предварительного релиза Claude Mythos — данные Epoch AI
Безопасность

Всплеск серьезности уязвимостей CVE после предварительного релиза Claude Mythos — данные Epoch AI

Согласно отчету Epoch AI, в июне 2026 года количество CVE высокой и критической степени серьезности от 21 известной организации выросло в 3,5 раза после выхода предварительной версии Claude Mythos от Anthropic и запуска Project Glasswing.

OpenClawRadar
openclaw-credential-vault устраняет четыре пути утечки учетных данных в ИИ-агентах
Безопасность

openclaw-credential-vault устраняет четыре пути утечки учетных данных в ИИ-агентах

openclaw-credential-vault обеспечивает изоляцию на уровне операционной системы и инъекцию учетных данных с ограниченной областью действия для подпроцессов, чтобы предотвратить четыре распространенных пути раскрытия учетных данных в настройках OpenClaw. Он включает очистку вывода с четырьмя перехватчиками и работает с любыми инструментами командной строки или API.

OpenClawRadar
FORGE: Фреймворк с открытым исходным кодом для тестирования безопасности ИИ-систем на основе LLM
Безопасность

FORGE: Фреймворк с открытым исходным кодом для тестирования безопасности ИИ-систем на основе LLM

FORGE — это автономный фреймворк для тестирования безопасности ИИ, который создаёт собственные инструменты в процессе работы, самовоспроизводится в рой и охватывает уязвимости из OWASP LLM Top 10, включая инъекцию промптов, фаззинг джейлбрейков и утечку данных из RAG.

OpenClawRadar
От фермы до кода: Как фермер создал защиту в реальном времени с открытым исходным кодом для OpenClaw
Безопасность

От фермы до кода: Как фермер создал защиту в реальном времени с открытым исходным кодом для OpenClaw

Узнайте, как фермер, не имея опыта в разработке, создал систему защиты с открытым исходным кодом для OpenClaw, используя несколько AI-кодовагентов всего за 12 часов.

OpenClawRadar