28 июля 2026 года команда Malwarebytes опубликовала разбор инцидента, связанного с функцией Share в Claude от Anthropic. Часть публично расшаренных чатов оказалась проиндексирована Google и Bing: в поисковой выдаче находили ключи от криптокошельков, персональные данные, рабочие заметки и фрагменты корпоративной информации. Это не первый случай: похожие истории фиксировали с Grok, Meta ИИ и ChatGPT.
Проблема шире, чем отдельный баг в функции расшаривания. Инженеры — сетевые специалисты, администраторы, DevOps и SOC-аналитики — массово используют ИИ-ассистентов в повседневной работе: разбирают конфиги, ищут ошибки, анализируют логи. Например, SOC-аналитик может скопировать лог на несколько тысяч строк и попросить нейросеть найти подозрительную активность. Вместе с ответом в облако уходят внутренние IP-адреса, имена серверов, домены, почты сотрудников, токены и служебная информация.
| Данные из running-config |
|---|
| Внутренняя и внешняя IP-адресация |
| Структура VLAN и DMZ |
| VPN-пиры и параметры шифрования |
| Имена хостов и описания интерфейсов |
| Названия филиалов, SNMP-community, адреса LDAP-серверов |
То же происходит с сетевыми конфигурациями. Инженер отправляет running-config с Cisco, FortiGate или Palo Alto, чтобы быстро найти ошибку в ACL или маршрутизации. Даже если пароли зашифрованы, файл раскрывает структуру сети: внутреннюю и внешнюю IP-адресацию, VLAN и DMZ, VPN-пиры, имена хостов, названия филиалов, SNMP-community и адреса LDAP-серверов. Для банков, госструктур и медицинских организаций такой набор данных — прямой вектор для разведки.
28 июля 2026 года Malwarebytes описала инцидент: публичные чаты Claude проиндексированы Google и Bing, в выдаче оказались ключи и PII.
Полагаться на приватность ссылок на чаты нельзя. Функция Share превращает диалог в потенциально публичную страницу, и рассчитывать на её скрытность не стоит. Запрещать ИИ на уровне прокси-серверов тоже бессмысленно: сотрудники всё равно будут пользоваться сервисами через личные устройства, создавая бесконтрольный Shadow IT.
Адекватных путей два. Первый — поднять локальную модель на On-Premise сервере или использовать Enterprise-контур. Второй — контролировать то, что отправляется во внешние сервисы. Даже с локальной нейросетью полезно выработать привычку вычищать чувствительные данные до отправки.
Чтобы автоматизировать этот процесс, автор материала написал инструмент Config Anonymizer на Python. Он работает полностью офлайн, без вызовов API, и понимает синтаксис Cisco, Fortinet и большинства других сетевых устройств. Инструмент не просто вырезает IP и имена, а заменяет их так, чтобы структура конфига оставалась рабочей: ИИ по-прежнему может найти ошибку в ACL или OSPF, но не видит реальную сеть. Есть стандартный режим замены IP/hostname/хешей и MAX-режим с перемешиванием интерфейсов.
