セキュリティ企業「Claroc」の研究者らは、Meta社の新しい人工知能アシスタント「Muse」に、個人や企業に関する極めて機微な情報へのアクセスを許すセキュリティ上の脆弱性が発見されたと発表した。問題はチャット共有のためのウェブリンクが生成される方法にあり、同社が以前「ツールはプライバシーを最優先に考慮して設計された」と主張していたにもかかわらず、一般的な検索ツールで容易に発見できることが判明した。
データはどのように流出するのか？
Museの共有機能は、リンクを持つすべての人が会話の内容、画像、または検索結果を閲覧できるようにする一意のURLの生成に依存している。企業は通常、推測を防ぐためにこれらのリンクに長くて複雑な文字列を使用する。しかし研究者らは、これらのリンクの構造における中心的な設計上の決定により、それらが一括して発見されやすくなっていることを発見した。
研究者らは、利用可能な商業サービスを通じて「受動的DNS検索（Passive DNS search）」として知られる技術を使用し、Museのユーザーによって共有された6,800個のリンクを特定することに成功した。これらのリンクのサンプルを開くと、本来はいかなる場合も一般公開されるべきではないデータが表示された。
露出したデータの例
レポートは、流出したリンクに含まれていた衝撃的な内容を明らかにした。その主なものは以下の通りである：
- 主要なAIラボとの秘密の通話の準備をしている幹部候補の候補者メモ（内部連絡先の名前や会議の日程を含む）。
- 最高経営責任者（CEO）宛てに特化された、国内マーケティング企業の内部収益レビュー。
- 必要な金額と事業の詳細を明らかにする、小規模事業者向けの融資申請。
- 部分的な口座番号と取引の詳細を含む、詐欺に関する銀行からの警告が含まれるタスクリスト。
- 特定の物件の住所、収入、住宅ローンの数字を正確に含む、不動産投資家の内部パフォーマンスレポート。
- 数十人の従業員とその不在日をリストアップした、ある職場の年間従業員休暇カレンダー。
プライバシーの約束との矛盾
この発見はMeta社を当惑させる立場に追い込んでいる。特に先月、最高経営責任者（CEO）のマーク・ザッカーバーグ氏が、Museは「プライバシーとセキュリティに重点を置いてゼロから構築された」と述べたばかりであったためである。研究者らは、これらのリンクを収集するプロセスは予想されたほど大きな努力を必要とせず、共有されたすべてのリンクに対してサブドメイン（cf.metaaiusercontent.com）が使用されているおかげで、一度クリックされるとパブリックDNSデータベースでの追跡とアーカイブのプロセスが容易になり、単一のクエリだけで実行されたと説明した。
ユーザーにとって実質的に何が変わるのか？
この事件は、AIツールの「リンクによる共有」機能が、ドメインインフラストラクチャが厳格に保護されていない場合に潜在的なセキュリティリスクを伴うことを示している。ユーザーにとってこれは、リンクがソーシャルプラットフォーム上で公に公開されていない場合でも、共有リンクに変換されたすべての会話は技術的に「公開」と見なされなければならないことを意味する。AIツールのユーザーは、財務データ、企業秘密、または特定の個人情報を含む会話の共有を避け、検索エンジンやセキュリティデータベースへの流出を防ぐために、代わりに手動でのテキストコピーに頼り、暗号化された通信チャネルを介して保護することが推奨される。