Un outil d’IA conçu pour mettre plusieurs chatbots à la portée des utilisateurs a finalement laissé des millions de fichiers accessibles à quiconque savait où chercher.
L’agrégateur d’IA 302.ai a exposé 17,6 millions de fichiers contenant 22,72 téraoctets de données, dont des informations personnelles, des conversations avec des IA et des documents d’entreprise, selon les chercheurs en cybersécurité de Cybernews.
Les chercheurs de Cybernews ont découvert le stockage Microsoft Azure accessible publiquement le 2 août 2026, ont informé l’entreprise le 11 août et ont constaté que l’accès public avait été fermé le 8 septembre. Ils n’ont trouvé aucune preuve que des acteurs malveillants aient accédé aux données ou les aient téléchargées, même si cela n’exclut pas un accès antérieur.
302.ai, exploité par Univerads Technology Limited, basée à Hong Kong, donne aux utilisateurs accès à plusieurs modèles d’IA, dont ChatGPT, Claude, Grok, DeepSeek et Gemini, depuis une plateforme unique.
L’archive exposée contenait près de 9 téraoctets d’images, 7,7 To de vidéos et 5,6 To de fichiers audio. Plus préoccupants encore, plus de 144 000 journaux de conversation stockés dans des fichiers JSON consignaient les échanges et les informations associées.
Données personnelles et conversations d’entreprise exposées
Les enregistrements de conversations contenaient les requêtes des utilisateurs, les réponses de l’IA, les modèles sélectionnés, le coût en jetons, les horodatages et d’autres métadonnées. Certaines conversations comprenaient également des informations personnelles identifiables fournies par les utilisateurs, comme des dates de naissance, des sexes, des adresses personnelles et des coordonnées.
Les utilisateurs professionnels ont également été touchés. Les chercheurs de Cybernews ont trouvé des conversations liées à un chatbot de support client d’entreprise exploité par un fabricant renommé de poupées sexuelles. L’archive contenait aussi des documents professionnels, notamment des éléments liés à la recherche en IA et des fichiers soumis par les utilisateurs pour analyse.
Cybernews a signalé que le compartiment de stockage exposé contenait également plus de 26 000 archives ZIP renfermant des données de conversation, des résultats de modèles, des synthèses et des fichiers téléversés. Les chercheurs ont indiqué que les données n’étaient plus accessibles publiquement après qu’ils eurent contacté l’entreprise.
Pourquoi cette exposition constitue un risque de sécurité
Cet incident montre comment les plateformes d’IA peuvent devenir des réservoirs d’informations sensibles qui dépassent le cadre des simples messages échangés avec un chatbot. Les utilisateurs peuvent transmettre aux services d’IA des réclamations de clients, des documents internes, des informations personnelles et des questions professionnelles sans s’attendre à ce que ces éléments restent accessibles en dehors de la plateforme.
Cela ouvre la voie à des attaques ciblées. Les criminels qui obtiennent des historiques de conversation pourraient utiliser de vrais noms, des relations professionnelles, des détails de projets ou des problèmes de clients pour élaborer des messages dehameçonnage convaincants. Des conversations d’entreprise exposées pourraient également aider les attaquants à usurper l’identité d’employés ou à adapter leurs messages à l’intention de dirigeants et autres responsables d’entreprise.
Le risque dépasse le cadre des principaux fournisseurs d’IA. Les agrégateurs tels que 302.ai ajoutent une couche d’infrastructure où peuvent être stockés les requêtes, les fichiers téléversés et les historiques de conversation. Même lorsque les modèles sous-jacents proviennent d’entreprises établies, la sécurité de l’intermédiaire reste importante.
Ce que cela signifie pour les utilisateurs d’IA
Pour les particuliers, cet incident rappelle que les conversations avec les plateformes d’IA ne doivent pas être considérées automatiquement comme privées. Partager une adresse personnelle, des informations financières, de la correspondance personnelle ou toute autre information permettant d’identifier une personne peut créer un risque d’exposition si un service gère mal les données qu’il stocke.
Les entreprises s’exposent à des conséquences potentiellement plus graves, car leurs employés peuvent utiliser des outils d’IA pour analyser des documents internes, résoudre des problèmes de systèmes ou traiter les demandes des clients. Une conversation divulguée pourrait révéler des informations qui ne sont pas accessibles au public et fournir aux attaquants des éléments pour usurper une identité ou mener une opération d’ingénierie sociale.
Les organisations devraient examiner quels agrégateurs d’IA leurs employés peuvent utiliser, quelles informations ils sont autorisés à téléverser et si les fournisseurs présentent clairement leurs politiques de conservation et de sécurité des données. Lorsque cela est possible, les entreprises devraient utiliser des services approuvés dotés de contrôles d’accès appropriés, du chiffrement et de protections contractuelles.
Les utilisateurs devraient également vérifier les paramètres de confidentialité et les politiques de traitement des données de leurs fournisseurs d’IA, éviter de transmettre des informations sensibles superflues et respecter les règles de leur organisation concernant les outils d’IA approuvés.
Ce que les équipes de sécurité doivent vérifier ensuite
Pour les organisations qui ont utilisé 302.ai, la première étape consiste à déterminer ce que les employés ont soumis. Les équipes de sécurité devraient identifier les services et les comptes qui utilisent le service, puis examiner les historiques de téléversement et de conversation disponibles afin d’y rechercher des dossiers clients, des documents confidentiels ou d’autres éléments sensibles. La réponse devrait tenir compte des informations potentiellement exposées, et non de la taille globale de l’ensemble de données.
Demandez au fournisseur s’il peut identifier les comptes et les fichiers concernés, déterminer la période d’exposition et fournir les journaux d’accès. La fermeture de l’accès public règle l’exposition immédiate, mais les organisations ont toujours besoin de suffisamment d’informations pour évaluer si leurs propres données ont été concernées et si une enquête plus approfondie est justifiée.
Si cet examen révèle la présence de mots de passe, de clés d’API ou d’autres identifiants parmi les éléments soumis, renouvelez-les et vérifiez si les comptes associés présentent une activité suspecte. Il s’agit d’une mesure de précaution fondée sur ce que l’organisation trouve dans ses propres soumissions, et non d’une constatation selon laquelle des identifiants auraient été exposés lors de cet incident. Les informations clients ou les documents professionnels confidentiels doivent être transmis via le processus de réponse aux incidents de l’organisation.
Cet incident devrait également éclairer les futurs audits des fournisseurs d’IA. Demandez comment un agrégateur sépare les informations de ses clients, restreint l’accès aux fichiers téléversés, surveille les autorisations de stockage et applique les politiques de suppression. Vérifiez si ces protections couvrent les archives de conversations et les contenus multimédias générés, au même titre que l’interface de discussion visible.
Pour les responsables de la sécurité, la leçon pratique est d’inclure les intermédiaires de l’IA dans le même processus d’évaluation des risques fournisseurs que celui utilisé pour les autres services traitant des informations sensibles. L’autorisation devrait dépendre de la manière dont la plateforme protège et conserve les données professionnelles, au même titre que des fonctionnalités des modèles proposés.
Pour en savoir plus : l’exposition du stockage n’est qu’un aspect des risques liés à la sécurité de l’IA ; cette démonstration pratique de l’injection de prompt montre comment les attaquants peuvent également manipuler les réponses d’un chatbot.