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Incidente 956: Alleged Inclusion of 12,000 Live API Keys in LLM Training Data Reportedly Poses Security Risks

Descripción: A dataset used to train large language models allegedly contained 12,000 live API keys and authentication credentials. Some of these were reportedly still active and allowed unauthorized access. Truffle Security found these secrets in a December 2024 Common Crawl archive, which spans 250 billion web pages. The affected credentials could have been exploited for unauthorized data access, service disruptions, financial fraud, and a variety of other malicious uses.

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Alleged: Microsoft , OpenAI y Common Crawl developed an AI system deployed by Microsoft , OpenAI , Common Crawl y Microsoft Azure OpenAI Service, which harmed Microsoft , AWS , Slack , Mailchimp , Google , Intel , Huawei , PayPal , IBM y Tencent.
Sistemas de IA presuntamente implicados: Common Crawl dataset (December 2024 archive) , Microsoft Copilot , Google Gemini , Anthropic Claude , ChatGPT , xAI Grok , DeepSeek y LLMs trained on compromised data

Estadísticas de incidentes

ID
956
Cantidad de informes
1
Fecha del Incidente
2025-02-28
Editores

Informes del Incidente

Cronología de Informes

+1
Se encontraron más de 12 000 claves API y contraseñas en conjuntos de datos públicos utilizados para la capacitación LLM
Se encontraron más de 12 000 claves API y contraseñas en conjuntos de datos públicos utilizados para la capacitación LLM

Se encontraron más de 12 000 claves API y contraseñas en conjuntos de datos públicos utilizados para la capacitación LLM

thehackernews.com

Se encontraron más de 12 000 claves API y contraseñas en conjuntos de datos públicos utilizados para la capacitación LLM
thehackernews.com · 2025
Traducido por IA

Se ha descubierto que un conjunto de datos utilizado para entrenar modelos de lenguaje grandes (LLM) contiene casi 12 000 secretos activos, que permiten una autenticación exitosa.

Los hallazgos resaltan una vez más cómo las credenciales cod…

Variantes

Una "Variante" es un incidente que comparte los mismos factores causales, produce daños similares e involucra los mismos sistemas inteligentes que un incidente de IA conocido. En lugar de indexar las variantes como incidentes completamente separados, enumeramos las variaciones de los incidentes bajo el primer incidente similar enviado a la base de datos. A diferencia de otros tipos de envío a la base de datos de incidentes, no se requiere que las variantes tengan informes como evidencia externa a la base de datos de incidentes. Obtenga más información del trabajo de investigación.

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