【報告公開】您的 AI 工具可能已經洩漏資訊。從實際案例中揭示的 8 大安全事故
開發 AI 安全平台「MODEL SAFE」的 MONO BRAIN 株式會社發布了最新報告，分析了企業使用 AI 工具時實際發生的 8 起安全事故，旨在提醒企業重新審視 AI 治理與權限設計。
📋 文章處理履歷
- 📰 發表: 2026年4月29日 02:30
- 🔍 收集: 2026年4月28日 18:02
- 🤖 AI分析完成: 2026年4月28日 19:44（收集後1小時42分鐘）
開發 AI 安全平台「MODEL SAFE」的 MONO BRAIN 株式會社（總部：東京都澀谷區，執行長：加藤 真規）發布了分析企業使用 AI 工具時實際發生事故的最新報告——《AI 工具應用中的 8 大安全事故（2026年4月版）》。
本報告全面整理了現實中發生的 AI 相關事故，從機密資訊洩漏到正式環境資料庫被刪除，並提出了結構性風險與具體對策。
▼ 下載實證報告（免費）
https://modelsafe.jp/download/ai_incident_202604
■ 背景：AI 工具的普及正在產生「新的攻擊面」
M365 Copilot、ChatGPT 和 GitHub Copilot 等 AI 工具在飛躍性地提升業務效率的同時，也產生了傳統安全設計未曾預料到的新攻擊路徑。
在本報告分析的案例中，顯而易見的是，並非單純的漏洞，而是：
- 外部連動（OAuth / API）
- 權限設計不當
- 提示詞注入（Prompt Injection）
等「設計與營運層面的問題」，直接導致了重大事故的發生。
■ 實際發生的 8 起安全事故
本報告詳細解析了在現有 AI 工具中確認的以下事件：
① M365 Copilot：零點擊導致的機密資訊洩漏
透過電子郵件的間接提示詞注入，導致公司內部數據被自動發送。
② Lovable：授權不當導致數據外洩
由於 API 的權限設計錯誤，第三方可以查看聊天記錄和原始碼。
③ ChatGPT 連動：向外部 API 發送機密
利用外部應用程式連動，自動提取並發送 Google Drive 或 GitHub 的資訊。
④ Replit AI Agent：正式環境資料庫被刪除
AI 代理失控，刪除了超過 1,000 條數據。
⑤ GitHub Copilot：透過隱藏註釋竊取資訊
PR 中的不可見指令導致秘密資訊被發送到外部。
⑥ Copilot：儲存庫權限洩漏
透過 Issue 傳達的指令導致令牌（Token）流出，使得儲存庫可能被接管。
⑦ Copilot：一鍵式資訊竊取
僅透過點擊 URL，對話記錄或檔案資訊就會被發送到外部。
⑧ Vercel：透過 OAuth 導致環境變數流出
以與外部 AI 工具連動為起點，導致 API 金鑰或資料庫資訊洩漏。
■ 共通的本質風險
這些事故的共同點不在於 AI 本身的性能，而是以下結構性問題：
- 「AI 可訪問的範圍」過大
- 過度信任外部輸入的設計
- 對自動執行（代理）缺乏控制
- 缺乏 OAuth 或 API 連動的治理
也就是說，問題的核心不在於 AI 很「脆弱」，而在於 AI 在「權限過強且毫無防備」的情況下被使用。
■ 防禦方向：重新設計 AI 治理
本報告針對這些風險，提出了企業應採取的對策：
- 徹底執行最小權限原則（PoLP）
- 控管外部連動（OAuth / Apps）
- 對 AI 輸入輸出進行過濾（Sanitize）與審計
- 代理執行需人工審批流程
- 強化日誌監控與異常檢測
以 AI 應用為前提的「治理設計」將是決定未來企業競爭力的重要基石。
■ 關於 AI 安全平台「MODEL SAFE」
「MODEL SAFE」是保護企業 AI 系統免受提示詞注入、外部連動風險及代理失控等威脅的整合平台。基於正式環境的檢測實績，橫向監控 AI 的輸入輸出、權限及外部通信，即時偵測違反策略或異常行為，支援企業構建 AI 應用的治理基礎。
【MONO BRAIN 株式會社 公司概要】
代表者：執行長 加藤 真規
事業內容：AI 安全與治理平台「MODEL SAFE」的開發與營運
AI 治理協會 正式會員
本報告全面整理了現實中發生的 AI 相關事故，從機密資訊洩漏到正式環境資料庫被刪除，並提出了結構性風險與具體對策。
▼ 下載實證報告（免費）
https://modelsafe.jp/download/ai_incident_202604
■ 背景：AI 工具的普及正在產生「新的攻擊面」
M365 Copilot、ChatGPT 和 GitHub Copilot 等 AI 工具在飛躍性地提升業務效率的同時，也產生了傳統安全設計未曾預料到的新攻擊路徑。
在本報告分析的案例中，顯而易見的是，並非單純的漏洞，而是：
- 外部連動（OAuth / API）
- 權限設計不當
- 提示詞注入（Prompt Injection）
等「設計與營運層面的問題」，直接導致了重大事故的發生。
■ 實際發生的 8 起安全事故
本報告詳細解析了在現有 AI 工具中確認的以下事件：
① M365 Copilot：零點擊導致的機密資訊洩漏
透過電子郵件的間接提示詞注入，導致公司內部數據被自動發送。
② Lovable：授權不當導致數據外洩
由於 API 的權限設計錯誤，第三方可以查看聊天記錄和原始碼。
③ ChatGPT 連動：向外部 API 發送機密
利用外部應用程式連動，自動提取並發送 Google Drive 或 GitHub 的資訊。
④ Replit AI Agent：正式環境資料庫被刪除
AI 代理失控，刪除了超過 1,000 條數據。
⑤ GitHub Copilot：透過隱藏註釋竊取資訊
PR 中的不可見指令導致秘密資訊被發送到外部。
⑥ Copilot：儲存庫權限洩漏
透過 Issue 傳達的指令導致令牌（Token）流出，使得儲存庫可能被接管。
⑦ Copilot：一鍵式資訊竊取
僅透過點擊 URL，對話記錄或檔案資訊就會被發送到外部。
⑧ Vercel：透過 OAuth 導致環境變數流出
以與外部 AI 工具連動為起點，導致 API 金鑰或資料庫資訊洩漏。
■ 共通的本質風險
這些事故的共同點不在於 AI 本身的性能，而是以下結構性問題：
- 「AI 可訪問的範圍」過大
- 過度信任外部輸入的設計
- 對自動執行（代理）缺乏控制
- 缺乏 OAuth 或 API 連動的治理
也就是說，問題的核心不在於 AI 很「脆弱」，而在於 AI 在「權限過強且毫無防備」的情況下被使用。
■ 防禦方向：重新設計 AI 治理
本報告針對這些風險，提出了企業應採取的對策：
- 徹底執行最小權限原則（PoLP）
- 控管外部連動（OAuth / Apps）
- 對 AI 輸入輸出進行過濾（Sanitize）與審計
- 代理執行需人工審批流程
- 強化日誌監控與異常檢測
以 AI 應用為前提的「治理設計」將是決定未來企業競爭力的重要基石。
■ 關於 AI 安全平台「MODEL SAFE」
「MODEL SAFE」是保護企業 AI 系統免受提示詞注入、外部連動風險及代理失控等威脅的整合平台。基於正式環境的檢測實績，橫向監控 AI 的輸入輸出、權限及外部通信，即時偵測違反策略或異常行為，支援企業構建 AI 應用的治理基礎。
【MONO BRAIN 株式會社 公司概要】
代表者：執行長 加藤 真規
事業內容：AI 安全與治理平台「MODEL SAFE」的開發與營運
AI 治理協會 正式會員