Near AI は、約 100 人のユーザーに属するアカウント情報と 18 の従来の人工知能 (AI) エージェントのデータを漏洩したセキュリティ侵害を明らかにしました。 2026 年 11 月 8 日の侵入では、オープンソースの推論エンジンの脆弱性が悪用され、機密の AI リクエストが漏洩する可能性がありました。
重要なポイント
SGLang の脆弱性によりほぼ AI インフラストラクチャへの扉が開く
11 月 9 日月曜日に発行された Near AI の公式セキュリティ インシデント レポートによると、不正当事者は人工知能ワークロードの処理に使用されるオープンソース エンジンである SGLang のリモート コード実行 (RCE) の脆弱性を悪用しました。この欠陥により、1 つの推論サーバー上でコードが実行され、追加の内部システムへのエントリ ポイントが提供されてしまいました。
そこから、侵入者は、Near AI の以前に廃止されたプライベート チャット サービスに関連するインフラストラクチャに到達し、約 100 人のユーザーに属するアカウント情報をダウンロードしました。盗まれた記録には名前や電子メールアドレスが含まれており、特定のアカウントではサブスクリプションプランや残高情報も漏洩した。
侵入は顧客記録を超えて拡大しました。捜査官は、企業の信頼された実行環境 (TEE) の外にある従来の Near AI Agent 導入環境で動作している 18 のエージェントへの不正アクセスを確認しました。取得された情報には、チャット履歴、構成設定、操作ログなどが含まれます。
Near AI Cloud の顧客 2 社も、これらのログを通じてアプリケーション プログラミング インターフェイス (API) キーを公開していました。その後、両方の資格情報が取り消されました。
重要なことに、Near AI は、保存されたプライベート チャットの会話やアップロードされたファイルがアクセスされた形跡は見つからないと報告しました。しかし、同社は、機密モードで動作するリクエストを含め、11 月 8 日に侵害されたサーバー上で処理されたリクエストが観察された可能性があることを認めました。
この開示では、確認されたデータ盗難と処理中の情報漏洩の可能性を区別します。 Near AI では、機密要求がどれだけ観測されたかは定量化されていませんでした。
なぜ Confidential Computing が侵害を防げなかったのか?
おそらく、この事件で最も重大な事実が明らかになったのは、ハードウェアから分離された実行環境を通じて機密情報を保護するように設計された技術である機密コンピューティングの限界に関するものでしょう。 Near AI は、これらの保護では、それらの環境内で動作するアプリケーション内の脆弱性を自動的に防御することはできないと説明しました。
「機密コンピューティングは、オペレーターとホストからデータを保護します。環境内で実行されているソフトウェアの脆弱性からは保護されません。それがここで起こったことです」と同社は認めた。
実際には、攻撃者はハードウェア分離メカニズムを破る必要はなく、推論ソフトウェア自体を悪用しました。影響を受けるサーバー内で悪意のあるコードが実行されると、処理中のリクエストにアクセスできるようになる可能性があります。
機密コンピューティングはインフラストラクチャ オペレータと基盤となるホストによるアクセスを制限することを目的としているため、この区別は重要です。機密情報を扱うソフトウェアに悪用可能な欠陥がないことを保証するものではありません。 Near AI は、そのセキュリティ分析が今後、保護されたコンピューティング環境に適用されるのと同じ厳密さで推論ソフトウェアとその周辺サービスを調査すると述べた。
Near AI がセキュリティ対応後にクラウド サービスを復旧
検出後、Near AI はアクティブなセッションと管理資格情報を取り消し、エージェント トークンを置き換え、プライベート チャットをオフラインにしました。エンジニアは、すべての推論サーバーに SGLang 脆弱性の修正を展開し、追加の資格情報のローテーションを完了しました。
同社はまた、フォレンジックレビューを完了し、影響を受けたユーザーに通知し、侵害された 18 個の AI エージェントすべての所有者に個別に連絡したと報告しました。 Near AI は、封じ込めと修復後にクラウド サービスへのアクセスが復元されたことを確認しました。この脆弱性は SGLang プロジェクトにも追加で報告されました。
影響を受けた顧客はsecurity@near.aiを通じて指示を受けたが、同社はアカウント情報や残高に言及する一方的な通信をしないようユーザーに警告した。法的に必要な場合には、規制通知が続きます。このインシデントは、Near Protocol 自体や、より広範なエコシステム内の他のサービスには影響を与えなかったと報告されています。
それにもかかわらず、この侵害は、機密 AI インフラストラクチャのプロバイダーにとって不快な疑問を引き起こします。それは、ソフトウェア処理リクエストが脆弱なままである場合、計算はどの程度プライベートに保護されるのでしょうか?ハードウェアの分離は重要なセキュリティ境界を提供しますが、Near AI 事件は、機密性が最終的には内部で動作するアプリケーションの完全性に依存することを示しています。
また、Near AI 侵害は、過去数か月にわたって Bitcoin.com News によって記録された異常な連続セキュリティ インシデントの中で発生しました。 10 月 29 日の Binance の 63 億ドルという驚異的なハッキングや、Bitget が報告した 3 億 8,750 万ドルのウォレット侵害から、600 BTC 近いリキッド ネットワークのエクスプロイトに至るまで、攻撃者はデジタル資産業界全体の弱点を繰り返し暴露してきました。
Ledger、Safepal、Trezor、Keystone、Chainalies、Gnosis Pay、Keplr-Web3Auth、Crédit Mutuel Arkéa に関わるセキュリティ インシデントにより懸念はさらに拡大し、新たに明らかになった iOS の脆弱性は機密アプリケーション データを脅かしています。これらのエピソードを総合すると、ますます不快な現実が明らかになります。業界のセキュリティ上の課題は、盗まれた暗号通貨をはるかに超えて、顧客記録、ソフトウェアの依存関係、認証システム、デジタル資産の保護を委託されたインフラストラクチャに深くまで及んでいます。
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著者について
執筆者ジェイミー・レッドマンニュースリーダー
