10月20日，Ars Technica 报道 Meta AI 助手 Muse 的「分享对话」功能存在严重隐私缺陷：用户分享的对话链接采用可预测 URL 结构，研究人员通过被动 DNS 记录分析，估计约 6800 条含个人数据的对话已在不知情情况下被公开访问。Meta 已紧急暂停该功能并展开调查，暂未披露具体受影响用户规模。
漏洞机制：线性递增 ID 可枚举
Muse 的分享链接形如 muse.meta.com/share/xxxxx，采用线性递增 ID 模式而非加密随机字符串。攻击者无需身份验证，只要知道链接格式即可编写脚本批量扫描枚举大量对话内容。被动 DNS 服务（如 Quadodin、Cisco Umbrella）的日志保留了这些访问痕迹，使历史访问记录可被合法查询，进而关联出对话参与者的部分身份信息。研究人员特别指出，即使 Muse 用户从未主动分享链接，只要对话曾出现在任何第三方抓取工具的扫描范围内，其内容就可能已被存档。
Meta 年内第二起隐私事故
受影响对话涵盖用户与 Muse 的私密问答、创意写作任务及工作辅助场景，部分对话包含商业机密或个人健康信息。Meta 发言人确认漏洞存在并表示「安全团队正修复 URL 生成逻辑，将在确保安全后重新开放」。此次是 Meta AI 产品年内第二起隐私事故——4 月曾有研究员披露 Llama 模型权重通过 Muse 分享链接意外泄露的类似问题，Meta 当时仅作简短修复而未系统性升级安全机制，引发安全社区批评。
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