Личные диалоги Claude попали в поисковую выдачу

Дата публикации: 29.07.2026

Компания Anthropic столкнулась с серьёзной проблемой конфиденциальности своего чат-бота Claude. Пользователи Reddit выявили, что приватные переписки с нейросетью легко обнаруживаются через стандартный поиск в Google и Bing. В открытый доступ попали обсуждения политических предпочтений, консультации адвокатов из штата Канзас по этическим вопросам, а также интимные ролевые игры и личная информация.

Как произошла утечка

Корень проблемы кроется в функции создания публичных ссылок на отдельные диалоги. Когда пользователь делился "снимком" чата, система генерировала отдельную страницу, которую впоследствии находили и добавляли в свои индексы поисковые системы через их автоматические краулеры.

Компания Anthropic попыталась ограничить индексирование с помощью файла robots.txt, действующего как минимум с сентября 2025 года. Поиск по запросу "site:claude.ai/share" в Bing возвращал около 612 результатов. Однако этой меры оказалось недостаточно для полной защиты.

Ошибка в реализации защиты

Специалисты Google и Microsoft объяснили, что инструкция robots.txt не гарантирует скрытие страниц, если на них ведут ссылки с других веб-сайтов. Для надёжной блокировки разработчикам требовалось добавить специальный тег noindex в исходный код страницы или в её HTTP-заголовок. Анализ показал, что Anthropic этот тег не внедрила.

Нед Адриансе, представитель Google, подчеркнул, что ответственность за публичность страниц лежит исключительно на их собственниках.

На текущий момент большинство ссылок уже удалено из выдачи Google, однако страницы Claude по-прежнему не содержат защитного тега noindex. Это создаёт риск повторной утечки информации. Пользователи самостоятельно могут ограничить доступ к сохранённым разговорам через настройки аккаунта в разделе Settings > Privacy > Shared chats.

Дополнительно стоит отметить, что разработчики Anthropic, OpenAI и Meta используют файлы robots.txt для блокировки краулеров конкурентов, препятствуя использованию собственных данных при обучении других ИИ-моделей.