爆，沉浸式翻译泄露敏感信息

免责声明

本站立足于中华人民共和国，根据中国网络安全核心法律框架，我已隐去敏感信息，且不提供任何原始信息。

🏛️ 相关法律法规依据

⚠️ 重要声明

本文仅用于网络安全教育与技术研究，所有敏感信息均已脱敏处理，且不提供任何原始泄露数据或获取途径。全文严格遵守中华人民共和国相关法律法规，旨在提升公众对数据安全与防护的认识与重视。

事件概述

发现时间与规模

事件于 2025 年 8 月 9 日被确认，据不完全统计至少有 4,997 个文档被公开暴露，nodeseek社区报告引发关注。

技术成因分析

综合研判表明，事故的根源在于共享功能的访问控制设计不足：用户通过沉浸式翻译生成的短链接缺少必要校验，公开页面随后被搜索引擎索引，加之缺乏有效的反爬措施，使得内容可被大规模检索与抓取。事发后，第三方进一步批量打包与传播相关数据，放大了影响范围。

官方响应状态

官方已紧急关闭短链接服务，当前无法访问任何 immersive translate 短链接；然而海外◼︎平台群组无人维护的状况并未改善。由于数据已被第三方备份与扩散，全面回收在现实中已不具可行性。

基于对全部 4,997 个泄露文件的自动化分类分析，数据分布如下：

📊 主要类别统计

🚨 高风险敏感信息详情

在极高风险档中共识别 48 份文档，主要包括 35 份政◼︎与官◼︎文件（含红◼︎文◼︎等内部材料）与 13 份机◼︎或企业内部文档，其潜在影响波及国◼︎安◼︎、政◼︎形象与企业商业机◼︎。高风险档合计 540 份，其中医疗相关数据 267 份（医疗影像 141、医学健康 126），学术论文与研究 179 份，法律法规文档 148 份，内容涵盖患者隐私、检验报告、临床研究与法律合规材料等。中风险档共有 1,226 份，集中在人工智能与机器学习（361）、软件开发与编程（168）、IT 运维与架构（148）、翻译与语言服务（355）以及商业文档（194，其中合同 49、商业 50、财务 33、其他 62）等方向。

有趣发现与技术细节

🔍 泄露链技术分析

数据泄露流程图：

1
用户翻译敏感文档
2
        ↓
3
生成共享短链接
4
        ↓
5
缺乏访问控制验证 ← 【***核心漏洞***】
6
        ↓
7
搜索引擎自动爬取
8
        ↓
9
内容公开可搜索
10
        ↓
11
恶意用户批量下载
12
        ↓
13
数据打包网络传播

关键技术漏洞： 主要问题集中在访问控制缺失（短链接无需身份验证）、未配置 robots.txt 阻止搜索引擎抓取、内容明文存储缺乏加密、链接缺少到期机制长期有效以及审计记录不足等方面，上述缺陷叠加导致了泄露的可搜索性与扩散性。

🛠️ 漏洞技术细节

📅 事件时间线

关键时间节点： 自 2023 年初至中期，共享功能陆续上线并被广泛使用；至 2023 年下半年至 2024 年间，海量用户数据持续通过该功能累积，风险随之增长；到 2024 年下半年，搜索引擎开始大规模索引共享页面，使敏感内容变得可搜索。2025 年 8 月 8 日社区用户首次留意到异常，8 月 9 日 事件被公开披露，当日上午官方关闭短链接服务，随后当天下午出现恶意批量下载，至晚间相关数据包已在多平台迅速传播。

影响程度演变：

1
风险级别：低 → 中 → 高 → 极高 → ***灾难性***
2
时间轴： 2023年 → 2024年 → 2025年8月8日 → 8月9日早 → 8月9日晚

🔍 文件命名模式深度分析

通过对文件名的统计与对比可以看出，其命名规律通常为 readit.plus_a_[随机ID]_[原始标题/UUID].html。该随机 ID 多采用 5–6 位 Base62 编码，理论组合数可达数百亿量级；从时间戳回溯可追至 2023 年，表明隐患存在已久，且从 ID 的分布密度可推断涉及到成千上万名用户。

1
正常短链接格式：https://readit.plus/s/[短ID]
2
泄露页面格式：https://readit.plus/a/[长ID]_[标题].html

URL结构深度分析

1
# 正常短链接格式
2
https://readit.plus/s/[短ID]          # 用户访问的短链接
3

4
# 实际泄露页面格式
5
https://readit.plus/a/[长ID]_[标题].html  # 被搜索引擎索引的页面
6

7
# 示例（已脱敏）
8
readit.plus_a_0FbQk_graphscribe-building-an-agent-driven-visual.html
9
readit.plus_a_1I9eP_anthropic-tightens-usage-limits-for-claude.html

关键安全漏洞详解

深度技术剖析

🔬 数据采集与分析方法

本次分析综合使用了AI来辅助进行：NLP 文本分析（对文档内容进行分类）、TF‑IDF 关键词提取与主题归类以及基于内容敏感度的风险评估模型等手段，保证覆盖面与准确度。

📊 统计学分析结果

通过对文件名的分析发现：

• 命名规律：readit.plus_a_[随机ID]_[原始标题/UUID].html
• URL结构：短链接采用简单的Base62编码，缺乏安全性校验
• 文件分布：从文件名可以看出，泄露时间跨度较长，涉及多个用户的长期使用数据

🕵️ 敏感信息具体案例（已脱敏）

在已脱敏的样本中，可以见到政◼︎内部文档（包括红◼︎文◼︎等形式）、涉及银◼︎流水与身◼︎证◼︎码等个人隐私信息、企业层面的软件架构与内部培训材料以及商业合同，还包括未发表的论文草稿、研究数据与实验报告等学术成果。

📈 数据可视化分析

数据统计摘要： 本次公开暴露的文档总量为 4,997 份，其中极高风险 48 份（约 1.0%，主要涉及政◼︎机◼︎及企业内部文档）、高风险 540 份（约 10.8%，以医疗、学术、法律文档为主）、中风险 1,226 份（约 24.5%，覆盖 AI、软件与商业文档）以及低风险 3,183 份（约 63.7%，一般性内容）。

语言分布深度分析： 经过先进的多重语言检测算法分析，在4,997个文档中发现了1,085个非中文文档，涵盖25种不同语言，实现了100%的识别准确率。英语文档占据绝对主导地位，共581份（53.55%），反映了国际化内容的重要地位；阿拉伯语位居第二，191份（17.60%），显示中东地区内容的显著存在；越南语排名第三，113份（10.41%），体现了东南亚用户的活跃度。

语言系谱统计： 从语言学角度分析，印欧语系是最大群体，包含14种语言共679个文件（62.6%），涵盖英语、俄语、希腊语、德语等；闪含语系次之，主要是阿拉伯语和希伯来语共195个文件（18.0%）；南岛语系包括越南语和印尼语共124个文件（11.4%）。值得注意的是，还检测到了藏语等小众语言，体现了用户群体的多样性。

地理分布特征： 欧洲语言文档最多（661份，60.9%），主要是英语和俄语；亚洲语言种类最丰富（229份，21.1%），包括韩语、越南语、泰语等；中东地区（198份，18.2%）主要是阿拉伯语；非洲地区（191份，17.6%）同样以阿拉伯语为主。

关键发现： 在类型分布上，政◼︎官◼︎文件计 35 份（约 0.7%），医疗健康数据 267 份（约 5.3%），学术研究成果 179 份（约 3.6%），法律规范文档 148 份（约 3.0%），AI 机器学习材料 361 份（约 7.2%），软件开发相关文档 168 份（约 3.4%），反映出多行业与多主体的广泛影响。

影响范围评估

👥 受影响群体统计

🌍 地理与行业分布

🔍 语言多样性重要发现

🌏 国际化程度分析

泄露数据的语言多样性反映了沉浸式翻译用户群体的高度国际化特征：

🔤 罕见语言检测成果

值得特别关注的是，本次分析成功识别出多种小众语言：

• 藏语（3份）：体现了对少数民族语言的技术支持
• 爱沙尼亚语（3份）：波罗的海国家用户的存在
• 立陶宛语（2份）、斯洛文尼亚语（2份）：东欧小国用户群体
• 高棉语（2份）：柬埔寨用户的翻译需求

这些发现表明，沉浸式翻译的用户覆盖面极其广泛，不仅服务于主流语言用户，同时也为小众语言社群提供了翻译服务，但同时也放大了数据泄露的全球性影响范围。

题外话

成为工具的主人，而非奴隶

我本人只使用过一两次沉浸式翻译，我觉得不太好，还好自中学时代以来的英语教育已足够我去阅读英文文档，当然我不否认并非人人都能流程阅读外文，但我们必须保持对工具的天然审慎态度，尤其是xxx的

而且我仍然疑惑，这些翻译文件都是分享出去的短链，但是为什么那些用户对于机密文件仍然要生成短链去分享呢？保密工作喂了狗了？

我自己淘宝店的亲身经历就是有一个国企员工竟然让我用远程桌面操作国企电脑来安装edge,还好我拒绝了

为什么反复都是这些低级错误

历史上，搜索引擎索引导致的敏感信息泄露事故屡见不鲜，这些案例揭示了同样的技术漏洞模式：

这世界真是草台班子吗？