xAI「Grok Build」が全Gitリポジトリを無断アップロード——機密情報も丸裸、マスク氏は「全削除」を約束

研究者がGrokに対して「ファイルを読まずに『OK』とだけ答えるように」と指示しても、リポジトリ全体のアップロードは止まりませんでした。キャプチャしたアップロードデータからは、Grok Buildが「読むな」と明示的に指示されていたファイルも完全に復元できたといいます。

別のセキュリティ研究者Hariも逆解析でこれを確認し、Grok Buildがユーザーのディレクトリ全体を明示的な許可なくアップロードしていたと報告しています。あるテストでは、約11.2 GiBのリポジトリを使った実験で、実際のコーディングタスクに必要なデータは約192 KBだったにもかかわらず、少なくとも5.1 GiBのデータがバックグラウンド経路で送信されていました。

イーロン・マスクとxAIの対応

イーロン・マスクCEOはXでこの問題を認め、最初の言葉は「True（本当だ）」でした。続けて「予防措置として、SpaceXAIに以前アップロードされたすべてのユーザーデータは、完全かつ徹底的に削除される。一切の残骸も残らない」と約束しました。

xAIも声明を発表し、ユーザーのプライバシーを真剣に受け止めていると述べました。また、ゼロデータ保持（ZDR） を利用するエンタープライズ顧客については、コードやトレーニングデータが使用されることはなかったと説明しています。

実際の対応として、xAIはサーバー側の変更で/v1/save-sessionエンドポイントを無効化し、リポジトリのバックグラウンドアップロードを停止しました。このアップロードは2026年7月13日までに止まっています。

残る5つの重大な懸念

xAIの対応は速報的な問題を止めるには有効でしたが、以下の根本的な課題は解決されていません。

1. 修正はサーバー側のみ、クライアントは未更新

研究者が指摘したように、Grok Build CLIクライアント（バージョン0.2.93）自体は一度もアップデートされていません。xAIは単にサーバー側の受信エンドポイントをオフにしただけです。つまり、クライアントのコードには依然としてリポジトリ全体をアップロードする機能が残っており、エンドポイントが再び有効になれば同じ挙動が再開される可能性があります。

2. プライバシー設定（オプトアウト）は全く機能しなかった

研究者はxAIのいわゆる「プライバシーモード」やデータ保持のオプトアウトコマンドをテストしましたが、バックグラウンドでのリポジトリ全体のアップロードを防ぐことはできませんでした。研究者は「xAIのプライバシーコマンドが問題を修正したわけではない」と明言しています。実際には、disable_codebase_uploadという隠されたサーバー側フラグがtrueに設定されたことでアップロードが停止したのです。

3. 変更に関する公式発表なし

xAIはこのアップロード機能を無効化したことについて、ユーザーに通知せず、変更履歴（チェンジログ）にも記載していません。

4. データ削除の第三者検証なし

マスクCEOは削除を約束しましたが、公表時点でgrok-code-session-traceバケットに保存されたユーザーデータが実際に消去されたことを独立した立場で検証した報告はありません。

5. すでに漏洩したデータは取り消せない

修正前に送信された認証情報、プロプライエタリなコード、シークレットは、すでにxAIのクラウドインフラに保存されています。研究者はアップロードをキャプチャし、Gitバンドルをクローンして、Grokが「読むな」と指示されていたファイルを復元することに成功しています。

主要な事実まとめ

日本の開発者が今すぐ取るべきアクション

Grok Buildのこのインシデントは、AIコーディング支援ツールが「何を」「どこまで」クラウドに送信しているのか、その不透明さを浮き彫りにしました。

xAIがクライアントアップデートをリリースし、データ削除の独立した検証結果を公表するまでは、Grok Buildを使用した開発者は、自分のリポジトリ内のすべての認証情報、プロプライエタリなコード、機密情報がxAIのクラウドインフラに送信された可能性があると想定して行動すべきです。

• Grok Buildの使用を一時停止する：少なくとも公式のクライアントアップデートがリリースされるまでは。
• 認証情報を直ちにローテーションする：プロジェクトで使用しているAPIキー、データベースパスワード、シークレットキーはすべて変更する。
• Git履歴に機密情報が含まれていないか確認する：意図せずコミットしてしまった認証情報がないか、git-filter-repoなどのツールを使って確認・除去する。
• AIコーディング支援ツールの選定基準を見直す：データの送信範囲、保存ポリシー、オプトアウトの有効性を契約前に確認する。日本のエンタープライズ企業は特に、データローカライゼーションや情報管理体制の観点から、海外AIベンダーの利用には慎重な検討が必要です。

この一件は、AIツールを開発プロセスに組み込む際のセキュリティとプライバシーリスクについて、業界全体が真剣に向き合うべき警鐘と言えるでしょう。