Incidente 1010: La base de datos de inteligencia artificial de GenNomis expone casi 100.000 imágenes deepfake y nudify en una filtración pública.
Descripción: En marzo de 2025, el investigador de ciberseguridad Jeremiah Fowler descubrió una base de datos desprotegida vinculada a GenNomis por AI-NOMIS, una empresa surcoreana que ofrece servicios de IA para intercambio de rostros y desnudez. El conjunto de datos expuesto, de 47,8 GB, incluía casi 100.000 archivos. Muchos contenían imágenes deepfake explícitas, algunas de ellas con menores o famosos. No se encontraron datos personales, pero la filtración constituyó un grave fallo en la seguridad de los datos y las garantías de consentimiento en las plataformas de generación de imágenes con IA.
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El Monitor de Incidentes y Riesgos de IA de la OCDE (AIM) recopila y clasifica automáticamente incidentes y riesgos relacionados con la IA en tiempo real a partir de fuentes de noticias reputadas en todo el mundo.
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Ver todas las entidadesAlleged: GenNomis by AI-NOMIS y AI-NOMIS developed an AI system deployed by GenNomis by AI-NOMIS y GenNomis, which harmed Individuals whose likenesses were used without consent , Public figures and celebrities depicted in explicit AI images , minors y General public.
Sistemas de IA presuntamente implicados: GenNomis y Unnamed cloud database
Estadísticas de incidentes
ID
1010
Cantidad de informes
2
Fecha del Incidente
2025-03-31
Editores
Daniel Atherton
Informes del Incidente
Cronología de Informes
El investigador de ciberseguridad Jeremiah Fowler descubrió e informó a vpnMentor sobre una base de datos sin contraseña que contenía poco menos de 100 000 registros pertenecientes a GenNomis de AI-NOMIS, una empresa de inteligencia artific…

Jeremiah Fowler, un experto en sistemas inseguros, afirma haber encontrado un conjunto de imágenes sexualmente explícitas generadas por IA, expuestas al internet público. Todas desaparecieron después de que él alertara al equipo que aparent…
Variantes
Una "Variante" es un incidente de IA similar a un caso conocido—tiene los mismos causantes, daños y sistema de IA. En lugar de enumerarlo por separado, lo agrupamos bajo el primer incidente informado. A diferencia de otros incidentes, las variantes no necesitan haber sido informadas fuera de la AIID. Obtenga más información del trabajo de investigación.
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