概要: 2025年3月中旬、KDEのGitLabインフラが、AlibabaのIPアドレス範囲から発信された攻撃的なAIウェブスクレイパーによって混乱をきたしたと報じられました。これらのボットはrobots.txtを無視し、ブラウザヘッダーを偽装したとされ、その結果、サイトに過負荷がかかり、開発者に障害が発生したとされています。同様のインシデントが、GNOME、SourceHut、Fedoraといった他のFOSSプロジェクトにも影響を与えたと報告されています。このスクレイピングは大規模な言語モデルの学習に関連しているとされ、実際のコストと遅延を引き起こしているとの報告もあります。
推定: Unnamed generative AI companies , Alibaba , KDE , GNOME , Websites hosting FOSS documentation or bug trackers , SourceHut infrastructure , Pagure.io (Fedora) , GitLab instances , Anubis proof-of-work systems と AI scrapersが開発し提供したAIシステムで、Sysadmins , SourceHut , Read the Docs , Linux Weekly News , KDE , Inkscape , GNOME , FOSS projects and communities , Fedora , Diaspora と Curlに影響を与えた
インシデントのステータス
Risk Subdomain
A further 23 subdomains create an accessible and understandable classification of hazards and harms associated with AI
6.1. Power centralization and unfair distribution of benefits
Risk Domain
The Domain Taxonomy of AI Risks classifies risks into seven AI risk domains: (1) Discrimination & toxicity, (2) Privacy & security, (3) Misinformation, (4) Malicious actors & misuse, (5) Human-computer interaction, (6) Socioeconomic & environmental harms, and (7) AI system safety, failures & limitations.
- Socioeconomic & Environmental Harms
Entity
Which, if any, entity is presented as the main cause of the risk
AI
Timing
The stage in the AI lifecycle at which the risk is presented as occurring
Post-deployment
Intent
Whether the risk is presented as occurring as an expected or unexpected outcome from pursuing a goal
Intentional
インシデントレポート
レポートタイムライン
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3 日前、SourceHut の創設者兼 CEO である Drew DeVault 氏は、「コストを私に直接押し付けるのはやめてください」というブログ記事を公開し、その中で、LLM 企業が robosts.txt を尊重せずにデータをクロールし、SourceHut に深刻な障害を引き起こしていると不満を述べました。
私は「面白い！」と言い、先に進みました。
そして、昨日の朝、KDE GitLab インフラストラクチャが Alibaba の範囲の IP を持つ別の AI クロ…
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ソフトウェア開発者の Xe Iaso 氏は、今年初めに Amazon からの攻撃的な AI クローラー トラフィックが Git リポジトリ サービスを圧倒し、不安定性とダウンタイムを繰り返し引き起こしたため、限界点に達しました。robots.txt の調整、既知のクローラー ユーザー エージェントのブロック、疑わしいトラフィックのフィルタリングなど、標準的な防御策を講じたにもかかわらず、Iaso 氏は AI クローラーがユーザー エージェントを偽装し、プロキシとして住宅 IP…
バリアント
「バリアント」は既存のAIインシデントと同じ原因要素を共有し、同様な被害を引き起こし、同じ知的システムを含んだインシデントです。バリアントは完全に独立したインシデントとしてインデックスするのではなく、データベースに最初に投稿された同様なインシデントの元にインシデントのバリエーションとして一覧します。インシデントデータベースの他の投稿タイプとは違い、バリアントではインシデントデータベース以外の根拠のレポートは要求されません。詳細についてはこの研究論文を参照してください
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