AI議事録「tl;dv」、テナント分離の不備で18万件超の会議データが閲覧可能に

「自分の会議」のはずが、全社を横断して見えていた #

AIが録画・文字起こし・要約までこなしてくれる会議ツール「tl;dv」で、テナント分離の不備が独立系研究者「BobDaHacker」氏によって公開された。認証済みの一般ユーザーが持つ Firebase トークンを使うだけで、本来アクセスできないはずの他社・他ユーザーの会議メタデータまで横断的に取得できたという。対象は18万1874件の会議記録、8万4312人分のユーザー、3万5003のメールドメインに及び、23カ国の政府機関や大学のアカウントも含まれていた。

半年間の「未修正」を巡るすれ違い #

研究者は今年1月28日にtl;dv側へ報告したが、公開開示した8月4日まで実に半年が経過していた。これに対しtl;dv側は「修正しなかったのではなく、実際には性質の異なる2つの脆弱性が存在していた」と反論。最初の経路は既に修正済みで、公開直前に判明した2つ目の経路は24時間以内に塞いだと主張し、その後は根本原因となっていたFirebase依存自体を撤去したという。どちらの言い分にせよ、「報告してから半年」という時間軸だけが独り歩きしやすいのが今回の教訓だ。

議事録AIを選ぶ側が問うべきこと #

漏えいしたのは会議の中身そのものではなく参加者やタイトルなどのメタデータだが、それだけでも「誰と誰がいつ何の話をしたか」という機密性の高い情報になり得る。マルチテナントSaaSでは認可ロジックの穴がそのままテナント境界の崩壊に直結する。会議録AIのような「社内の会話をまるごと預ける」ツールを選定する際は、多要素認証の有無だけでなく、認可設計やペネトレーションテストの実施状況まで確認する視点が今後さらに重要になる。