15.9 万个 AI 生成应用被扒：护照号、20 万条私信躺在公网上

「不会写代码，也能做出一个完整的应用。」这是 AI 编程平台最核心的卖点，也确实成立——Lovable 这类工具能把一段自然语言描述变成一个带用户管理、带数据库、能上线的网站。问题在于，能做出应用和能做对安全，是两件完全不同的事。

一分钟速览

• 研究覆盖 159041 个 Lovable 项目（2025 年 12 月至 2026 年 9 月），其中 34545 个使用 Supabase
• 24664 个网站在页面加载时就吐出数据库记录，无需登录
• 进一步只读请求后，在 7403 个网站（占 30%）的 10560 张表中发现电子邮箱记录
• 典型案例：德国生活论坛暴露 8 万多个用户档案与 20 多万条聊天消息；某服务商暴露 1000 多条含护照号、有效期、国籍的身份信息
• Lovable 的服务条款把应用与数据安全责任归于客户自身

漏洞不在模型，在默认配置

这项研究由安全研究者与德国《商报》合作完成，方法论并不复杂：用 Common Crawl 的公开网页存档找出 Lovable 项目，重点分析使用 Supabase 的项目，然后看两件事——页面首次加载时发出了什么数据，以及用同一个 API key 再发几个只读请求还能拿到什么。

结论是：很多应用的数据库权限从一开始就是敞开的。Supabase 的「行级安全」（RLS）需要显式开启并写策略，默认不开；而 AI 生成代码时，优先满足的是「这个功能能跑起来」，不是「这个表该不该被匿名读」。两边一叠加，结果就是数据裸奔。

泄露的都是什么

报告列出的案例读起来相当具体。一个德国生活论坛暴露了 8 万多个用户档案，包含全名、邮箱、出生日期、性别，外加 20 多万条聊天消息；若干活动主办方和餐厅暴露了数万条票务与餐饮销售记录，里面混着邮箱、电话、地址、支付信息和票券码；一家物业管理公司暴露了内部邮件的 AI 生成摘要，内容是租户、业主和合作伙伴的敏感信息。

最严重的一例是某服务商暴露了 1000 多条身份文件信息，包括护照号、有效期和国籍——这类数据足以支撑身份盗用。

研究者也主动说明了局限：邮箱只是识别个人数据的线索，也可能是公开联系方式或测试数据；样本来自网页存档，不代表全部 Lovable 应用；30% 这个数字不应被理解成确定的泄露率。这些限制说得很老实，但并不改变结论的方向——样本里确实存在大量未经授权即可读取的敏感数据。

「不用懂技术」的另一面

报告点出了一个结构性矛盾：Lovable 在营销中反复强调不需要技术知识就能建项目，这容易让人以为平台把安全也一并包了；但服务条款写得很清楚，应用和数据合规的责任在客户自己。

这不是 Lovable 一家的问题，而是整个「氛围编程」（vibe coding）赛道的共性。AI 把开发门槛降到了接近零，却没有同步把安全认知降下来同样的幅度。以前不懂安全的人根本做不出能上线的应用，现在他们能做出来，还能直接挂上公网。

趋势洞察：AI 编程的下一道关卡是「默认安全」

接下来会发生什么，大致有三条线。第一，平台侧大概率会收紧默认配置——数据库默认开启行级安全、生成代码时强制走鉴权、上线前做一次自动化的暴露面扫描，这些都会成为标配。第二，监管侧会跟上：当「个人数据可被匿名读取」成为批量现象，数据保护机构很难视而不见。第三，用户侧会出现一个新的采购问题：用 AI 做的应用，谁来为它的安全背书？

对使用者来说，最实际的一条建议是：只要应用里存了别人的数据，就把它当成一个真正的软件项目来对待——开权限、做鉴权、定期检查哪些接口不需要登录就能访问。AI 可以替你写代码，但不能替你承担泄露的后果。