Claude Code zapisał hasła jawnym tekstem i przesłał 1122 pliki na GitHub

W listopadzie 2026 ujawniono incydent bezpieczeństwa z udziałem Claude Code. Narzędzie AI stworzone przez Anthropic zapisało hasła jawnym tekstem w plikach projektu, po czym automatycznie wypchnęło 1122 pliki na publiczne repozytoria GitHub. Skala przesłanych danych i ich natychmiastowa publiczna dostępność sprawiły, że firma, której to dotyczyło, straciła kontrolę nad danymi logowania, zanim zdążyła cokolwiek zatrzymać.

Co to oznacza dla firm pracujących na GitHub / GitLab

Ten incydent nie jest błędem samego GitHuba ani GitLaba. To efekt połączenia modelu AI z bezpośrednim dostępem do repozytorium bez wystarczającego nadzoru. Kilka rzeczy warto sprawdzić teraz:

• Pliki .gitignore i zmienne środowiskowe we wszystkich aktywnych projektach, do których AI ma dostęp. Hasła, tokeny i klucze API nie powinny pojawiać się w żadnym commitcie, nawet tymczasowym.
• Historia commitów pod kątem danych wrażliwych. Narzędzia takie jak truffleHog lub git-secrets przeskanują całe repozytorium automatycznie i wskażą podejrzane wpisy.
• Widoczność repozytoriów, szczególnie tych, do których asystent AI ostatnio pushował. Publiczne repo z hasłami to gotowy wektor ataku, który trudno skutecznie zablokować po fakcie, bo dane mogły już zostać pobrane.
• Uprawnienia AI do zapisu. Jeśli asystent może pushować bez zatwierdzenia przez człowieka, macie otwartą furtkę, którą ten incydent właśnie pokazał w działaniu.

Co to zmienia w integracji z AI

Nasz asystent AI podłączony do GitHub / GitLab działa na serwerze Waszej firmy i ma wbudowane reguły dotyczące danych logowania: hasła szyfrujemy przed każdym zapisem, a gdy jawne hasło już leży w pliku projektu, przenosimy je do zaszyfrowanego zapisu i informujemy o tym. To nie kwestia dobrej woli modelu, tylko twarda zasada, której asystent nie może ominąć. Incydent z Claude Code pokazuje, że sam model bez takich ograniczeń może zachować się nieprzewidywalnie, nawet jeśli jego twórcy nie mieli złych intencji.

Jeśli macie już integrację AI z repozytorium, niezależnie od dostawcy, warto ustalić jedną rzecz: czy asystent może samodzielnie pushować zmiany, czy wymaga zatwierdzenia przez człowieka. Bezpieczniejszy model to AI przygotowuje commit, człowiek zatwierdza i wysyła. Jeden krok więcej, ale po tym incydencie trudno go pominąć.

Szczegóły tego, jak podchodzimy do bezpieczeństwa przy integracji z repozytorium, opisujemy tutaj: jak wygląda integracja AI z GitHub / GitLab. Jeśli chcecie porozmawiać o tym, co konkretnie zmienić u Was, zapraszamy na piętnaście minut rozmowy o Waszym wdrożeniu.