AI 建站平台 Lovable 曝重大安全漏洞：超 20 万条私人信息可被公开访问
瑞典 AI 初创公司 Lovable 旗下的应用程序被发现存在严重的安全隐患。尽管该平台致力于降低编程门槛，允许用户通过自然语言描述构建 Web 应用，但大量涉及个人敏感数据的项目并未实施有效的访问控制。据最新调查数据显示，超过 20 万条私人信息无需登录即可被公开获取。
Lovable 平台背景与责任界定
Lovable 由 Anton Osika 和 Fabian Hedin 于 2023 年在斯德哥尔摩创立，其前身是开源项目“GPT Engineer”。该项目在 2024 年底更名为 Lovable，并于同年 11 月正式公开发布。作为一个将简单语言描述转化为完整 Web 应用程序的平台，Lovable 的核心卖点在于让缺乏编程经验的用户也能轻松开发复杂项目，包括静态网站、用户管理系统及数据库连接应用。
然而，易用性与安全性之间存在着显著落差。虽然 Lovable 在营销中强调技术零门槛，但其服务条款明确将应用程序及数据处理的安全责任完全交由客户承担。这种模式导致许多非技术背景用户在不知情的情况下，暴露了关键数据。
研究方法与数据分析
针对这一现象，媒体与德国《商报》（Handelsblatt）合作展开调查，重点分析 Lovable 应用中敏感数据的保护状况。研究团队聚焦于 Supabase 数据库服务，因为它是 Lovable 项目中广泛使用的后端解决方案（注：Lovable 自有的数据库功能虽已于 2025 年底引入，但普及率尚低，故未纳入本次主要分析范围）。
研究人员利用开放网络档案库 Common Crawl 的数据集，对 2025 年 12 月至 2026 年 9 月期间发布的 159,041 个 Lovable 项目进行了筛查。其中，34,545 个项目使用了 Supabase。进一步分析显示，有 24,664 个网站在加载时即直接从 Supabase 发送数据库记录，且无需任何身份验证或交互操作。
通过对这些网站发起额外的只读 API 请求，研究人员在 24,664 个网站中的 7,403 个（占比约 30%）里发现了包含电子邮件地址的记录，涉及表数量达 10,560 张。需要注意的是，该比例仅适用于受检样本，且部分邮箱可能为公开联系方式或测试数据，因此不能直接等同于确认的数据泄露率，但足以揭示潜在风险的普遍性。
具体泄露案例与风险类型
调查揭示了多起严重的数据泄露事件，涉及高度敏感的个人信息和商业机密：
- 大规模个人资料泄露：一个德国生活方式论坛暴露了超过 80,000 份用户资料，包含姓名、电子邮件、出生日期及性别信息；此外，还有超过 200,000 条聊天消息处于可访问状态。
- 身份证件信息外泄：在某服务商的案例中，超过 1,000 条包含护照号码、有效期和国籍等详细信息的记录被公开。此类高敏感度数据极易被用于身份盗窃。
- 商业交易数据：多家活动组织者和餐厅泄露了数万条门票及食品销售记录，内容涵盖电子邮件、电话号码、邮寄地址、付款信息及票码。
- 内部通信与文档：一家物业管理公司的 AI 生成内部电子邮件摘要被曝光。其他可访问内容还包括数以万计的合同、发票、个人照片专辑以及 WhatsApp 内部通信记录。
- 邮件订阅数据：某服务商发送给客户的 280,000 封电子邮件均可被第三方访问，同时伴随大量新闻订阅、候补名单及客服咨询信息的泄露。
目前尚不清楚这些数据是否已被恶意利用，但暴露的信息可能被用于网络钓鱼、票务欺诈或身份盗用等非法活动。鉴于 Lovable 的数据库集成遵循固定模式，攻击者一旦掌握针对某一应用的漏洞利用方法，便可在极少额外努力的情况下对其他类似配置的应用发起攻击。
专家建议与安全启示
此次调查发现表明，即使是 AI 辅助开发的简易应用，若缺乏专业的安全审查，也可能成为数据泄露的重灾区。访问控制错误并非 AI 独有，但在 Lovable 这类标准化平台上，由于架构相似性，风险更易规模化扩散。
对于使用此类平台的开发者和企业而言，自动化的安全检查无法替代专业的人工评估。建议在应用程序处理真实客户或业务数据之前，严格审查其访问权限、接口定义以及用户账户之间的隔离机制。特别是在发生重大变更后，应重复进行安全审计。如果企业内部缺乏相应的网络安全专业知识，应聘请合格的外部支持人员介入，以填补易用性与安全性之间的责任空白。
