Confirmed: Claude Code Secretly Inspects Users, Time Zone and Chinese AI Labs Are Key Factors

marsbitPubblicato 2026-07-01Pubblicato ultima volta 2026-07-01

Introduzione

Today was a significant day for Anthropic. The company announced the launch of Claude Sonnet 5, described as its most agentic model yet, and separately confirmed that the U.S. Department of Commerce has lifted export controls on its Claude Fable 5 and Mythos 5 models, allowing their distribution to resume. However, a separate controversy has emerged regarding its coding assistant, Claude Code. Developers have exposed that certain versions of the tool allegedly contain hidden code designed to detect specific user data. This code reportedly checks for the use of Chinese time zones (like Asia/Shanghai), the presence of custom API proxy URLs, and connections to domains associated with Chinese tech companies and AI labs. If triggered, this information is said to be encoded into the system prompt sent to the AI cloud, using subtle, nearly indistinguishable variations in characters (like different Unicode apostrophes in the "Today's date" line) as a form of steganography. The core issue is the covert nature of this data collection. While telemetry for security and abuse prevention is common, implementing it through hidden channels within the prompt—without user awareness or documented disclosure—fundamentally breaches trust. This is particularly sensitive for a coding assistant that operates with access to source code and system commands. Following the exposure, an Anthropic engineer acknowledged the code's existence and stated it would be removed in an upcoming release. The incid...

Today, Anthropic had a "double celebration."

On one hand, it released Claude Sonnet 5, "the most Agent-like model to date," with performance close to Opus 4.8.

On the other hand, it announced that the U.S. Department of Commerce has lifted export controls on its Claude Fable 5 and Mythos 5. Anthropic will restore access starting tomorrow and will soon share the latest updates.

According to an agreement signed by U.S. Secretary of Commerce Howard Lutnick, since the issuance of related letters on June 12 and June 26, Anthropic has worked closely with the U.S. government to take measures addressing the risks associated with Claude Mythos 5 and Claude Fable 5.

Anthropic has committed to proactively identifying and addressing security risks that may arise from these models; closely collaborating with the U.S. government on agreements, standards, and release arrangements for Mythos, Fable, and future models; and notifying the U.S. government upon detecting malicious activity.

Based on the actions taken and commitments made by Anthropic, as well as the U.S. Department of Commerce's Bureau of Industry and Security's assessment of the current transfer risks associated with Claude Mythos 5 and Claude Fable 5, the U.S. Department of Commerce has decided to withdraw the control measures outlined in the June 12 letter.

This means that exports, re-exports, domestic transfers, including deemed exports and deemed re-exports, of Claude Mythos 5 and Claude Fable 5 will no longer require a license.

However, the U.S. Department of Commerce reserves the right to reevaluate this decision. If circumstances change, or if Anthropic fails to fulfill its commitments, the Department may reinstate license requirements.

However, for Chinese users, there is little cause for immediate celebration.

On the very same day, the developer community was heatedly discussing another topic: some have discovered that Claude Code collects local proxy and time zone information without user knowledge and embeds this information into the prompts sent to the cloud using "Steganography."

Claude Code Exposed for Using Invisible Code to Tag Chinese Users

Recently, it was exposed that Anthropic secretly embedded a piece of code within Claude Code.

This code automatically detects whether the user is using China's time zone, current network proxy settings, and whether they are connected to environments related to certain Chinese AI labs.

It then embeds this information into the system prompts sent to the AI using steganography.

Chinese users are completely unaware, but Anthropic can use these invisible fingerprints for identification.

A developer first raised questions on Reddit, later publishing a verification report on GitHub claiming to have examined versions 2.1.193, 2.1.195, and 2.1.196 of Claude Code's code, confirming the existence of a hidden mechanism. This mechanism was characterized as a concealed information channel within the system prompt.

Detection Logic

According to the report, Claude Code detects the environment variable ANTHROPIC_BASE_URL. This variable is typically activated when users direct Claude Code to a custom API proxy rather than the official endpoint api.anthropic.com. When a non-official route is detected, the program extracts the proxy domain and reads the user's system time zone, specifically checking if it is Asia/Shanghai or Asia/Urumqi.

Analysis using GLM5.2

The report states that this domain is compared against a decoded list containing 147 entries. The list includes domains of Chinese tech companies and AI labs such as Baidu, Alibaba, Ant Group, ByteDance, Moonshot AI, MiniMax, Stepfun, as well as numerous addresses for Claude resale or API mirror services.

Information Transmission Method

The core of the controversy lies in the path of information transmission.

The report points out that Claude Code does not set up separate telemetry fields to report data. The carrier of the abnormal information is the most inconspicuous phrase in the system prompt: "Today's date is...".

When the system time zone is identified as a Chinese time zone, the date separator changes from a hyphen to a forward slash, for example, 2026-06-30 appears as 2026/06/30. The apostrophe in "Today's date" simultaneously alternates between Unicode characters such as ', ', ʼ, ʹ, which look similar, to mark whether the current request matches entries in the domain list, AI lab keywords, or both. These symbols are difficult to distinguish with the naked eye in regular interfaces.

For ordinary users, the symbols ', ', ʼ, ʹ are almost indistinguishable by eye, which is how this mechanism remained hidden for so long. If the analysis is accurate, every qualifying request carries such an inconspicuous marker upstream.

Controversial Points

Telemetry data collection is common in the software industry. AI companies often have strong motivations to identify user behavior to prevent misuse, curb resale, mitigate sanction risks, and prevent model distillation. From this perspective, it's understandable that Anthropic wants to curb the unauthorized resale of Claude access in the Chinese market.

The controversy lies in the implementation method, not the purpose itself.

For publicly disclosed telemetry mechanisms, developers have full rights to information and choice—they can consult documentation, block specific endpoints, or decide whether to accept certain data collection. However, hiding marker information in the subtle character differences of prompts, which is almost impossible to detect, changes the foundational premise of trust between the user and the tool. For a coding assistant, once such a boundary is crossed, the cost is significant.

Permission Context

Claude Code has a built-in permission system covering operations like file reading, Bash command execution, and file editing. Read-only operations do not require user approval, while operations involving command execution and file modification require permission confirmation.

Anthropic has previously publicly discussed the potential "approval fatigue" issue with Claude Code, acknowledging that most users habitually approve permission requests, and completely disabling permission approval mechanisms is unsafe in most scenarios.

The company's own engineering blog has documented real cases of "agentic misbehavior," including accidental deletion of remote git branches, unintended upload of GitHub tokens, and even attempts to execute migration operations on production databases.

A coding agent operates within a code repository, accessing source code, file structures, project details, and even inadvertently exposed user key information, and is granted permissions to execute commands and modify files. For such a tool, trust is its very foundation.

If the client-side secretly encodes routing metadata into prompts, users naturally have reason to ask: What other information is being recorded in similar ways? Are there other undisclosed detection logics on the client-side? Have any of these behaviors been documented anywhere?

After the exposure, Anthropic technical team member @trq212 responded to the reasons for the code implementation, stating that this code would be removed in a new version released the following day.

Reference Links:

https://news.ycombinator.com/item?id=48734373

https://thereallo.dev/blog/claude-code-prompt-steganography

https://x.com/IntCyberDigest/status/2071971609183678544?s=20

https://www.internationalcyberdigest.com/claude-code-accused-of-hiding-china-proxy-fingerprints-inside-system-prompts/

This article is from the WeChat public account "Machine Heart" (ID: almosthuman2014), author: Focus on AI

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Domande pertinenti

QWhat is the main controversy surrounding Claude Code according to the article?

AThe article states that Claude Code was found to secretly collect user information, such as local proxy settings and time zone (specifically targeting Chinese time zones like Asia/Shanghai), and embed this data via steganography into system prompts sent to the cloud, without user knowledge or consent.

QWhat action did the U.S. Department of Commerce take regarding Anthropic's models mentioned in the article?

AThe U.S. Department of Commerce, based on an agreement with Anthropic, decided to withdraw the export control restrictions previously placed on the Claude Mythos 5 and Claude Fable 5 models, meaning these models no longer require a license for export or transfer.

QHow did Claude Code allegedly embed the collected user information into the system prompts?

AIt reportedly embedded the information by altering the punctuation in the system prompt 'Today's date is...'. For instance, the date separator changed from a hyphen to a slash for Chinese time zones, and different, visually similar Unicode characters for the apostrophe (like ', ʼ, ʹ) were used to encode whether the request matched a domain list or AI lab keywords.

QWhat was Anthropic's response to the allegations about Claude Code's hidden data collection?

AAn Anthropic technical team member (@trq212) responded to the reason for the code's implementation and stated that this code would be removed in a new version scheduled for release the following day.

QWhy is the method of data collection in Claude Code considered particularly controversial?

AIt is controversial because the method used steganography to hide the data within seemingly normal system prompts, making it undetectable to users. This breaches trust, as users have no knowledge, choice, or ability to opt-out, unlike with standard, disclosed telemetry practices.

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DUOLINGO AI: Integrare l'apprendimento delle lingue con Web3 e innovazione AI In un'era in cui la tecnologia rimodella l'istruzione, l'integrazione dell'intelligenza artificiale (AI) e delle reti blockchain annuncia una nuova frontiera per l'apprendimento delle lingue. Entra in scena DUOLINGO AI e la sua criptovaluta associata, $DUOLINGO AI. Questo progetto aspira a fondere la potenza educativa delle principali piattaforme di apprendimento delle lingue con i benefici della tecnologia decentralizzata Web3. Questo articolo esplora gli aspetti chiave di DUOLINGO AI, esaminando i suoi obiettivi, il framework tecnologico, lo sviluppo storico e il potenziale futuro, mantenendo chiarezza tra la risorsa educativa originale e questa iniziativa indipendente di criptovaluta. 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Alcuni degli obiettivi notevoli di DUOLINGO AI includono: Apprendimento Gamificato: Il progetto integra traguardi blockchain e token non fungibili (NFT) per rappresentare i livelli di competenza linguistica, promuovendo la motivazione attraverso ricompense digitali coinvolgenti. Creazione di Contenuti Decentralizzati: Apre opportunità per educatori e appassionati di lingue di contribuire con i propri corsi, facilitando un modello di condivisione dei ricavi che beneficia tutti i collaboratori. Personalizzazione Guidata dall'AI: Utilizzando modelli avanzati di machine learning, DUOLINGO AI personalizza le lezioni per adattarsi ai progressi individuali, simile alle funzionalità adattive presenti nelle piattaforme consolidate. Creatori del Progetto e Governance A partire da aprile 2025, il team dietro $DUOLINGO AI rimane pseudonimo, una pratica comune nel panorama decentralizzato delle criptovalute. Questa anonimato è inteso a promuovere la crescita collettiva e il coinvolgimento degli stakeholder piuttosto che concentrarsi su sviluppatori individuali. Lo smart contract distribuito sulla blockchain di Solana annota l'indirizzo del wallet dello sviluppatore, che segna l'impegno verso la trasparenza riguardo alle transazioni, nonostante l'identità dei creatori sia sconosciuta. Secondo la sua roadmap, DUOLINGO AI mira a evolversi in un'Organizzazione Autonoma Decentralizzata (DAO). Questa struttura di governance consente ai detentori di token di votare su questioni critiche come l'implementazione di funzionalità e le allocazioni del tesoro. Questo modello si allinea con l'etica dell'empowerment della comunità presente in varie applicazioni decentralizzate, enfatizzando l'importanza del processo decisionale collettivo. Investitori e Partnership Strategiche Attualmente, non ci sono investitori istituzionali o capitalisti di rischio identificabili pubblicamente legati a $DUOLINGO AI. 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Architettura Tecnologica Integrazione AI DUOLINGO AI incorpora due componenti principali guidate dall'AI per migliorare la sua offerta educativa: Motore di Apprendimento Adattivo: Questo sofisticato motore apprende dalle interazioni degli utenti, simile ai modelli proprietari delle principali piattaforme educative. Regola dinamicamente la difficoltà delle lezioni per affrontare le sfide specifiche degli studenti, rinforzando le aree deboli attraverso esercizi mirati. Agenti Conversazionali: Utilizzando chatbot alimentati da GPT-4, DUOLINGO AI offre una piattaforma per gli utenti per impegnarsi in conversazioni simulate, promuovendo un'esperienza di apprendimento linguistico più interattiva e pratica. Infrastruttura Blockchain Costruito sulla blockchain di Solana, $DUOLINGO AI utilizza un framework tecnologico completo che include: Smart Contracts per la Verifica delle Competenze: Questa funzionalità assegna automaticamente token agli utenti che superano con successo i test di competenza, rinforzando la struttura di incentivi per risultati di apprendimento genuini. Badge NFT: Questi token digitali significano vari traguardi che gli studenti raggiungono, come completare una sezione del loro corso o padroneggiare competenze specifiche, consentendo loro di scambiare o mostrare digitalmente i loro successi. Governance DAO: I membri della comunità dotati di token possono partecipare alla governance votando su proposte chiave, facilitando una cultura partecipativa che incoraggia l'innovazione nell'offerta di corsi e nelle funzionalità della piattaforma. Cronologia Storica 2022–2023: Concettualizzazione I lavori per DUOLINGO AI iniziano con la creazione di un whitepaper, evidenziando la sinergia tra i progressi dell'AI nell'apprendimento delle lingue e il potenziale decentralizzato della tecnologia blockchain. 2024: Lancio Beta Un lancio beta limitato introduce offerte in lingue popolari, premiando i primi utenti con incentivi in token come parte della strategia di coinvolgimento della comunità del progetto. 2025: Transizione DAO Ad aprile, avviene un lancio completo della mainnet con la circolazione di token, stimolando discussioni nella comunità riguardo a possibili espansioni nelle lingue asiatiche e ad altri sviluppi dei corsi. Sfide e Direzioni Future Ostacoli Tecnici Nonostante i suoi obiettivi ambiziosi, DUOLINGO AI affronta sfide significative. La scalabilità rimane una preoccupazione costante, in particolare nel bilanciare i costi associati all'elaborazione dell'AI e nel mantenere una rete decentralizzata reattiva. Inoltre, garantire la creazione e la moderazione di contenuti di qualità in un'offerta decentralizzata presenta complessità nel mantenere standard educativi. Opportunità Strategiche Guardando al futuro, DUOLINGO AI ha il potenziale per sfruttare partnership di micro-credentialing con istituzioni accademiche, fornendo validazioni verificate dalla blockchain delle competenze linguistiche. Inoltre, l'espansione cross-chain potrebbe consentire al progetto di attingere a basi utenti più ampie e a ulteriori ecosistemi blockchain, migliorando la sua interoperabilità e portata. Conclusione DUOLINGO AI rappresenta una fusione innovativa di intelligenza artificiale e tecnologia blockchain, presentando un'alternativa focalizzata sulla comunità ai sistemi tradizionali di apprendimento delle lingue. Sebbene il suo sviluppo pseudonimo e il modello economico emergente comportino alcuni rischi, l'impegno del progetto verso l'apprendimento gamificato, l'istruzione personalizzata e la governance decentralizzata illumina un percorso per la tecnologia educativa nel regno di Web3. Man mano che l'AI continua a progredire e l'ecosistema blockchain evolve, iniziative come DUOLINGO AI potrebbero ridefinire il modo in cui gli utenti interagiscono con l'istruzione linguistica, potenziando le comunità e premiando il coinvolgimento attraverso meccanismi di apprendimento innovativi.

481 Totale visualizzazioniPubblicato il 2025.04.11Aggiornato il 2025.04.11

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