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

marsbitPublicado em 2026-07-01Última atualização em 2026-07-01

Resumo

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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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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Grok AI: Revolucionar a Tecnologia Conversacional na Era Web3 Introdução No panorama em rápida evolução da inteligência artificial, a Grok AI destaca-se como um projeto notável que liga os domínios da tecnologia avançada e da interação com o utilizador. Desenvolvida pela xAI, uma empresa liderada pelo renomado empreendedor Elon Musk, a Grok AI procura redefinir a forma como interagimos com a inteligência artificial. À medida que o movimento Web3 continua a florescer, a Grok AI visa aproveitar o poder da IA conversacional para responder a consultas complexas, proporcionando aos utilizadores uma experiência que é não apenas informativa, mas também divertida. O que é a Grok AI? A Grok AI é um sofisticado chatbot de IA conversacional projetado para interagir com os utilizadores de forma dinâmica. Ao contrário de muitos sistemas de IA tradicionais, a Grok AI abraça uma gama mais ampla de perguntas, incluindo aquelas tipicamente consideradas inadequadas ou fora das respostas padrão. Os principais objetivos do projeto incluem: Raciocínio Fiável: A Grok AI enfatiza o raciocínio de senso comum para fornecer respostas lógicas com base na compreensão contextual. Supervisão Escalável: A integração de assistência de ferramentas garante que as interações dos utilizadores sejam monitorizadas e otimizadas para qualidade. Verificação Formal: A segurança é primordial; a Grok AI incorpora métodos de verificação formal para aumentar a fiabilidade das suas saídas. Compreensão de Longo Contexto: O modelo de IA destaca-se na retenção e recordação de um extenso histórico de conversas, facilitando discussões significativas e contextualizadas. Robustez Adversarial: Ao focar na melhoria das suas defesas contra entradas manipuladas ou maliciosas, a Grok AI visa manter a integridade das interações dos utilizadores. Em essência, a Grok AI não é apenas um dispositivo de recuperação de informações; é um parceiro conversacional imersivo que incentiva um diálogo dinâmico. Criador da Grok AI A mente por trás da Grok AI não é outra senão Elon Musk, um indivíduo sinónimo de inovação em vários campos, incluindo automóvel, viagens espaciais e tecnologia. Sob a égide da xAI, uma empresa focada em avançar a tecnologia de IA de maneiras benéficas, a visão de Musk visa reformular a compreensão das interações com a IA. A liderança e a ética fundacional são profundamente influenciadas pelo compromisso de Musk em ultrapassar os limites tecnológicos. Investidores da Grok AI Embora os detalhes específicos sobre os investidores que apoiam a Grok AI permaneçam limitados, é reconhecido publicamente que a xAI, a incubadora do projeto, é fundada e apoiada principalmente pelo próprio Elon Musk. As anteriores empreitadas e participações de Musk fornecem um forte apoio, reforçando ainda mais a credibilidade e o potencial de crescimento da Grok AI. No entanto, até agora, informações sobre fundações ou organizações de investimento adicionais que apoiam a Grok AI não estão prontamente acessíveis, marcando uma área para exploração futura potencial. Como Funciona a Grok AI? A mecânica operacional da Grok AI é tão inovadora quanto a sua estrutura conceptual. O projeto integra várias tecnologias de ponta que facilitam as suas funcionalidades únicas: Infraestrutura Robusta: A Grok AI é construída utilizando Kubernetes para orquestração de contêineres, Rust para desempenho e segurança, e JAX para computação numérica de alto desempenho. Este trio assegura que o chatbot opere de forma eficiente, escale eficazmente e sirva os utilizadores prontamente. Acesso a Conhecimento em Tempo Real: Uma das características distintivas da Grok AI é a sua capacidade de aceder a dados em tempo real através da plataforma X—anteriormente conhecida como Twitter. Esta capacidade concede à IA acesso às informações mais recentes, permitindo-lhe fornecer respostas e recomendações oportunas que outros modelos de IA poderiam perder. Dois Modos de Interação: A Grok AI oferece aos utilizadores a escolha entre “Modo Divertido” e “Modo Regular”. O Modo Divertido permite um estilo de interação mais lúdico e humorístico, enquanto o Modo Regular foca em fornecer respostas precisas e exatas. Esta versatilidade assegura uma experiência adaptada que atende a várias preferências dos utilizadores. Em essência, a Grok AI combina desempenho com envolvimento, criando uma experiência que é tanto enriquecedora quanto divertida. Cronologia da Grok AI A jornada da Grok AI é marcada por marcos fundamentais que refletem as suas fases de desenvolvimento e implementação: Desenvolvimento Inicial: A fase fundamental da Grok AI ocorreu ao longo de aproximadamente dois meses, durante os quais o treinamento inicial e o ajuste do modelo foram realizados. 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Portanto, categorizamos esta informação como desconhecida até que detalhes concretos sejam disponibilizados no domínio público. Quem são os Investidores da Euruka Tech, $erc ai? De forma semelhante, a identificação de investidores ou organizações de apoio para o projeto Euruka Tech não é prontamente fornecida através da pesquisa disponível. Um aspeto que é crucial para potenciais partes interessadas ou utilizadores que consideram envolver-se com a Euruka Tech é a garantia que vem de parcerias financeiras estabelecidas ou apoio de empresas de investimento respeitáveis. Sem divulgações sobre afiliações de investimento, é difícil tirar conclusões abrangentes sobre a segurança financeira ou a longevidade do projeto. Em linha com a informação encontrada, esta seção também se encontra no estado de desconhecido. Como funciona a Euruka Tech, $erc ai? Apesar da falta de especificações técnicas detalhadas para a Euruka Tech, é essencial considerar as suas ambições inovadoras. 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Ao aplicar contratos inteligentes, o projeto visa automatizar processos de verificação de habilidades e alocação de tokens, aderindo aos princípios do Web3 que enfatizam a transparência e a propriedade do utilizador. O modelo diverge das abordagens tradicionais de aquisição de línguas ao apoiar-se fortemente numa estrutura de governança orientada pela comunidade, permitindo que os detentores de tokens sugiram melhorias ao conteúdo dos cursos e à distribuição de recompensas. Alguns dos objetivos notáveis do DUOLINGO AI incluem: Aprendizagem Gamificada: O projeto integra conquistas em blockchain e tokens não fungíveis (NFTs) para representar níveis de proficiência linguística, promovendo a motivação através de recompensas digitais envolventes. Criação de Conteúdo Descentralizada: Abre caminhos para educadores e entusiastas de línguas contribuírem com os seus cursos, facilitando um modelo de partilha de receitas que beneficia todos os colaboradores. Personalização Através de IA: Ao empregar modelos avançados de aprendizagem de máquina, o DUOLINGO AI personaliza as lições para se adaptar ao progresso de aprendizagem individual, semelhante às características adaptativas encontradas em plataformas estabelecidas. Criadores do Projeto e Governança A partir de abril de 2025, a equipa por trás do $DUOLINGO AI permanece pseudónima, uma prática frequente no panorama descentralizado das criptomoedas. Esta anonimidade visa promover o crescimento coletivo e o envolvimento das partes interessadas, em vez de se concentrar em desenvolvedores individuais. O contrato inteligente implementado na blockchain Solana indica o endereço da carteira do desenvolvedor, o que significa o compromisso com a transparência em relação às transações, apesar da identidade dos criadores ser desconhecida. De acordo com o seu roteiro, o DUOLINGO AI pretende evoluir para uma Organização Autónoma Descentralizada (DAO). Esta estrutura de governança permite que os detentores de tokens votem em questões críticas, como implementações de funcionalidades e alocação de tesouraria. Este modelo alinha-se com a ética de empoderamento comunitário encontrada em várias aplicações descentralizadas, enfatizando a importância da tomada de decisão coletiva. Investidores e Parcerias Estratégicas Atualmente, não existem investidores institucionais ou capitalistas de risco publicamente identificáveis ligados ao $DUOLINGO AI. Em vez disso, a liquidez do projeto origina-se principalmente de trocas descentralizadas (DEXs), marcando um contraste acentuado com as estratégias de financiamento das empresas tradicionais de tecnologia educacional. Este modelo de base indica uma abordagem orientada pela comunidade, refletindo o compromisso do projeto com a descentralização. No seu whitepaper, o DUOLINGO AI menciona a formação de colaborações com “plataformas de educação blockchain” não especificadas, com o objetivo de enriquecer a sua oferta de cursos. Embora parcerias específicas ainda não tenham sido divulgadas, estes esforços colaborativos sugerem uma estratégia para misturar inovação em blockchain com iniciativas educativas, expandindo o acesso e o envolvimento dos utilizadores em diversas vias de aprendizagem. Arquitetura Tecnológica Integração de IA O DUOLINGO AI incorpora dois componentes principais impulsionados por IA para melhorar as suas ofertas educativas: Motor de Aprendizagem Adaptativa: Este motor sofisticado aprende a partir das interações dos utilizadores, semelhante a modelos proprietários de grandes plataformas educativas. Ele ajusta dinamicamente a dificuldade das lições para abordar desafios específicos dos alunos, reforçando áreas fracas através de exercícios direcionados. Agentes Conversacionais: Ao empregar chatbots alimentados por GPT-4, o DUOLINGO AI oferece uma plataforma para os utilizadores se envolverem em conversas simuladas, promovendo uma experiência de aprendizagem de línguas mais interativa e prática. Infraestrutura Blockchain Construído na blockchain Solana, o $DUOLINGO AI utiliza uma estrutura tecnológica abrangente que inclui: Contratos Inteligentes de Verificação de Habilidades: Esta funcionalidade atribui automaticamente tokens aos utilizadores que passam com sucesso em testes de proficiência, reforçando a estrutura de incentivos para resultados de aprendizagem genuínos. Emblemas NFT: Estes tokens digitais significam vários marcos que os alunos alcançam, como completar uma seção do seu curso ou dominar habilidades específicas, permitindo-lhes negociar ou exibir as suas conquistas digitalmente. Governança DAO: Membros da comunidade com tokens podem participar na governança votando em propostas-chave, facilitando uma cultura participativa que incentiva a inovação nas ofertas de cursos e funcionalidades da plataforma. Cronologia Histórica 2022–2023: Conceituação O trabalho preliminar para o DUOLINGO AI começa com a criação de um whitepaper, destacando a sinergia entre os avanços em IA na aprendizagem de línguas e o potencial descentralizado da tecnologia blockchain. 2024: Lançamento Beta Um lançamento beta limitado introduz ofertas em línguas populares, recompensando os primeiros utilizadores com incentivos em tokens como parte da estratégia de envolvimento comunitário do projeto. 2025: Transição para DAO Em abril, ocorre um lançamento completo da mainnet com a circulação de tokens, promovendo discussões comunitárias sobre possíveis expansões para línguas asiáticas e outros desenvolvimentos de cursos. Desafios e Direções Futuras Obstáculos Técnicos Apesar dos seus objetivos ambiciosos, o DUOLINGO AI enfrenta desafios significativos. A escalabilidade continua a ser uma preocupação constante, particularmente no equilíbrio dos custos associados ao processamento de IA e à manutenção de uma rede descentralizada responsiva. Além disso, garantir a criação e moderação de conteúdo de qualidade num ambiente descentralizado apresenta complexidades na manutenção dos padrões educativos. Oportunidades Estratégicas Olhando para o futuro, o DUOLINGO AI tem o potencial de aproveitar parcerias de micro-certificação com instituições académicas, proporcionando validações verificadas em blockchain das habilidades linguísticas. Além disso, a expansão cross-chain poderia permitir que o projeto acedesse a bases de utilizadores mais amplas e a ecossistemas de blockchain adicionais, melhorando a sua interoperabilidade e alcance. Conclusão DUOLINGO AI representa uma fusão inovadora de inteligência artificial e tecnologia blockchain, apresentando uma alternativa focada na comunidade aos sistemas tradicionais de aprendizagem de línguas. Embora o seu desenvolvimento pseudónimo e o modelo económico emergente tragam certos riscos, o compromisso do projeto com a aprendizagem gamificada, educação personalizada e governança descentralizada ilumina um caminho a seguir para a tecnologia educativa no domínio do Web3. À medida que a IA continua a avançar e o ecossistema blockchain evolui, iniciativas como o DUOLINGO AI poderão redefinir a forma como os utilizadores interagem com a educação linguística, empoderando comunidades e recompensando o envolvimento através de mecanismos de aprendizagem inovadores.

461 Visualizações TotaisPublicado em {updateTime}Atualizado em 2025.04.11

O que é DUOLINGO AI

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