KI-Songgenerator Suno: Quellcode geleakt, Datensammlung enthüllt
Ein Datenleck der Plattform Suno hat enthüllt, dass das Unternehmen Millionen von Liedern von verschiedenen Streaming-Diensten und anderen Quellen gesammelt hat, um seine KI-Modelle zu trainieren.
Die KI-Songgenerator-Plattform Suno ist Ziel eines erheblichen Datenlecks geworden, das die umfangreichen Datensammlungspraktiken des Unternehmens zur Schulung seiner KI-Modelle aufgedeckt hat. Laut einem Hacking-Bericht hat Suno Millionen von Liedern und Texten von Plattformen wie YouTube Music, Deezer und Genius heruntergeladen. Beweise für diese Datensammlung stammen aus geleaktem internen Quellcode, der von Hackern veröffentlicht wurde.
Die Plattform soll Materialien von Diensten wie Pond5 und Jamendo verwendet haben. Insbesondere wurden über 11.000 Stunden Audiomaterial von YouTube Music und mehr als 17.000 Stunden Liedtexte von Genius gesammelt. Suno hatte zuvor angegeben, öffentlich zugängliche Daten zu verwenden, aber das Leck deutet auf eine systematischere und breitere Datenerwerbsstrategie hin.
Zusätzlich zum Quellcode erhielten Hacker auch Zugang zur Kundendatenbank von Suno. Diese Datenbank enthielt angeblich E-Mail-Adressen von Benutzern, Telefonnummern und teilweise Kreditkartendaten, die über Stripe gespeichert wurden. Suno hat jedoch beschlossen, seine Benutzer nicht über den Sicherheitsvorfall zu informieren.
Suno hat seine Entscheidung verteidigt und sie als "begrenzten Sicherheitsvorfall" bezeichnet und erklärt, der geleakte Quellcode sei veraltet gewesen. Das Unternehmen stellte fest, dass keine vollständigen Kreditkartennummern kompromittiert wurden und es daher keine rechtliche Verpflichtung zur Ausgabe einer Warnung sah. Das Unternehmen sieht sich nun mit möglicher öffentlicher Kritik und Überprüfung seiner Datenhandhabung und Sicherheitspraktiken konfrontiert.