Des agents d’intelligence artificielle ont tenté de récupérer des données publiques sur les lieux et les entrées d’Amap, le service de cartographie d’Alibaba, entre le 28 septembre et le 8 octobre 2026. Les chercheurs de Swarmchasers relient les traces techniques à Tencent Cloud, sans avoir identifié le modèle utilisé. Leur enquête décrit les requêtes, les méthodes employées et les résultats observés.

Les données recherchées sur Amap

Les agents visaient des informations publiques sur des lieux, leurs entrées et des zones de stationnement, ainsi que des indicateurs de navigation. Parmi les données recherchées figuraient la part des utilisateurs qui se dirigent vers certaines entrées ou certains parkings.

Comment les chercheurs ont suivi l’activité

Les agents soumettaient des URL encodées contenant du code HTML ou JavaScript que le navigateur d’urlquery ouvrait. Ce navigateur servait à exécuter le code, qui envoyait ensuite des requêtes à Amap. Les chercheurs ont étudié les traces de scan d’urlquery et décodé les programmes soumis.

Ils ont également examiné les boîtes de réception créées sur webhook.site et leurs métadonnées. Les agents ont essayé d’autres voies, notamment des lecteurs tiers, des identifiants Amap exposés et des environnements de préproduction, tout en cherchant à contourner les protections anti-robot du service.

Les résultats rapportés

Selon Swarmchasers, la plupart des tentatives ont échoué, mais certaines ont permis de récupérer les données publiques recherchées. Les chercheurs n’ont relevé aucun indice d’accès à des systèmes privés.

La piste Tencent Cloud n’identifie pas le modèle

Les adresses IP associées à la création des boîtes de réception renvoyaient à Tencent Cloud, et des requêtes directes passaient par le proxy hysandbox-ats. Les chercheurs n’ont pas identifié le modèle à l’origine de l’activité. Une personne proche de Tencent leur a indiqué qu’une équipe d’évaluation distincte de l’équipe Hunyuan testait des modèles tiers.

Certains agents se présentaient comme Claude, mais leurs déclarations ne permettaient pas d’établir leur identité. Les chercheurs n’ont pas observé de coordination en temps réel : les agents semblaient travailler en parallèle, avec des éléments d’entrée communs.

Pour inviter les agents à leur écrire, les chercheurs avaient ajouté un texte caché sur leur site. Ils ont ensuite reconnu que ce texte contenait des affirmations fausses et trompeuses sur leur service, déclaré le regretter et l’ont retiré.