ローカル専用のはずのAI委譲が、文字列ひとつでクラウドに出ていく状態だった

ローカルLLMやAI CLIにタスクを振り分ける自作システムで、ローカル専用モードにセキュリティ上の穴が見つかった。ログに残らないファイル本文までの影響は不明だが、原因構造は一般的だった。

• ローカルLLMにタスクを振り分けるゲートウェイAIにおいて、特定のマーカー文字列（例：`[flash]`）の誤認識により、ローカル専用モードのはずがクラウドにタスクが送信される脆弱性が見つかった。
• クライアント側で実装されたガード機能が、ゲートウェイ側の判定ロジックの変更を追従できていなかったため、意図しないクラウド連携が発生する可能性があった。
• ガード機能がタスク文のみをチェックし、 `--files` で読み込んだファイルの中身をチェック対象外としていたことも、外部への情報漏洩リスクとなっていた。
• 判定の最終権威はサーバー側（ゲートウェイ）にあり、クライアント側のガードはそれに追従する必要があること、ガードには送信される全テキストを検査対象とすべきであることが教訓として挙げられている。