Руководства по безопасности

Cloudflare Workers AI вернул данные других клиентов в 155 ответах (GLM 5.3): что проверить командам, использующим размещенный ИИ

Cloudflare сообщила, что с 27 августа по 9 сентября 2026 года запросы с превышением длины к ее модели Workers AI GLM 5.3 могли возвращать данные из недавних запросов других клиентов в 155 ответах. Что подтверждено, что нет и что проверить командам, отправляющим данные в размещенный ИИ.

Опубликовано 2026-10-31 Обновлено 2026-10-31 Последняя проверка 2026-10-31 9 мин чтения
На этой странице

Для: команд, отправляющих бизнес-данные в размещенные ИИ API (Workers AI или любые другие), и тех, кто запускает собственные серверы вывода LLM. Статья основана на официальной публикации Cloudflare и не описывает, как вызвать этот недостаток.

Развивается: статья будет обновляться по мере публикации организацией новых сведений

По состоянию на 31 октября 2026 года

Пока неизвестно

  • Число пострадавших клиентов
  • Какие виды данных появились в 155 ответах
  • Были ли и как уведомлены отдельные клиенты

Cloudflare опубликовала это описание как скоординированное раскрытие вместе с командой, стоящей за движком вывода с открытым исходным кодом. Она описывает дальнейшую работу по усилению защиты как идущую (проверки целостности на уровне страниц и формальная верификация ее протокола передачи). Мы повторно проверили публикацию 31 октября и более позднего уведомления не нашли.

Что командам, использующим размещенный ИИ, проверить сегодня

1

Выясните, попадаете ли вы в круг затронутых

По данным Cloudflare, была затронута только модель GLM 5.3, только с 27 августа по 9 сентября 2026 года и только для запросов длиннее 681 280 токенов. Поищите в собственных журналах или счетах обращения к этой модели в этом окне и отметьте размеры запросов. По мнению этого сайта, такие длинные запросы необычны, поэтому многие команды не найдут ни одного.

2

Поищите уведомление от поставщика и ведите собственный учет

В публикации Cloudflare не описаны шаги для клиентов и не сказано, как отдельным клиентам сообщили. Проверьте контактные адреса электронной почты и уведомления в панели управления на вашем аккаунте и спросите вашу команду по работе с аккаунтом, если считаете, что попали в круг затронутых. Ведите запись о том, что и когда было отправлено модели, потому что именно она понадобится, чтобы оценить влияние.

3

Составьте перечень того, что попадает в каждый ИИ-сервис

Запишите по каждому сервису, какие виды данных отправляют ваши сотрудники и приложения (записи клиентов, исходный код, учетные данные, договоры). Если среди них есть данные, раскрытие которых вы не можете себе позволить, уберите их из запроса, замаскируйте или используйте развертывание, изолированное для вас. Вообще не вставляйте в запросы секреты, такие как ключи API (почему ключи утекают через ИИ-инструменты).

4

Считайте, что все, что возвращает модель, может быть не вашим

Сообщавшийся симптом — в ответе оказывался текст, принадлежащий кому-то другому. Если размещенная модель когда-либо возвращает текст, который выглядит не связанным с вашим запросом, например названия или код другой компании, перестаньте использовать этот результат, сохраните доказательства и сообщите поставщику по его каналу безопасности.

5

Если вы запускаете собственные серверы вывода, примените проверки движка

Cloudflare рекомендует операторам того же движка измерять пул кеша на каждом узле и сравнивать его с длиной контекста модели после любого изменения весов, квантизации, параллелизма или настроек памяти; обновиться до версии движка 0.5.22 или новее; включить параметры обнаружения повреждений там, где модель их поддерживает; и настроить балансировщики нагрузки так, чтобы избегать прерываний до первого токена. Точные настройки читайте в самой публикации.

Что произошло (по данным Cloudflare)

Ниже приведено на основе публикации Cloudflare от 26 октября 2026 года. Время указано в UTC, как в публикации.

  1. 27 августа 2026

    GLM 5.3 стала доступна в Workers AI. Cloudflare говорит, что ее пул кеша был меньше длины контекста модели, и об этом несоответствии знали до запуска.
  2. 8 сентября, 23:11

    Через программу вознаграждения за уязвимости Cloudflare поступило сообщение.
  3. 9 сентября, 13:22

    Cloudflare объявила инцидент безопасности. Согласно публикации, ее команда безопасности продуктов воспроизвела утечку с двух независимых аккаунтов за 25 минут.
  4. 9 сентября, 14:00

    Модель была сделана закрытой (запросы возвращали ошибку).
  5. 9 сентября, 14:35–19:04

    Выявлена первопричина, узлы prefill переведены на исправленную конфигурацию, затем все развертывание пересобрано с патчем движка и проверено.
  6. 9 сентября, 19:40

    Модель снова стала общедоступной.
  7. 16 сентября – 19 октября

    В движок с открытым исходным кодом влиты и выпущены исправления основного проекта, включая версию 0.5.22 от 19 октября.
  8. 26 октября

    Cloudflare опубликовала свое описание.
155
Затронутые ответы (подсчет Cloudflare)
14 дней
27 авг. – 9 сент. 2026
681 280
Длина запроса (токенов), выше которой это происходило
1 модель
Только GLM 5.3; никакие другие модели Workers AI
Факты в опубликованном Cloudflare виде
Сервис и модель
Workers AI, GLM 5.3 (модель генерации текста от стороннего разработчика)
Что было раскрыто
Данные из запросов других клиентов к той же модели, сделанных незадолго до затронутого запроса
Кто мог это увидеть
Клиенты, чьи запросы с превышением длины получили затронутые ответы
Причина, часть 1
Пул кеша вмещал 681 280 токенов, тогда как длина контекста составляет 1 048 576 токенов
Причина, часть 2
Ошибка в движке вывода с открытым исходным кодом: запрос с превышением длины принимался, а не отклонялся, и ответ брал данные со страниц кеша, на которых еще хранились данные более ранних запросов
Эксплуатация
После исключения тестов Cloudflare и исследователя запросы по времени и объему соответствовали обычному использованию длинного контекста; свидетельств целенаправленной эксплуатации нет
Исправление
Конфигурация приведена в соответствие с предыдущей версией модели (пул теперь около 2,04 млн токенов), патч движка, отклоняющий такие запросы при приеме, и проверка размера пула относительно длины контекста перед изменениями развертывания

Что известно и что пока нет

Состояние на 31 октября 2026 года.

ПунктЧто говорит CloudflareСтатус
ПериодС 27 августа по 9 сентября 2026 годаПодтверждено (Cloudflare)
Затронутая модельТолько GLM 5.3; никакие другие модели Workers AIПодтверждено (Cloudflare)
Затронутые ответы155, все для запросов длиннее 681 280 токеновПодтверждено (Cloudflare)
Число клиентов«Небольшое число клиентов»Не раскрыто
Содержание раскрытых данныхНедавние запросы других клиентовТип и чувствительность не раскрыты
Целенаправленная эксплуатацияСвидетельств не найденоВывод Cloudflare
Индивидуальное уведомлениеВ публикации не описаноНе раскрыто
ИсправлениеРазвернуто 9 сентября; исправления основного проекта выпущены позжеПодтверждено (Cloudflare)

Почему общий кеш может приводить к утечке между клиентами

Размещенные языковые модели обслуживают многих клиентов на одном и том же оборудовании и хранят рабочую память (кеш) обрабатываемого текста, чтобы отвечать быстрее. В общем случае, если эта память используется повторно без очистки или читается в размере, отличном от записанного, текст одного клиента может появиться в выводе другого. Это общее объяснение данного класса проблем, а не дополнительная подробность об этом инциденте.

В собственном описании Cloudflare выделяются две вещи. Несоответствие между размером кеша и длиной контекста было известно до запуска, а ее предзапусковые тесты проверяли коды статуса и потоковую передачу, а не то, имеет ли вывод смысл. Cloudflare говорит, что теперь перед каждым изменением развертывания она сверяет пул кеша с длиной контекста из работающего движка. Для клиентов урок в том, что «запрос выполнен» не означает, что ответ ваш.

Для команд, управляющих ИИ-сервисами: одна проверка из этого описания

Если вы обслуживаете модель более чем для одного клиента или команды, добавьте тест, который отправляет входные данные с превышением длины и на границе размера и проверяет, что результатом будет ошибка, а не успешный ответ. Кроме того, после любого изменения весов модели, квантизации или настроек памяти проверяйте, что кеша по-прежнему достаточно для заявленной длины контекста. Оба пункта напрямую следуют из причин, которые описывает Cloudflare.

Пул кеша 681 280 токенов, длина контекста 1 048 576

↓

Не меньше ли кеш заявленной длины контекста?

Запрос с превышением длины принят, а не отклонен

↓

Возвращает ли тестовый ввод с превышением длины ошибку?

Тесты проверяли коды статуса, а не вывод

↓

Проверяют ли тесты, что вывод принадлежит запросу?

Что, по словам Cloudflare, пошло не так, и соответствующая проверка (общее соответствие)

Источники (публичные сведения)

  • Блог Cloudflare, публикация о раскрытии кеша KV между запросами в модели Workers AI и его устранении (26 октября 2026) — blog.cloudflare.com

История обновлений

2026-10-31: Первая версия, основанная на публикации Cloudflare от 26 октября. Мы обновим эту статью, если Cloudflare или сопровождающие движка опубликуют больше сведений.

Читайте далее

Последние срочные сообщения

FAQ

QЧто произошло в Workers AI?
A

Согласно публикации Cloudflare от 26 октября 2026 года, с 27 августа по 9 сентября 2026 года некоторые запросы небольшого числа клиентов к модели GLM 5.3 в Workers AI получали ответы, содержащие данные из запросов других клиентов к той же модели, сделанных незадолго до этого. Cloudflare насчитывает 155 таких ответов.

QБыли ли раскрыты мои данные?
A

Cloudflare говорит, что были затронуты только запросы длиннее 681 280 токенов в GLM 5.3 и что другие модели Workers AI не затронуты. Если вы не отправляли таких длинных запросов к этой модели в тот период, в публикации нет указаний на то, что вы попали в круг затронутых. В публикации не сказано, сколько клиентов было вовлечено, кроме «небольшого числа клиентов», и не перечислены шаги для клиентов; проверьте любое уведомление от Cloudflare на вашем аккаунте.

QИспользовали ли этот недостаток намеренно для кражи данных?
A

Cloudflare говорит, что после исключения собственных тестов и тестов исследователя затронутые запросы по времени и объему соответствовали обычному использованию длинного контекста и что она не нашла свидетельств целенаправленной эксплуатации. Это собственный вывод Cloudflare.

QКакова причина?
A

Cloudflare называет две причины. Пул кеша GLM 5.3 вмещал 681 280 токенов, тогда как длина контекста модели составляет 1 048 576 токенов; по ее словам, об этом несоответствии знали до запуска. Отдельно ошибка в движке вывода с открытым исходным кодом позволяла принять запрос с превышением длины, а не отклонить его, поэтому ответ брал данные со страниц кеша, на которых еще хранились данные более ранних запросов.

QИсправлено ли это?
A

Cloudflare говорит, что модель была сделана закрытой 9 сентября, исправлена изменением конфигурации и патчем движка в тот же день и восстановлена в 19:40 UTC. Теперь пул вмещает около 2,04 млн токенов, примерно вдвое больше длины контекста. Исправление в основном движке вышло в более поздних релизах.

QЧто делать командам, использующим размещенные ИИ API?
A

Это общий совет этого сайта, а не Cloudflare. Знайте, какие данные вы отправляете каждому поставщику ИИ, не отправляйте данные, раскрытие которых вы не можете себе позволить, ведите журналы того, что и когда отправлено, и читайте уведомления поставщика о безопасности. Если вы запускаете собственные серверы вывода, в публикации Cloudflare перечислены конкретные проверки для этого движка.