適用對象：向託管 AI API（Workers AI 或任何其他服務）傳送業務資料的團隊，以及自行執行 LLM 推論伺服器的人員。本文根據 Cloudflare 的官方文章撰寫，不涉及如何觸發該漏洞。
進行中：隨著機構發布更多資訊，本文將會更新
截至2026年10月31日尚不清楚
- 受影響的客戶數量
- 155 則回應中出現了哪些類型的資料
- 是否以及如何向個別客戶發出通知
Cloudflare 與開源推論引擎背後的團隊協同揭露並發布了這份說明。其表示進一步的強化工作正在進行中（頁面層級完整性檢查以及對其傳輸協定的形式化驗證）。我們於10月31日重新查看了該文章，未發現後續通知。
使用託管 AI 的團隊今天應檢查什麼
確認您是否在受影響範圍內
據 Cloudflare 稱，只有 GLM 5.3 模型受到影響，僅限於2026年8月27日至9月9日，且僅限於長度超過 681,280 個 token 的提示詞。請在您自己的日誌或帳單中，尋找該期間內對該模型的呼叫，並記下提示詞的長度。本站認為，如此長的提示詞並不常見，因此許多團隊會發現沒有。
查看供應商的通知，並保留您自己的紀錄
Cloudflare 的文章沒有描述針對客戶的步驟，也沒有說明如何通知個別客戶。請查看您帳號上的聯絡信箱與控制台通知，如果您認為自己在受影響範圍內，請詢問您的客戶經理團隊。請記錄傳送給該模型的內容及時間，因為這是您判斷影響時所需要的。
盤點輸入到每項 AI 服務中的內容
對每項服務，寫下您的員工與應用程式傳送的資料類型（客戶紀錄、原始碼、憑證、合約）。如果其中包含一旦暴露就無法承受的資料，請將其從提示詞中移除、進行遮罩，或使用為您單獨隔離的部署。請完全不要把 API 金鑰等機密貼到提示詞中（金鑰為何會透過 AI 工具外洩）。
將模型回傳的任何內容視為可能不屬於您
所回報的症狀是回應中包含屬於他人的文字。如果託管模型回傳的文字看起來與您的提示詞無關，例如其他公司的名稱或程式碼，請停止使用該輸出，保存證據，並透過供應商的安全管道向其通報。
如果您執行自己的推論伺服器，請執行引擎檢查項目
Cloudflare 建議同一引擎的營運方：在變更權重、量化、平行方式或記憶體設定之後，測量每個節點上的快取池並與模型的上下文長度比較；升級至引擎 0.5.22 或更新版本；在模型支援的情況下啟用損毀偵測選項；並設定負載平衡器，避免在第一個 token 之前中止請求。具體設定請閱讀該文章本身。
事件經過（來自 Cloudflare）
以下內容根據 Cloudflare 2026年10月26日的文章。時間為文章中給出的 UTC 時間。
2026年8月27日
GLM 5.3 在 Workers AI 上線。Cloudflare 表示，其快取池小於模型的上下文長度，這一不一致在上線前就已知悉。9月8日 23:11
透過 Cloudflare 的漏洞賞金計畫收到一份回報。9月9日 13:22
Cloudflare 宣布發生資安事件。據文章稱，其產品安全團隊在 25 分鐘內使用兩個獨立帳號重現了該洩漏。9月9日 14:00
該模型被設為私有（請求回傳錯誤）。9月9日 14:35–19:04
找出根本原因，將預填（prefill）節點遷移到修正後的設定，然後使用引擎修補重建整個部署並完成驗證。9月9日 19:40
該模型重新公開。9月16日 – 10月19日
上游修復已合併並在開源引擎中發布，包括10月19日發布的 0.5.22 版本。10月26日
Cloudflare 發表了其說明。
- 服務與模型
- Workers AI，GLM 5.3（由第三方開發者提供的文字生成模型）
- 暴露的內容
- 其他客戶在受影響請求之前不久向同一模型發出的請求中的資料
- 誰能看到
- 其超長提示詞收到了受影響回應的客戶
- 原因之一
- 快取池容量為 681,280 個 token，而上下文長度為 1,048,576 個 token
- 原因之二
- 開源推論引擎中的一個漏洞：超長請求被接受而不是被拒絕，回應引用了仍保存著先前請求資料的快取頁
- 利用情況
- 在排除 Cloudflare 自身測試與研究人員的測試後，請求在時間與數量上與一般的長上下文使用相符；沒有蓄意利用的證據
- 修復
- 設定與先前的模型版本保持一致（快取池現約 204 萬個 token）、引擎修補在接收階段拒絕此類請求，以及在變更部署之前核對快取池大小與上下文長度
已知與未知的資訊
截至2026年10月31日的狀態。
| 項目 | Cloudflare 的說法 | 狀態 |
|---|---|---|
| 期間 | 2026年8月27日至9月9日 | 已確認（Cloudflare） |
| 受影響的模型 | 僅 GLM 5.3；沒有其他 Workers AI 模型 | 已確認（Cloudflare） |
| 受影響的回應 | 155 則，均針對超過 681,280 個 token 的提示詞 | 已確認（Cloudflare） |
| 客戶數量 | 「少數客戶」 | 未揭露 |
| 暴露資料的內容 | 其他客戶的近期請求 | 類型與敏感程度未揭露 |
| 蓄意利用 | 未發現證據 | Cloudflare 的調查結論 |
| 個別通知 | 文章中未描述 | 未揭露 |
| 修復 | 9月9日已部署；上游修復隨後發布 | 已確認（Cloudflare） |
為什麼共用同一快取會在客戶之間洩漏
託管語言模型在同一硬體上為許多客戶提供服務，並為正在處理的文字保留一份工作記憶體（快取），以便更快地回應。一般而言，如果這塊記憶體在未清除的情況下被重複使用，或者讀取的大小與寫入時不同，一位客戶的文字就可能出現在另一位客戶的輸出中。這是對此類問題的一般性說明，並非關於本事件的額外細節。
在 Cloudflare 自己的說明中，有兩點值得注意。快取大小與上下文長度之間的不一致在上線前就已知悉，而其上線前的測試檢查的是狀態碼與串流傳輸，而不是輸出是否合理。Cloudflare 表示，現在每次變更部署之前，都會透過執行中的引擎核對快取池與上下文長度。對客戶而言，教訓是：「請求成功」並不能說明回應屬於您。
面向營運 AI 服務的團隊：從這份說明中得到的一項檢查
如果您為多個客戶或團隊提供模型服務，請增加一項測試：傳送超長與邊界大小的輸入，並檢查結果是錯誤而不是成功的回答。此外，在變更模型權重、量化或記憶體設定之後，要驗證快取是否仍足以支援所宣稱的上下文長度。這兩項都直接來自 Cloudflare 所描述的原因。
快取池 681,280 個 token，上下文長度 1,048,576
↓→
快取是否至少與所宣稱的上下文長度一樣大？
超長請求被接受，而不是被拒絕
↓→
超長的測試輸入是否回傳錯誤？
測試檢查的是狀態碼，而不是輸出
↓→
測試是否檢查輸出屬於該請求？
資料來源（公開紀錄）
- Cloudflare 部落格，關於 Workers AI 模型中跨請求 KV 快取暴露及其修復的文章（2026年10月26日）— blog.cloudflare.com
更新紀錄
2026-10-31：初版，根據 Cloudflare 10月26日的文章。如果 Cloudflare 或該引擎的維護者發布更多資訊，我們將更新本文。
延伸閱讀
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