Em 26 de outubro, a Cloudflare publicou um relato detalhado sobre uma exposição de dados no Workers AI, seu serviço para executar modelos de IA por meio de uma API. O problema afetou um modelo, o GLM-5.3, entre 27 de agosto e 9 de setembro de 2026. Em 155 respostas, o modelo gerou texto usando dados remanescentes de requisições anteriores, que podiam incluir prompts e respostas parciais de outros usuários.

O que deu errado

Dois problemas se combinaram. A Cloudflare havia configurado o GLM-5.3 com uma janela de contexto de 1.048.576 tokens, mas o pool de memória que mantém o estado de trabalho do modelo (o KV cache) só tinha espaço para 681.280 tokens. Um bug no SGLang, o software de serviço de código aberto que a Cloudflare utiliza, fazia com que requisições mais longas do que isso fossem tratadas como bem-sucedidas em vez de serem rejeitadas. O modelo então continuava a partir de páginas de cache obsoletas, deixadas por requisições anteriores feitas ao mesmo modelo.

É por isso que apenas prompts com mais de 681.280 tokens foram afetados. A Cloudflare afirma que apenas um pequeno número de clientes enviou esse tipo de requisição, que elas se pareciam com um uso comum de contexto longo, e que não encontrou evidências de exploração deliberada. Nenhum outro modelo do Workers AI foi afetado.

Como foi descoberto e corrigido

O pesquisador de segurança Gadi Evron, da Knostic, relatou o problema por meio do programa de bug bounty da Cloudflare no HackerOne, na noite de 8 de setembro (UTC). A Cloudflare reproduziu o problema com duas contas separadas no dia seguinte, tornou o modelo privado às 14h00 UTC de 9 de setembro e o restabeleceu às 19h40 UTC.

As correções incluem um pool de cache grande o suficiente para o contexto completo, cerca de 2,04 milhões de tokens; alterações no SGLang para que requisições acima do limite sejam descartadas antes de qualquer transferência de dados; checksums nas transferências de cache; e novas verificações de implantação que comparam o tamanho da memória com o comprimento do contexto. As alterações no SGLang foram submetidas ao projeto de código aberto. O relato não descreve como os clientes afetados foram notificados.

O que isso significa se sua empresa usa APIs de IA hospedadas

Trate cada prompt como dados que você compartilha com um fornecedor. Mesmo com um provedor grande e confiável, um bug no serviço pode expor esses dados a terceiros. Envie apenas o que a tarefa exige, e remova nomes de clientes, credenciais e segredos antes que cheguem ao modelo.

Tenha cuidado nos limites. Esse bug afetou apenas requisições no extremo da janela de contexto anunciada. Se você envia documentos muito longos por meio de uma API, considere dividi-los em requisições menores em vez de depender do máximo permitido.

Verifique como um provedor lida com incidentes. Ao escolher um provedor de IA, procure por um programa público de bug bounty e relatórios detalhados de pós-incidente como este. Se você enviou prompts com mais de 681.280 tokens para o GLM-5.3 no Workers AI entre 27 de agosto e 9 de setembro, pergunte à Cloudflare se suas requisições estiveram entre as afetadas.