26 अक्टूबर 2026 को Cloudflare ने एक घटना रिपोर्ट प्रकाशित की, जिसमें पुष्टि की गई कि 27 अगस्त से 9 सितंबर 2026 के बीच उसके Workers AI प्लेटफ़ॉर्म पर GLM-5.3 मॉडल के 155 जवाबों में दूसरे ग्राहकों के अनुरोधों का डेटा था। केवल बहुत लंबे अनुरोध प्रभावित हुए, जो 681,280 टोकन से ऊपर थे, और Cloudflare का कहना है कि जानबूझकर दुरुपयोग का कोई सबूत नहीं मिला। AI सेवा को फ़ाइलें भेजने वाली हर कंपनी के लिए सबक सीधा है: आप प्रदाता की मशीनें अनजान लोगों के साथ साझा करते हैं, और ग्राहकों के बीच का अलगाव विफल हो सकता है। इस हफ़्ते क्या करें: अपनी टीम द्वारा इस्तेमाल की जाने वाली हर AI सेवा की सूची बनाएँ, हर प्रदाता से नीचे दिए पाँच सवाल पूछें, और वह व्यक्तिगत डेटा भेजना बंद करें जिसकी काम को ज़रूरत नहीं है। अगर आपने बिना ज्ञात मालिक वाले AI मॉडलों पर हमारा लेख पढ़ा है, तो यह घटना दिखाती है कि जाना-माना प्रदाता भी कोई गारंटी नहीं है।

सरल शब्दों में क्या हुआ

Workers AI कंपनियों को अपने सर्वर ख़रीदने के बजाय Cloudflare के सर्वरों पर चलने वाले AI मॉडलों के लिए इस्तेमाल के हिसाब से भुगतान करने देता है। Cloudflare ने GLM-5.3 के लिए 1,048,576 टोकन की कॉन्टेक्स्ट विंडो बताई थी, यानी मॉडल बहुत लंबे इनपुट ले सकता था। लेकिन इन इनपुट को प्रोसेस करने के लिए रखा गया मेमोरी पूल सिर्फ़ 681,280 टोकन के लिए काफ़ी था। जब कोई अनुरोध इससे लंबा होता, तो सर्विंग सॉफ़्टवेयर (SGLang) को उसे एरर के साथ अस्वीकार करना चाहिए था। इसके बजाय वह चलता रहा, पिछले अनुरोधों के बचे हुए मेमोरी पेजों से जवाब बनाया, और उसे एक सामान्य, सफल जवाब की तरह लौटा दिया।

नतीजा: कुछ ग्राहकों को ऐसे जवाब मिले जिनमें दूसरे ग्राहकों के भेजे गए हिस्से थे। Cloudflare के अनुसार समस्या केवल GLM-5.3 में थी, उसके दूसरे मॉडलों में नहीं।

घटनाक्रम

  • 27 अगस्त 2026: GLM-5.3 Workers AI पर लॉन्च होता है और डेटा उजागर होना शुरू होता है।
  • 8 सितंबर: Knostic के सुरक्षा शोधकर्ता Gadi Evron, HackerOne पर Cloudflare के बग बाउंटी कार्यक्रम के ज़रिए समस्या की रिपोर्ट करते हैं।
  • 9 सितंबर, 13:22 UTC: Cloudflare घटना घोषित करता है; 14:00 UTC पर, यानी 38 मिनट बाद, मॉडल बंद हो जाता है।
  • 9 सितंबर, 19:40 UTC: मेमोरी पूल ठीक करने और सर्विंग सॉफ़्टवेयर में पैच लगाने के बाद सेवा बहाल होती है।
  • 26 अक्टूबर: SGLang के मेंटेनरों और शोधकर्ता के साथ तालमेल से सार्वजनिक खुलासा।

यानी 13 दिनों तक डेटा उजागर रहा, और इसे Cloudflare की अपनी निगरानी ने नहीं बल्कि एक बाहरी शोधकर्ता ने पकड़ा। रिपोर्ट यह नहीं बताती कि प्रभावित ग्राहकों को अलग-अलग सूचित किया गया या नहीं।

GLM-5.3 का नाम तक न सुनने वाली सऊदी कंपनी के लिए यह क्यों मायने रखता है

आज ज़्यादातर कंपनियाँ AI को किसी साझा सेवा के ज़रिए इस्तेमाल करती हैं: ग्राहकों के संदेश पढ़ने वाला चैटबॉट, अनुबंधों का सारांश बनाने वाला टूल, चालानों को वर्गीकृत करने वाला सिस्टम। हर मामले में आपका टेक्स्ट ऐसे सर्वरों तक जाता है जो उसी समय हज़ारों दूसरी कंपनियों के अनुरोध प्रोसेस कर रहे होते हैं। प्रदाता उन्हें अलग रखने का वादा करता है। यह घटना दिखाती है कि यह वादा ऐसे कॉन्फ़िगरेशन विवरणों पर टिका है जो ग़लत हो सकते हैं, और ग़लती का कोई संकेत भी न मिले: प्रभावित ग्राहकों को एरर संदेश नहीं, बल्कि सामान्य जवाब मिला।

यहाँ ट्रिगर बहुत लंबे इनपुट थे। ठीक यही वह इस्तेमाल है जिसकी ओर कई कंपनियाँ बढ़ रही हैं: अनुबंधों का पूरा संग्रह या पूरे साल का पत्राचार एक ही अनुरोध में अपलोड करना।

अपने AI प्रदाता से पूछने के पाँच सवाल

  1. क्या मेरा डेटा साझा मशीनों पर प्रोसेस होता है या मेरे लिए आरक्षित क्षमता पर? आरक्षित क्षमता महँगी है, लेकिन यह इस पूरी श्रेणी का जोखिम ख़त्म कर देती है।
  2. अगर कोई अनुरोध मॉडल की सीमा पार कर जाए तो आप क्या करते हैं? सही जवाब है साफ़ अस्वीकृति, न कि चुपचाप काट देना या किसी और चीज़ पर बना जवाब।
  3. मेरे डेटा से जुड़ी घटना की सूचना आप कितने घंटों में देंगे, और क्या यह अनुबंध में लिखा है? अपनी ज़िम्मेदारियाँ पूरी करने के लिए आपको इसकी ज़रूरत है।
  4. क्या आप मेरे अनुरोध और जवाब रखते हैं, कितने समय तक और कहाँ? जो डेटा रखा ही नहीं जाता, वह बाद में किसी और के जवाब में नहीं आ सकता।
  5. क्या आपके पास बग बाउंटी कार्यक्रम या बाहरी सुरक्षा परीक्षण है? इस मामले में खामी एक बाहरी शोधकर्ता ने ही खोजी थी।

सऊदी कानून आपसे क्या अपेक्षा करता है

अगर आपके ग्राहकों या कर्मचारियों का व्यक्तिगत डेटा आपके चुने हुए प्रदाता के ज़रिए लीक होता है, तो ज़िम्मेदारी प्रदाता पर नहीं चली जाती। व्यक्तिगत डेटा संरक्षण कानून (PDPL) के कार्यान्वयन विनियमों का अनुच्छेद 24 कहता है कि संबंधित लोगों को नुकसान पहुँचा सकने वाली घटना की जानकारी मिलने के 72 घंटों के भीतर सक्षम प्राधिकरण को सूचित करना होगा। जो प्रदाता आपको कुछ नहीं बताता, या हफ़्तों बाद बताता है, वह आपको अनजाने में इस समय-सीमा से चूकने पर मजबूर करता है। इसीलिए ऊपर का तीसरा सवाल औपचारिकता नहीं है।

इस हफ़्ते के कदम

  • अपनी टीम द्वारा इस्तेमाल की जाने वाली हर AI सेवा की सूची बनाएँ, जिसमें वे मुफ़्त टूल भी हों जिन्हें कर्मचारियों ने ख़ुद अपना लिया है।
  • अगर आपने 27 अगस्त से 9 सितंबर 2026 के बीच Workers AI पर GLM-5.3 इस्तेमाल किया, तो उस अवधि के लॉग में बहुत लंबे अनुरोध देखें और Cloudflare से संपर्क करें।
  • भेजने से पहले टेक्स्ट से नाम, पहचान संख्या और फ़ोन नंबर हटा दें, जब तक काम को सच में उनकी ज़रूरत न हो।
  • मॉडल को उसकी सीमा के किनारे तक धकेलने के बजाय बहुत बड़े दस्तावेज़ों को उचित अनुरोधों में बाँटें।
  • हर AI सेवा अनुबंध में तय घंटों वाली घटना-सूचना शर्त जोड़ें।

Origami का नज़रिया

हम इस घटना को साझा AI सेवाओं से बचने का कारण नहीं मानते। Cloudflare ने 38 मिनट में मॉडल बंद किया और एक विस्तृत, ईमानदार रिपोर्ट प्रकाशित की, जो कई प्रदाताओं से बेहतर है। हम इसे एक याद दिलाने वाली घटना मानते हैं कि जोखिम उन विवरणों में छिपा है जो मार्केटिंग पेजों पर कभी नहीं दिखते: मेमोरी का आकार, एरर कैसे संभाले जाते हैं, निगरानी कौन करता है। ग्राहकों के लिए AI सिस्टम बनाते समय हम पहले यह पूछते हैं कि कौन-सा डेटा वाकई मॉडल तक पहुँचना चाहिए, फिर उस डेटा की संवेदनशीलता के आधार पर साझा सेवा और सऊदी अरब के भीतर होस्ट की गई क्षमता में से चुनते हैं।

अगर आप अपनी कंपनी द्वारा इस्तेमाल की जाने वाली AI सेवाओं और उन्हें मिलने वाले डेटा की समीक्षा चाहते हैं, तो हमसे संपर्क करें, या हमारी सेवाएँ देखें।

स्रोत