Cloudflare, 26 Ekim 2026'da yayımladığı olay raporunda, 27 Ağustos ile 9 Eylül 2026 arasında Workers AI platformundaki GLM-5.3 modelinin 155 yanıtının başka müşterilerin isteklerinden veriler içerdiğini doğruladı. Yalnızca 681.280 tokenı aşan çok uzun istekler etkilendi ve Cloudflare kasıtlı bir istismar kanıtı bulmadığını söylüyor. Dosyalarını bir yapay zeka hizmetine gönderen her şirket için ders açık: sağlayıcının makinelerini yabancılarla paylaşıyorsunuz ve müşteriler arasındaki ayrım başarısız olabilir. Bu hafta yapılacaklar: ekibinizin kullandığı tüm yapay zeka hizmetlerini listeleyin, her sağlayıcıya aşağıdaki beş soruyu sorun ve görevin ihtiyaç duymadığı kişisel verileri göndermeyi bırakın. Sahibi bilinmeyen yapay zeka modelleri hakkındaki yazımızı okuduysanız, bu olay tanınmış bir sağlayıcının da garanti olmadığını gösteriyor.

Ne oldu, basit bir dille

Workers AI, şirketlerin kendi sunucularını satın almak yerine Cloudflare sunucularında çalışan yapay zeka modelleri için kullandıkları kadar ödemesini sağlar. Cloudflare, GLM-5.3 için 1.048.576 tokenlık bir bağlam penceresi duyurmuştu; yani model çok uzun girdileri kabul edebiliyordu. Ancak bu girdileri işlemek için ayrılan bellek havuzu yalnızca 681.280 tokena yetiyordu. Bir istek bundan uzun olduğunda sunum yazılımının (SGLang) onu bir hatayla reddetmesi gerekirdi. Bunun yerine devam etti, yanıtı önceki isteklerden kalan bellek sayfalarından oluşturdu ve normal, başarılı bir yanıt olarak geri döndürdü.

Sonuç: az sayıda müşteri, başka müşterilerin gönderdiklerinden parçalar içeren yanıtlar aldı. Cloudflare sorunun yalnızca GLM-5.3'ü etkilediğini, diğer modellerini etkilemediğini söylüyor.

Zaman çizelgesi

  • 27 Ağustos 2026: GLM-5.3 Workers AI'da kullanıma sunulur ve sızıntı başlar.
  • 8 Eylül: Knostic'ten güvenlik araştırmacısı Gadi Evron, sorunu Cloudflare'ın HackerOne üzerindeki hata ödül programı aracılığıyla bildirir.
  • 9 Eylül, 13:22 UTC: Cloudflare olay ilan eder; saat 14:00 UTC'de, yani 38 dakika sonra model devre dışıdır.
  • 9 Eylül, 19:40 UTC: bellek havuzu düzeltilip sunum yazılımına yama yapıldıktan sonra hizmet geri gelir.
  • 26 Ekim: SGLang geliştiricileri ve araştırmacıyla koordineli kamuya açıklama.

Bu, Cloudflare'ın kendi izleme sistemleri tarafından değil, dışarıdan bir araştırmacı tarafından keşfedilen 13 günlük bir sızıntı demek. Rapor, etkilenen müşterilere tek tek bildirim yapılıp yapılmadığını söylemiyor.

GLM-5.3'ü hiç duymamış bir Suudi şirket için neden önemli

Bugün çoğu şirket yapay zekayı paylaşımlı bir hizmet üzerinden kullanıyor: müşteri mesajlarını okuyan bir sohbet robotu, sözleşmeleri özetleyen bir araç, faturaları sınıflandıran bir sistem. Her durumda metniniz, aynı anda binlerce başka şirketin isteklerini işleyen sunuculara gider. Sağlayıcı bunları ayrı tutmayı vaat eder. Bu olay, söz konusu vaadin yanlış olabilecek yapılandırma ayrıntılarına dayandığını ve hatanın hiçbir işaret vermeyebileceğini gösteriyor: etkilenen müşteriler bir hata mesajı değil, normal bir yanıt aldı.

Buradaki tetikleyici çok uzun girdilerdi. Bu da tam olarak birçok şirketin yöneldiği kullanım: bütün bir sözleşme arşivini ya da bir yıllık yazışmayı tek bir istekte yüklemek.

Yapay zeka sağlayıcınıza soracağınız beş soru

  1. Verilerim paylaşımlı makinelerde mi, yoksa bana ayrılmış kapasitede mi işleniyor? Ayrılmış kapasite daha pahalıdır ama bu risk sınıfını tamamen ortadan kaldırır.
  2. Bir istek modelin sınırını aşarsa ne yapıyorsunuz? Doğru cevap net bir reddetmedir; sessiz bir kırpma ya da başka bir şeye dayanan bir yanıt değil.
  3. Verilerime dokunan bir olayı bana kaç saat içinde bildiriyorsunuz ve bu sözleşmede yazıyor mu? Kendi yükümlülüklerinizi yerine getirmek için buna ihtiyacınız var.
  4. İsteklerimi ve yanıtları saklıyor musunuz, ne kadar süre ve nerede? Saklanmayan veriler daha sonra başkasının yanıtında ortaya çıkamaz.
  5. Hata ödül programınız ya da harici güvenlik testleriniz var mı? Bu olayda açığı bulan, dışarıdan bir araştırmacıydı.

Suudi hukuku sizden ne bekliyor

Müşterilerinizin ya da çalışanlarınızın kişisel verileri sizin seçtiğiniz bir sağlayıcı üzerinden sızarsa, sorumluluk sağlayıcıya geçmez. Kişisel Verilerin Korunması Kanunu (PDPL) Uygulama Yönetmeliği'nin 24. maddesi, ilgili kişilere zarar verebilecek bir olayı öğrendikten sonra 72 saat içinde yetkili makama bildirim yapılmasını şart koşar. Size hiçbir şey söylemeyen ya da haftalar sonra söyleyen bir sağlayıcı, farkında olmadan bu süreyi kaçırmanıza yol açar. Bu yüzden yukarıdaki üçüncü soru bir formalite değildir.

Bu haftanın adımları

  • Çalışanların kendi başlarına benimsediği ücretsiz araçlar dahil, ekibinizin kullandığı tüm yapay zeka hizmetlerini listeleyin.
  • 27 Ağustos ile 9 Eylül 2026 arasında Workers AI üzerinde GLM-5.3 kullandıysanız, o döneme ait kayıtlarınızda çok uzun istekleri arayın ve Cloudflare ile iletişime geçin.
  • Görev gerçekten gerektirmiyorsa, metinleri göndermeden önce isimleri, kimlik numaralarını ve telefon numaralarını çıkarın.
  • Modeli sınırının kenarına zorlamak yerine çok büyük belgeleri makul isteklere bölün.
  • Her yapay zeka hizmet sözleşmesine sabit bir saat sayısı içeren bir olay bildirimi maddesi ekleyin.

Origami'nin görüşü

Bu olayı paylaşımlı yapay zeka hizmetlerinden kaçınmak için bir neden olarak görmüyoruz. Cloudflare modeli 38 dakikada devre dışı bıraktı ve ayrıntılı, dürüst bir rapor yayımladı; bu, birçok sağlayıcının yapacağından daha iyi. Bunu, riskin pazarlama sayfalarında hiç görünmeyen ayrıntılarda saklandığının bir hatırlatması olarak görüyoruz: bellek boyutları, hataların nasıl ele alındığı, kimin izlediği. Müşterilerimiz için yapay zeka sistemleri kurarken önce hangi verilerin modele gerçekten ulaşması gerektiği sorusuyla başlıyor, ardından bu verilerin hassasiyetine göre paylaşımlı bir hizmet ile Krallık içinde barındırılan kapasite arasında seçim yapıyoruz.

Şirketinizin kullandığı yapay zeka hizmetlerinin ve bunlara giden verilerin gözden geçirilmesini istiyorsanız bizimle iletişime geçin ya da hizmetlerimize göz atın.

Kaynaklar