2026 年 10 月 26 日，Cloudflare 发布事件报告，确认在 2026 年 8 月 27 日至 9 月 9 日期间，其 Workers AI 平台上 GLM-5.3 模型的 155 条回复包含了来自其他客户请求的数据。只有超过 681,280 个 token 的超长请求受到影响，Cloudflare 表示没有发现蓄意利用的证据。对任何把文件发送给 AI 服务的公司来说，教训很直接：您与陌生人共用服务商的机器，而客户之间的隔离可能失效。本周要做的事：列出团队使用的所有 AI 服务，向每家服务商提出下面五个问题，并停止发送任务并不需要的个人数据。如果您读过我们关于不明所有者的 AI 模型的文章，这次事件说明知名服务商同样不是保证。

用通俗的话说，发生了什么

Workers AI 让企业按使用量付费，调用运行在 Cloudflare 服务器上的 AI 模型，而无需自购服务器。Cloudflare 为 GLM-5.3 宣传的上下文窗口为 1,048,576 个 token，也就是说模型可以接收非常长的输入。但用于处理这些输入的内存池只够 681,280 个 token。当请求超过这个长度时，服务软件 (SGLang) 本应返回错误并拒绝请求。实际上它继续运行，用先前请求遗留的内存页拼出回复，并把它当作正常、成功的回复返回。

结果是：少数客户收到的回复中夹带了其他客户发送内容的片段。Cloudflare 表示问题只影响 GLM-5.3，没有波及其他模型。

时间线

  • 2026 年 8 月 27 日：GLM-5.3 在 Workers AI 上线，数据暴露开始。
  • 9 月 8 日：Knostic 的安全研究员 Gadi Evron 通过 Cloudflare 在 HackerOne 上的漏洞赏金计划报告了问题。
  • 9 月 9 日 13:22 UTC：Cloudflare 宣布事件；14:00 UTC，即 38 分钟后，模型下线。
  • 9 月 9 日 19:40 UTC：修正内存池并为服务软件打补丁后，服务恢复。
  • 10 月 26 日：与 SGLang 维护者及研究员协调后公开披露。

暴露持续了 13 天，而且是由外部研究员发现的，并非 Cloudflare 自己的监控。报告没有说明是否逐一通知了受影响的客户。

为什么这与一家从未听说过 GLM-5.3 的沙特企业有关

如今大多数公司通过共享服务使用 AI：读取客户消息的聊天机器人、总结合同的工具、对发票分类的系统。在每种情况下，您的文本都会传到同时处理成千上万家其他公司请求的服务器上。服务商承诺将它们隔离。这次事件表明，这一承诺建立在可能出错的配置细节上，而且错误可能毫无迹象：受影响的客户收到的是正常回复，而不是错误提示。

这次的触发因素是超长输入。而这正是许多公司正在走向的用法：在一次请求中上传整个合同档案或一整年的往来邮件。

向 AI 服务商提出的五个问题

  1. 我的数据是在共享机器上处理，还是在为我预留的容量上处理？预留容量更贵，但能消除这一整类风险。
  2. 如果请求超过模型上限，你们会怎么做？正确答案是明确拒绝，而不是悄悄截断，也不是基于别的内容生成回复。
  3. 涉及我数据的事件，你们会在多少小时内通知我？这是否写进了合同？您需要这一点来履行自己的义务。
  4. 你们是否保存我的请求和回复？保存多久、存在哪里？不被保存的数据，之后就不可能出现在别人的回复里。
  5. 你们是否有漏洞赏金计划或外部安全测试？在这次事件中，发现缺陷的正是外部研究员。

沙特法律对您的要求

如果您的客户或员工的个人数据通过您选择的服务商泄露，责任并不会转移给服务商。《个人数据保护法》(PDPL) 实施条例第 24 条要求，在知悉可能对相关个人造成损害的事件后 72 小时内通知主管机构。一家什么都不告诉您、或者几周后才告诉您的服务商，会让您在不知情的情况下错过这一期限。所以上面的第三个问题并不是走形式。

本周的步骤

  • 列出团队使用的所有 AI 服务，包括员工自行采用的免费工具。
  • 如果您在 2026 年 8 月 27 日至 9 月 9 日期间在 Workers AI 上使用过 GLM-5.3，请检查该期间日志中的超长请求，并联系 Cloudflare。
  • 发送文本前删除姓名、身份证号码和电话号码，除非任务确实需要。
  • 把超大文档拆成合理的请求，而不是把模型推到上限边缘。
  • 在每份 AI 服务合同中加入事件通知条款，并写明固定的小时数。

Origami 的观点

我们不认为这次事件是回避共享 AI 服务的理由。Cloudflare 在 38 分钟内下线了模型，并发布了详细而坦诚的报告，比许多服务商做得更好。我们把它看作一个提醒：风险藏在营销页面上永远不会出现的细节里，比如内存大小、错误如何处理、由谁来监控。在为客户构建 AI 系统时，我们首先问哪些数据真的需要送到模型，然后根据这些数据的敏感程度，在共享服务与托管在沙特王国境内的容量之间做选择。

如果您希望审查公司使用的 AI 服务以及它们接收的数据，请联系我们，或查看我们的服务。

来源