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title: "Cloudflare conta como prompts gigantes no GLM-5.3 vazaram dados entre clientes"
publication: "Need More Context"
type: notícia
date: 2026-10-27
fact_date: 2026-10-26
category: agentes
language: pt-BR
url: https://needmorecontext.com/noticias/cloudflare-glm-vazou-dados-entre-clientes/
markdown: https://needmorecontext.com/noticias/cloudflare-glm-vazou-dados-entre-clientes.md
summary: "Por 13 dias, 155 respostas do modelo no Workers AI trouxeram trechos de pedidos de outros clientes, todas a prompts acima de 681 mil tokens."
sources:
  - https://blog.cloudflare.com/kv-cache-exposure-remediation/
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# Cloudflare conta como prompts gigantes no GLM-5.3 vazaram dados entre clientes

*Need More Context, notícia de 27 de outubro de 2026. Agentes.*

> Por 13 dias, 155 respostas do modelo no Workers AI trouxeram trechos de pedidos de outros clientes, todas a prompts acima de 681 mil tokens.

A Cloudflare publicou o relatório de uma falha no GLM-5.3, modelo da Z.ai feito pra agentes de código, no Workers AI: entre 27 de agosto e 9 de setembro, 155 respostas devolveram a alguns clientes pedaços de pedidos de outros clientes feitos pouco antes. Todas eram respostas a prompts com mais de 681.280 tokens.

Foram dois erros somados. A Cloudflare anunciou contexto de 1.048.576 tokens, mas a memória de cache (KV cache) só cabia 681.280; e o motor aberto SGLang, em vez de recusar o pedido grande demais, seguiu em frente com restos de pedidos anteriores. O pesquisador Gadi Evron, da Knostic, avisou em 8 de setembro; o modelo saiu do ar no dia seguinte e voltou corrigido no mesmo dia. A empresa diz não ter achado sinal de exploração proposital e mandou a correção pro SGLang.

**Por que importa:** É uma falha que só aparece com o uso típico de agente de código, que joga o repositório inteiro no contexto. E depende de quem serve o modelo, não do modelo: o SGLang roda em muitos provedores de modelo aberto.

**Fonte:** Cloudflare, [blog.cloudflare.com](https://blog.cloudflare.com/kv-cache-exposure-remediation/)

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