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Cloudflare conta como prompts gigantes no GLM-5.3 vazaram dados entre clientes
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 importaÉ 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
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