Cloudflare a glissé dans 155 réponses des morceaux des requêtes d’autres clients, pendant treize jours
Du 27 août au 9 septembre, le modèle GLM 5.3 de Workers AI a pu renvoyer des fragments des requêtes d’autres utilisateurs. Cloudflare compte 155 réponses touchées et savait, avant le lancement, que sa mémoire était trop petite.
- Entre le 27 août et le 9 septembre 2026, le modèle GLM 5.3 proposé sur Workers AI pouvait renvoyer des données issues des requêtes d’autres utilisateurs, selon le rapport publié par Cloudflare le 26 octobre.
- Cloudflare compte 155 réponses touchées, toutes à des requêtes de plus de 681 280 tokens, et dit n’avoir trouvé aucune trace d’exploitation délibérée.
- L’entreprise écrit qu’elle connaissait avant le lancement l’écart entre la mémoire de ses machines et la fenêtre annoncée du modèle.
On paie un nuage pour une seule promesse : ce que tu lui confies ne sort pas chez le voisin. Le 26 octobre, Cloudflare a publié le récit d’une exception de treize jours. Son modèle GLM 5.3, conçu par Z.ai et ouvert sur Workers AI le 27 août, répondait parfois à de très longues requêtes avec du texte qui appartenait aux sessions d’autres clients.
I · La mémoire trop courte
Le modèle était annoncé avec une fenêtre de 1 048 576 tokens. La mémoire de préremplissage de ses machines n’en tenait que 681 280. Cloudflare l’écrit sans détour : « We were aware of this mismatch before launch. » L’équipe comptait sur le moteur open source SGLang pour renvoyer une erreur. Il a fait autre chose : la requête trop longue était remplacée par un jeton factice, transmise quand même, et le nœud de génération écrivait sa réponse sur des pages de mémoire qui contenaient encore les requêtes précédentes.
681 280 ÷ 1 048 576 = 65 % de la fenêtre vendue
Le modèle était annoncé avec une fenêtre de 1 048 576 tokens. La mémoire de préremplissage de ses machines n’en tenait que 681 280.
II · Un chercheur, pas un client
Ce n’est pas la surveillance de Cloudflare qui a sonné. C’est Gadi Evron, de Knostic, par le programme HackerOne, le 8 septembre à 23 h 11 UTC. Le lendemain, l’équipe sécurité reproduit la fuite avec deux comptes en 25 minutes, passe le modèle en privé à 14 h, le rouvre corrigé à 19 h 40. La mémoire tient désormais environ 2,04 millions de tokens, et les correctifs sont partis dans SGLang 0.5.21 puis 0.5.22. Le rapport ne dit pas si les clients concernés ont été prévenus.
composé par z/S SYSTEMS · chaque panneau porte sa source
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- Cross-request KV cache exposure in the GLM-5.3 Workers AI model, and our remediation with SGLang, Kevin Flansburg et Michelle Chen, Cloudflare, 26 octobre 2026
- Cloudflare Says GLM-5.3 Bug Leaked 155 Responses Across Tenant Sessions, Unite.AI
- GLM 5.3 sur Workers AI, journal des changements Cloudflare, août 2026
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