A Cloudflare anunciou a correção de uma vulnerabilidade de segurança que levou à exposição de dados de usuários (Tenant Isolation Issue) no modelo de inteligência artificial GLM-5.3 disponível através da plataforma Workers AI. O problema causou o vazamento de partes dos dados de solicitações de usuários anteriores para outros usuários, como resultado de uma interferência técnica entre as configurações do modelo e o motor de inferência utilizado.
Detalhes do incidente e escopo afetado
O problema começou em 27 de agosto de 2026 e foi descoberto em 8 de setembro de 2026 através do programa HackerOne pelo pesquisador de segurança Gadi Evron da empresa Knostic. A Cloudflare explicou que a vulnerabilidade afetou apenas 155 respostas, e todas estavam relacionadas a prompts muito longos que excediam 681.280 tokens.
A empresa tranquilizou seus usuários afirmando que não há evidências de exploração deliberada desta vulnerabilidade por terceiros, e também confirmou que o problema estava limitado apenas ao modelo GLM-5.3 e não se estendeu a nenhum outro modelo hospedado na plataforma Workers AI.
Como o vazamento ocorreu tecnicamente?
A causa deste vazamento deve-se à combinação de dois fatores técnicos: o primeiro é uma configuração incorreta (Misconfiguration), onde o modelo GLM-5.3 foi lançado com uma janela de contexto (Context Window) de 1.048.576 tokens, enquanto o pool de cache de chave-valor (KV cache pool) nas unidades de processamento gráfico (GPUs) dedicadas ao processo de prefill comportava apenas 681.280 tokens.
O segundo fator é um erro de software (Bug) no motor de inferência de código aberto SGLang. No modo de inferência desagregada (Disaggregated mode) utilizado pela Cloudflare, quando uma solicitação que excedia a capacidade de memória disponível chegava, o motor substituía a solicitação por um "placeholder" composto por apenas um token. Em vez de rejeitar a solicitação e enviar um erro ao cliente, o processo de prefill enviava este placeholder para o nó de decode, que assumia erroneamente que a memória havia sido totalmente atualizada com os novos dados, quando, na verdade, ainda continha páginas de cache (Cache pages) antigas pertencentes a solicitações de outros usuários, levando ao aparecimento desses dados na resposta do novo usuário.
Medidas corretivas e soluções sustentáveis
A Cloudflare tomou medidas imediatas para isolar o modelo e corrigir a falha, incluindo:
- Ajuste de configurações: aumento do tamanho do pool de KV cache para acomodar o dobro da janela de contexto necessária (cerca de 2,04 milhões de tokens), garantindo que as solicitações não atinjam o caminho de rejeição de software.
- Patch no motor SGLang: trabalho com os desenvolvedores do SGLang para garantir a rejeição de solicitações inválidas em um estágio muito precoce, antes do início de qualquer processo de transferência de dados pela rede.
- Reforço de segurança: aplicação de melhorias adicionais em todas as implantações do SGLang para garantir a verificação da integridade dos dados transferidos e evitar condições de corrida (Race conditions) entre os nós.
Por que esta notícia é importante?
Este incidente destaca os complexos desafios de segurança em ambientes de inteligência artificial em nuvem multi-inquilino (Multi-tenant). Com as empresas se movendo em direção à arquitetura de inferência desagregada (Disaggregated Inference) para aumentar a eficiência e a velocidade, a gestão da "propriedade das páginas de memória" (Memory page ownership) torna-se crítica. Qualquer erro de coordenação entre os nós de prefill e decode pode levar ao vazamento de dados sensíveis através da memória compartilhada, tornando a integridade dos dados (Data Integrity) em sistemas distribuídos uma necessidade de segurança tão importante quanto a criptografia de dados tradicional.