自建大模型推理的注意,这个坑不升级躲不掉!155 条回答串了别人的数据?Cloudflare 大模型被曝跨用户泄露,元凶是 KV 缓存
Cloudflare 与 SGLang 联合披露:GLM-5.3 在 Workers AI 上曾把其他客户请求的数据混进 155 条回答,起因是缓存池和上下文窗口两个数字没对上。
大白话简单说,Cloudflare 在自家 AI 平台上跑了一个叫 GLM-5.3 的模型,它允许一次处理约 104 万 token 的超长上下文,但真正用来存中间状态的缓存池只配了约 68 万 token。于是有些请求能进得来、却装不下,走到报错路径上,旧请求留下的缓存没被覆盖,新请求就“读”到了别人的内容。另一边 SGLang 引擎还有个并发问题:一个缓存位置被释放时,远端的数据写入可能还在路上,结果两边抢同一块地。官方说受影响的只有 155 条回答,且都是超长提示词触发。
对你意味着如果你在用云端大模型 API 处理敏感内容,这条值得留意:问题不在模型“说错话”,而在底层缓存复用逻辑。自建 SGLang 推理服务的团队更该检查配置和版本。
依据 Cloudflare 与 SGLang 官方披露文档及 Dev.to 技术分析文章,属可核实的公开安全公告
原文:When Is a KV Cache Slot Actually Free? Lessons From the SGLang and Cloudflare Cross-Request Exposure
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