# GLM-5.3 Workers AI 模型中的跨请求 KV 缓存泄露（155 条响应）

- 原标题：Cross-request KV cache exposure in the GLM-5.3 Workers AI model \(155 responses\)
- 类型：博客
- 来源：blog.cloudflare.com
- 发布时间：2026-10-27
- 首次精选：2026-10-27 11:29
- 分级：值得看
- 学习层级：深入
- 主题：[context-cache-optimization](<https://oplearnx.com/md/topics/context-cache-optimization.md>)（第 16 位）、[ai-privacy-governance](<https://oplearnx.com/md/topics/ai-privacy-governance.md>)（第 19 位）、[model-serving-compute](<https://oplearnx.com/md/topics/model-serving-compute.md>)（第 23 位）
- 原文链接：[https://blog.cloudflare.com/kv-cache-exposure-remediation](<https://blog.cloudflare.com/kv-cache-exposure-remediation>)
- 本站页面：[https://oplearnx.com/resources/pk\_f1c78638650d](<https://oplearnx.com/resources/pk_f1c78638650d>)

## 摘要

这是 Cloudflare 博客与推理引擎 SGLang 协同披露的一篇安全事件报告。文章称 2026 年 8 月 27 日至 9 月 9 日期间，使用 GLM-5.3 Workers AI 模型的少数客户收到了包含其他客户此前请求数据的响应，共涉及 155 条响应，且均为超过 681,280 token 的长提示。文章说明问题已修复并于 9 月 9 日恢复该模型，未发现故意利用的证据，同时介绍了缺陷原因、响应时间线及对生产环境 SGLang 部署的加固措施。

## 原文涉及

- [GitHub - sgl-project/sglang: SGLang is a high-performance serving framework for large language models and multimodal models.](<https://github.com/sgl-project/sglang>)

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来源：LearnMap · 学径（https://oplearnx.com）