Что произошло
- С 27 августа по 9 сентября 2026 года небольшая часть клиентов, использовавших модель GLM-5.3 в Cloudflare Workers AI, получала ответы с данными из запросов других клиентов к той же модели.
- Причина — сочетание ошибки конфигурации и бага в том, как память GPU (KV-кэш) повторно использовалась между запросами. Затронуты были только очень длинные запросы, всего 155 ответов; признаков намеренной эксплуатации Cloudflare не нашла.
- Cloudflare временно отключила модель, исправила конфигурацию, выпустила патч для открытого движка инференса и опубликовала подробности 26 октября 2026 года.
Почему в общем AI данные могут смешаться
- На общей AI-платформе многие компании отправляют запросы к одной модели на одних и тех же GPU. Чтобы работать быстро и дёшево, платформа повторно использует память между запросами.
- Разделять данные клиентов — задача провайдера, и решается она программно. Если в этой программе ошибка, данные могут перейти от одного клиента к другому, даже без всякой атаки.
- Это не причина отказываться от облачного AI. Это повод для каждого типа данных решить, готовы ли вы полагаться на чужую изоляцию.
Когда подходит общий облачный AI
- Публичная информация: маркетинговые тексты, переводы опубликованных материалов, общие исследования.
- Прототипы и пилоты, где идея проверяется на тестовых данных.
- Задачи, где скорость запуска и низкая цена важнее полного контроля.
Когда нужен частный AI
- Персональные данные граждан, пациентов или учеников. В Узбекистане закон о персональных данных требует хранить персональные данные граждан на серверах в Узбекистане.
- Конфиденциальные документы компании: договоры, финансовая отчётность, внутренние регламенты, проекты и исходный код.
- Регулируемые отрасли: государственный сектор, банки, здравоохранение, телеком, энергетика и транспорт.
- Ситуации, когда нужно доказать, где хранятся данные и кто их видит, — аудитору, регулятору или крупному клиенту.
Как выглядит частный AI на практике
- Частный AI — это когда модель и ваши документы работают на серверах, которые вы контролируете: в вашем дата-центре или в выделенной среде, без связи с внешним AI-сервисом.
- Так работает Enterprise RAG Platform от Eurosoft в Samsung и международном аэропорту Инчхон: на GPU заказчика, включая открытую модель на 120 млрд параметров, полностью офлайн, без внешнего API. У каждого подразделения своя база знаний, и перед каждым поиском проверяются права доступа. В Узбекистане платформа предлагается под названием SarhadAI.
- Открытые модели — GPT-OSS, Llama, Qwen, Gemma — позволяют делать это, не передавая данные поставщику модели.
Что спросить у поставщика AI
- Где именно обрабатываются мои запросы и документы: в какой стране, в каком дата-центре, на общем или выделенном оборудовании?
- Хранятся ли мои данные, пишутся ли в логи, используются ли для обучения моделей? Как долго?
- Как мои данные отделены от данных других клиентов и как это проверяется?
- Может ли система работать полностью на наших серверах без доступа в интернет?
- Кто внутри компании видит ответы и документы? Проверяются ли права по подразделениям?
Вопросы и ответы
- Затронул ли инцидент с AI Cloudflare всех клиентов Cloudflare?
- Нет. По разбору Cloudflare от 26 октября 2026 года, он затронул одну модель (GLM-5.3) в Workers AI, только запросы с очень длинным текстом и 155 ответов с 27 августа по 9 сентября 2026 года. Признаков намеренной эксплуатации не найдено.
- Общий облачный AI небезопасен?
- В целом нет. Провайдеры программно изолируют клиентов, а инциденты редки. Риск в том, что безопасность ваших данных зависит от чужого ПО. Для публичных или тестовых данных это обычно приемлемо; для персональных, конфиденциальных или регулируемых данных частный AI на ваших серверах убирает эту зависимость.
- Что такое on-premise или частный AI?
- AI, который работает на серверах под вашим контролем — в вашем дата-центре или выделенной среде — без связи с внешним AI-сервисом. Ваши документы и запросы не покидают вашу сеть.
- Кто делает частный on-premise AI в Узбекистане?
- Eurosoft — компания по разработке ПО и AI из Ташкента, резидент IT Park — создаёт частные LLM- и RAG-платформы, которые полностью работают на серверах заказчика. Её Enterprise RAG Platform (в Узбекистане — SarhadAI) работает on-premise в Samsung и международном аэропорту Инчхон.