El "LLMjacking" consiste en el robo de claves API de modelos de lenguaje para revender el acceso a través de servicios no autorizados, generando cargos fraudulentos que pueden alcanzar el millón de dólares por empresa. Los atacantes explotan credenciales expuestas y vulnerabilidades para monetizar la infraestructura de IA de terceros. Para prevenirlo, Google recomienda implementar una gestión estricta de identidades (IAM), usar autenticación multifactor y establecer límites de gasto en las API.





Los ataques de secuestro de modelos de lenguaje extensos, también conocidos como LLMjacking, están generando grandes cargos fraudulentos en la nube, con algunas organizaciones perdiendo más de 100.000 dólares por día.

Las empresas pueden registrar costes de hasta 1 millón de dólares debido a llamadas fraudulentas que utilizan claves API robadas, según incidentes analizados por investigadores del Threat Intelligence Group (GTIG) de Google y Mandiant.

Basándose en sus observaciones, existen "dos clústeres operativos distintos que coordinan para comprometer y monetizar la infraestructura de LLM empresarial".




Los investigadores identificaron dos categorías de actores de amenazas: aquellos que escanean endpoints de LLM expuestos públicamente y aquellos que roban claves API válidas de máquinas no protegidas.

Tras obtener el acceso inicial, los atacantes lo venden a servicios conocidos como mezcladores de LLM (LLM mixers), que proporcionan a sus suscriptores acceso no autorizado a los LLM.

Una vez revendido el acceso, el volumen de solicitudes puede dispararse repentinamente, superando a veces las 1.000 solicitudes por segundo. El proveedor de servicios registra las solicitudes como consumo legítimo y cobra a la organización víctima por los tokens.


GTIG y Mandiant observaron un aumento de este tipo de actividad este año, con cargos fraudulentos que superan los 100.000 dólares en un solo día, y cargos acumulados en algunas organizaciones que alcanzan el 1.000.000 de dólares.

Los mezcladores de LLM ofrecen acceso a recursos de IA a precios muy bajos, utilizando su infraestructura de proxy para retransmitir los prompts de los clientes a servicios secuestrados a través de claves API robadas.

Los investigadores encontraron varios ejemplos de dicha infraestructura de retransmisión, incluyendo Jet Night, que vende "planes de acceso ilimitado" por 60 $/mes, y el servicio newapi[.]pro.

"Otro actor de amenazas que ejecutó más de 500.000 llamadas a la API de LLM en menos de ocho horas aprovechó claves API de terceros robadas para alimentar el servicio de enrutamiento de tokens jet-night.com", afirma Google [fuente].

"Jet Night trasladó casi un millón de dólares en costes de tokens a la organización víctima".



Google también identificó el clúster de amenazas UNC6993, que parece utilizar herramientas de puerta de enlace para agregar claves robadas y distribuir solicitudes, y probablemente vende el acceso a través de foros clandestinos.

Los atacantes obtienen acceso a través de credenciales de nube expuestas o comprometidas, claves de cuentas de servicio, tokens de GitHub, tokens de sesión activos y claves API de LLM.

Los atacantes buscan en el entorno comprometido credenciales, registros, bases de datos y gestores de secretos, e intentan crear cuentas trasera (backdoor) o inyectar claves SSH para mantener el acceso persistente.

Los investigadores también han observado a actores de amenazas explotando la vulnerabilidad CVE-2026-40217 en LiteLLM, que permite ejecutar código arbitrario en el servidor aprovechando el endpoint de prueba de guardrails de código personalizado.

En algunos casos, Google afirma que los atacantes utilizaron la infraestructura de nube de la víctima para alojar endpoints de proxy no autorizados y cargas de trabajo agenticas.

"Por ejemplo, un actor de amenazas habilitó agentes, desplegó proxies inversos accesibles públicamente y utilizó paquetes de proxy de Node.js personalizados para exponer endpoints compatibles con múltiples LLM de vanguardia rebautizados bajo una identidad conocida como D1337-KAIROS", explican los investigadores.

Google recomienda varias acciones para protegerse contra los ataques de LLMjacking, que comienzan priorizando la Gestión de Identidad y Acceso (IAM) y asegurando la cadena de suministro.

Las empresas deben utilizar plataformas de secretos centralizadas para permitir la rotación y gestión de claves y secretos sensibles. Los usuarios no deben tener privilegios extendidos a menos que sean requeridos por su rol y tareas.

"Deniegue todos los permisos que no sean explícitamente requeridos, incluido el acceso a los servicios de Cloud LLM", recomienda Google.

Implementar la autenticación multifactor (MFA) resistente al phishing, garantizar que las herramientas de monitoreo proporcionen una visibilidad completa de todo el entorno para identificar servicios de LLM e IA no autorizados (shadow AI) y establecer límites de uso y gasto de la API puede ayudar a las organizaciones a detectar los ataques de LLMjacking a tiempo, limitar su impacto o prevenirlos por completo.

Además, los registros de auditoría de la nube y de inferencia deben estar habilitados y monitoreados para detectar la activación de servicios no autorizados, comprobaciones de credenciales sospechosas, uso inusual e intentos de desactivar el registro.


Fuente:
BleepingComputer