Bezpieczeństwo4 lis 2026, 19:15 UTC·2 min czytania

Google ostrzega przed LLMjackingiem: 100 tys. dolarów w jeden dzień

Mandiant i grupa GTIG Google opisały ataki LLMjacking, które w ciągu doby wygenerowały ponad 100 tys. dolarów opłat, a u części firm niemal milion dolarów strat.

Illustration of a hacker stealing API keys to run up large AI model usage bills on a cloud account. — Zdjęcie: zdnet.co.kr

Mandiant, należący do Google, oraz Google Threat Intelligence Group (GTIG) opublikowały 4 listopada raport o mechanizmach ataków typu LLMjacking. Polegają one na przejmowaniu cudzych kont lub dostępu do API dużych modeli językowych (LLM) i używaniu ich bez zgody właściciela.

W odróżnieniu od cryptojackingu, który stopniowo zużywa przejęte zasoby obliczeniowe, LLMjacking potrafi w krótkim czasie wygenerować ogromne koszty. Według Google zaobserwowano przypadek, w którym w ciągu jednego dnia naliczono ponad 100 tys. dolarów nieautoryzowanych opłat. W niektórych firmach łączne straty sięgnęły 1 mln dolarów, zanim zablokowano dostęp. Jeden z atakujących wykonał w niespełna 8 godzin ponad 500 tys. wywołań API modeli.

Jak działają atakujący

Ostatnie ataki dotknęły firmy z sektorów finansowego, handlu detalicznego, technologicznego i transportowego w Ameryce Północnej, Ameryce Południowej oraz regionie Azji i Pacyfiku. Napastnicy wchodzili do środowisk dzięki kradzieży danych uwierzytelniających i przejmowaniu sesji (session hijacking). Zbierali też ważne dane dostępowe ujawnione w publicznych repozytoriach GitHub.

Skradzione klucze API łączono w nielegalne bramy proxy, tzw. LLM Mixers, a dostęp do modeli odsprzedawano na czarnym rynku ze znaczną zniżką. Jedna z takich usług routingu tokenów oferowała kupującym nielimitowany dostęp do modeli z najwyższej półki za około 60 dolarów miesięcznie, co obciążyło poszkodowane firmy rachunkami na około milion dolarów.

Inny atakujący stosował strategię „burn and rotate”: stale tworzył i usuwał krótkotrwałe konta usługowe, by obejść limity wywołań API. Jednocześnie regularnie sprawdzał rozliczenia u dostawcy chmury, monitorując skalę szkód.

Zalecenia

Raport proponuje m.in. proaktywne polowanie na zagrożenia (threat hunting), inwentaryzację nieautoryzowanych modeli LLM w organizacji (shadow LLM), szczegółowe uprawnienia kluczy API oraz automatyczne skanowanie sekretów.

John Hultquist, główny analityk GTIG, ocenia, że atakujący chcą wykorzystać LLMjacking, by zyskać przewagę skali nad obrońcami, a narzędzia agentowe pozwalają im przejmować tokeny bez wiedzy ofiar. Zaleca ścisłą kontrolę dostępu do zasobów LLM, sprawdzanie zużycia, włączenie uwierzytelniania wieloskładnikowego (MFA) i ostrożne zarządzanie danymi kont.