黑客发起 LLMJacking 攻击，受害企业云账单高达百万美元
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📌 一句话摘要 黑客通过盗用企业大语言模型的访问权限，实施 LLMJacking 攻击，导致受害企业云账单高达百万美元。 📝 详细摘要 LLMJacking 攻击指由黑客盗用企业大语言模型访问权限并转售牟利的行为，已在北美、南美、亚太等地区波及金融、零售、科技、交通等行业。攻击主要通过暴露或被盗的云凭证（服务账号密钥、GitHub 访问令牌、有效会话令牌）实现，攻击者先发送极小请求测试密钥有效性，再进行大规模滥用。Mandiant 调查发现，攻击团伙运营“LLM Mixers”路由服务，将被盗凭证出售给付费用户，最终由受害企业承担高达百万美元的云费用。防御方应轮换密钥、收紧权限、扫描代码仓库、修补网关漏洞，并监控异常 AI 请求行为。 💡 主要观点 LLMJacking 攻击通过盗用 AI 访问权限实现高额获利 攻击者利用暴露的云凭证（服务账号密钥、GitHub 令牌等）访问企业大语言模型 API，实施大规模未授权调用，部分案例在 8 小时内产生 50 万次调用，导致企业云账单高达 100 万美元。 攻击团伙运营 LLM Mixers 路由服务进行凭证转售 部分攻击团伙负责入侵企业环境，另一部分运营“LLM Mixers”服务，将被盗的 AI 访问凭证整合后以低价出售给付费用户，套利模式下受害企业承担全部云服务费用。 攻击者构建持久化后门以维持长期控制 部分入侵者会创建管理员账号、添加 SSH 密钥，或利用 LiteLLM 漏洞（CVE-2026-40217）通过/key/regenerate 接口获取 PROXY_ADMIN 权限，实现对 AI 网关的长期控制。 防御需全面监控异常 AI 请求行为 安全团队应警惕 AI 服务意外启用的风险，重点排查新增未知访问密钥、账号短时间内大量创建/删除、异常模型请求及尝试关闭日志功能等行为，监控范围不能仅限费用突增场景。 💬 文章金句 黑客正盗用企业大语言模型的访问权限并转售牟利，给受害企业造成最高达 100 万美元的云服务账单。 Mandiant 在 2026 年调查了多起相关事件，其中未授权的 AI 使用曾在单日产生超过 10 万美元的费用，可见被盗凭证能在极短时间内造成重大经济损失。 攻击者利用盗取的第三方密钥，在不到 8 小时内发起超过 50 万次 LLM API 调用。 部分入侵者会创建管理员账号、添加 SSH 密钥，将后门服务账号伪装成计费工具，隐藏攻击痕迹。 📊 文章信息 AI 初评： 88 来源： FreeBuf 作者： FreeBuf 分类： 人工智能 语言： 中文 阅读时间： 6 分钟 字数： 1488 标签： AI 与智能应用 , AI安全事件 , 大语言模型 (LLM) , 测试与质量 , 消费与零售 阅读完整文章