Los ciberdelincuentes roban claves de API de IA y credenciales de la nube para ejecutar cargas de trabajo en las cuentas de las empresas, lo que puede generar facturas de más de 100.000 dólares en cuestión de minutos. El Grupo de Inteligencia sobre Amenazas de Google (GTIG, por sus siglas en inglés) afirma que esta práctica, conocida como LLMjacking, ha aumentado en los últimos años y está dando lugar a un ecosistema especializado de ciberdelincuencia.

Por lo general, los atacantes empiezan buscando endpoints de modelos de lenguaje expuestos u obteniendo claves de API válidas. También pueden utilizar credenciales de nube robadas —como tokens de identidad, claves de cuentas de servicio, tokens de acceso personal de GitHub o tokens de sesión activos— para conseguir un punto de apoyo inicial en la infraestructura de una organización. A partir de ahí, intentan ampliar sus privilegios y mantener el acceso.

El GTIG describe el LLMjacking como la monetización y el uso no autorizados de modelos fundacionales. Los atacantes pueden canalizar solicitudes a través de cuentas robadas, transmitir automáticamente los resultados de los modelos o aprovisionar hardware con GPU. Para las víctimas, eso significa que los delincuentes utilizan el acceso de la empresa a la IA mientras esta paga la factura.

Los costos pueden acumularse rápidamente. Google informó que un grupo identificado como UNC6993 intentó crear claves de API adicionales y activar servicios en los proyectos de nube de las víctimas, lo que generó cargos superiores a 100.000 dólares. En otro caso, un atacante inscribió cuentas de las víctimas en planes de pago por uso, seleccionó modelos prémium e inició flujos de inferencia de gran volumen. El grupo creó y eliminó repetidamente cuentas de servicio de corta duración para eludir los límites de uso mientras supervisaba los cargos resultantes.

Algunos atacantes también utilizan el acceso comprometido para crear servicios proxy y ejecutar cargas de trabajo basadas en agentes. En una operación, un actor configuró proxies inversos accesibles públicamente y software personalizado de Node.js para ofrecer acceso a varios modelos de vanguardia bajo el nombre D1337-KAIROS. El actor también desplegó una puerta trasera en un contenedor que consultaba a un LLM para interpretar instrucciones y ejecutar comandos localmente.

El GTIG afirma que el ecosistema se está especializando cada vez más: algunos grupos consiguen acceso a organizaciones y otros se encargan de revenderlo. Estos operadores posteriores, descritos como «LLM Mixers», utilizan pasarelas para canalizar, combinar y vender el acceso no autorizado a modelos. Google observó dos grupos operativos que coordinaban acciones para comprometer y monetizar la infraestructura de IA empresarial, mediante sistemas de retransmisión que agrupaban credenciales robadas, registraban el uso y ocultaban el origen de las solicitudes.

Google prevé que los delincuentes recurran cada vez más al LLMjacking. Recomienda a las organizaciones mejorar la visibilidad de sus plataformas de IA, supervisar los cambios en las cuentas y los servicios, tratar las activaciones no autorizadas como incidentes críticos de seguridad y limitar los permisos exclusivamente a los usuarios y las cuentas que los necesiten.

Fuentes: TechRadar.