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L’équipe de renseignement sur les menaces de Google a découvert des services clandestins revendant un accès compromis aux modèles d’IA d’entreprise, laissant les victimes avec de fausses factures cloud.
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Les entreprises qui déploient des modèles de langage étendus (LLM) en production peuvent, sans le savoir, payer la facture des activités d’IA de quelqu’un d’autre. Google Threat Intelligence Group (GTIG) met en garde contre les campagnes de détournement de LLM motivées par des raisons financières, dans lesquelles les cybercriminels détournent l’accès au cloud de l’entreprise et modélisent avant de le revendre via des services d’abonnement clandestins.
Cette activité peut générer de faux frais cloud dépassant 100 000 dollars en une seule journée, a déclaré GTIG dans un article de blog. Dans certains incidents, les frais cumulés ont atteint 1 million de dollars avant que les organisations ne révoquent l’accès compromis.
« Les mélangeurs LLM transforment l’accès au modèle d’entreprise volé en un service pour les clients payants, tandis que les systèmes des victimes continuent d’accepter les demandes grâce aux informations d’identification qu’ils reconnaissent », a déclaré Piyush Sharma, co-fondateur et PDG de Tuskira. « Cela donne beaucoup de poids à l’autorité attachée à chaque identifiant. Une clé émise pour une application ne devrait pas devenir un laissez-passer réutilisable pour d’autres modèles et charges de travail. »
L’analyse de GTIG est basée sur plusieurs incidents survenus en 2026, touchant une variété de fournisseurs de cloud et de LLM en Amérique du Nord, en Amérique du Sud et en Asie-Pacifique.
L’accès aux modèles volés devient une activité clandestine
GTIG a déclaré que l’infrastructure de monétisation est centrée sur les mélangeurs LLM, des passerelles de routage criminelles qui regroupent les informations d’identification d’API compromises et revendent l’accès aux modèles aux abonnés clandestins. Ces services proxy les requêtes sur les comptes volés, répartissent la consommation et masquent la source d’accès d’origine.
Plusieurs opérations ont été identifiées à l’aide de passerelles open source et d’une infrastructure de relais personnalisée pour regrouper les informations d’identification volées. Un acteur malveillant, UNC6993, a utilisé des outils tels que new-api et gcli2api pour regrouper les clés volées et distribuer les demandes entre les comptes.
Une autre opération a utilisé des clés API tierces volées pour alimenter Jet Night, un service légitime de routage de jetons qui a exécuté plus de 500 000 appels API LLM en moins de huit heures, a déclaré GTIG. L’activité a coûté près d’un million de dollars en coûts symboliques à l’organisation victime. Jet Night annonce un accès illimité aux modèles Frontier pour environ 60 $ par mois, ce qui est nettement inférieur au coût habituel d’un accès légitime comparable.
Jet Night a également connu des pannes occasionnelles qui, selon les suspects de GTIG, étaient causées par des victimes découvrant des compromissions et révoquant des clés.
« La vente d’un accès à un modèle volé donne aux criminels une raison de conserver cet accès le plus longtemps possible, ce qui rend l’activité silencieuse avant la hausse des dépenses particulièrement importante », a déclaré Nick Tausek, architecte principal de l’automatisation de la sécurité chez Swimlane. « Au moment où quelqu’un demande pourquoi la facture du cloud a explosé, l’attaquant a peut-être déjà des clients payants. »
L’attaque commence bien avant l’arrivée du projet de loi
L’accès initial implique des jetons d’identité cloud exposés ou volés, notamment des informations d’identification IAM, des clés de compte de service, des jetons d’accès personnels GitHub et des jetons de session active, a souligné GTIG. Les attaquants récoltent également les clés API LLM à partir de référentiels publics et recherchent les points de terminaison des modèles exposés.
Des attaquants ont été vus en train de valider des clés volées avec un minimum de requêtes de jeton unique, en utilisant parfois max-tokens=1. De telles microtransactions peuvent confirmer si les identifiants fonctionnent tout en restant en dessous des seuils de détection conventionnels basés sur la consommation.
« Tester une clé volée avec une demande de jeton unique est à peine enregistré comme une consommation », a déclaré Tausek. « Mais associez cette demande à un identifiant nouvellement créé ou à un changement d’autorisation inattendu, et il y a quelque chose qui mérite d’être étudié. » Les analystes ne devraient pas avoir à établir ces connexions manuellement pendant que l’attaquant prend une longueur d’avance, a-t-il ajouté.
Après avoir établi l’accès, les attaquants énumèrent les services cloud, les référentiels et les magasins de données pour obtenir des informations d’identification supplémentaires. Ils peuvent élever les privilèges, créer des comptes de service non autorisés, injecter des clés SSH ou établir la persistance grâce à des charges de travail compromises.
GTIG a observé un acteur malveillant ultérieur exploitant une vulnérabilité de liaison d’ID utilisateur dans la passerelle LiteLLM pour élever des clés virtuelles ordinaires en informations d’identification administratives.
Sharma a déclaré que les organisations doivent limiter les informations d’identification à leurs modèles, charges de travail et points de terminaison prévus. « La compromission de la passerelle décrite dans ces incidents mérite une attention particulière », a-t-il déclaré, avertissant que le contrôle de la couche de routage pourrait ouvrir l’accès au-delà des informations d’identification initialement compromises.
GTIG recommande une gestion plus stricte des informations d’identification, des autorisations de moindre privilège, des étendues de clés d’API granulaires, une surveillance des demandes suspectes de faible volume et des limites de dépenses sur la consommation des modèles. Il exhorte également les organisations à surveiller l’activation non autorisée des services d’IA et les vulnérabilités des passerelles.
