快速了解本文
LLMjacking 攻击导致企业单日云 AI 费用损失超 10 万美元。
黑产通过窃取密钥构建代理网络，以低价转售算力牟利。
谷歌建议实施最小权限 IAM 及实时支出监控以防御此类攻击。
本摘要由 AI 辅助整理，请以正文内容为准。
2026年，谷歌威胁情报小组（GTIG）与 Mandiant 发布报告指出，大语言模型劫持（LLMjacking）攻击正产生巨额欺诈性云费用。受攻击组织的单日损失超过 10 万美元，累计财务损失高达 100 万美元。LLMjacking 的本质是将受害企业的云 AI 算力转化为黑产廉价的 API 代理服务，利用云原生按量计费的特性迅速造成财务破坏。
01窃取密钥与黑产分发机制
攻击者通常通过扫描公开暴露的 LLM 端点，或从防护不足的机器上窃取有效的 API 密钥来获取初始访问权限。获取权限后，他们会将这些资源出售给“LLM mixers”（如 Jet Night 和 newapi.pro）。这些黑产服务以低价向订阅者提供未授权的 LLM 访问，形成了完整的窃取与变现供应链。
02巨额账单的产生与进阶手法
LLM mixers 使用代理基础设施中继客户的提示词，导致受害企业的 API 请求量激增，有时每秒超过 1000 次。由于这些请求在技术上表现为合法的 API 调用，云服务商将其记录为正常消费，并向受害组织收取高昂的 token 费用。
为了维持访问和扩大战果，攻击者还会利用暴露的云凭据、服务账户密钥、GitHub 令牌等，甚至利用 LiteLLM 中的 CVE-2026-40217 漏洞执行任意代码，在受害者的云基础设施上直接托管未授权的代理端点。按量计费的机制结合隐蔽的代理托管，使得受害企业往往在收到巨额账单时才察觉异常，凸显了 API 密钥生命周期管理与实时支出监控的必要性。
03防御与检测建议
针对 LLMjacking 攻击，谷歌建议企业采取以下防御措施：
- 实施严格的身份和访问管理（IAM），遵循最小权限原则。
- 使用集中式密钥平台管理敏感密钥，避免密钥散落在代码或配置文件中。
- 设置 API 支出限制，在费用异常激增时自动触发警报或阻断。
- 持续监控云审计日志，识别异常的请求频率和未经授权的端点调用。