谷歌安全分析团队近日发布警告称，一种被称为“LLMjacking”的攻击手法正在对企业AI基础设施构成实质性威胁。攻击者通过窃取云服务凭证，调用企业账户下部署的大语言模型资源，由此产生的高额算力费用最终由凭证所有者承担。
据谷歌分析师披露，被盗的AI凭证正在地下市场流通交易。攻击者获取凭证后，通常会利用企业已开通的大模型API接口进行批量调用，用于自身业务或其他非法用途，而所有推理成本均计入受害企业的云账单。部分受害企业在短时间内发现AI相关支出出现数倍增长，才意识到凭证已被盗用。
LLMjacking的核心风险在于其隐蔽性。与传统的加密货币挖矿劫持不同，大模型调用产生的费用波动更容易被企业误判为正常业务增长。攻击者往往选择在业务高峰期或账单周期末尾进行操作，进一步降低了被及时发现的可能性。此外，由于大模型API调用通常不涉及计算资源的持久占用，传统的异常检测手段难以有效识别此类行为。
从攻击路径来看，凭证泄露的渠道包括硬编码在代码仓库中的API密钥、配置不当的CI/CD流水线、以及员工终端被植入的信息窃取程序。谷歌安全团队指出，部分凭证在地下论坛的售价极低，意味着攻击门槛并不高，中小型企业同样面临风险。
针对LLMjacking的防御，谷歌建议企业采取以下措施：对AI服务凭证实施最小权限原则，限制单凭证的调用额度和模型范围；在云平台设置AI支出的实时告警阈值；定期轮换API密钥并审计调用日志；将AI凭证纳入现有的密钥管理体系中统一管控。对于已经开通大模型服务的企业，安全团队建议立即排查是否存在异常调用记录。
随着企业加速部署大模型应用，AI基础设施的安全边界正在从传统的网络层向凭证与身份层转移。LLMjacking的出现表明，AI服务的成本风险与安全风险已经合流，企业在评估AI投入产出时，需要将凭证安全纳入成本控制的考量范围。
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