最新研究表明，网络攻击者正在利用泄露的云凭证在几分钟内劫持企业AI系统。近期事件显示，攻击者能够在19分钟内攻破大型语言模型（LLM）的基础设施。
这种被称为“LLMjacking”的攻击方法以非人类身份（NHIs）——如API密钥、服务账户和机器凭证——为目标，绕过传统安全控制，并利用窃取的生成式AI访问权限牟利。
LLMjacking的攻击链
安全公司Entro Labs最近在GitHub、Pastebin和Reddit上发布了功能性AWS密钥，以研究攻击者的行为。
他们的研究揭示了一种系统化的四阶段攻击模式：
LLMJacking攻击链
凭证收集：自动化的机器人使用Python脚本扫描公共代码库和论坛，以检测有效凭证，其中44%的非人类身份是通过代码库和协作平台泄露的。
快速验证：攻击者在凭证暴露后的9-17分钟内执行初始API调用（如GetCostAndUsage）以评估账户价值，并避免使用可预测的调用（如GetCallerIdentity）以逃避检测。
不同泄露位置的密钥访问平均时间
模型枚举：入侵者通过AWS Bedrock执行GetFoundationModelAvailability请求，以列出可访问的LLM——包括Anthropic的Claude和Amazon Titan——并映射可用的攻击面。
利用：攻击者对受损端点进行自动化的InvokeModel尝试，研究人员在实验密钥中观察到每小时超过1200次未经授权的推理尝试。
Storm-2139网络犯罪集团最近利用这种方法攻击了Microsoft Azure AI客户，窃取API密钥以生成暗网内容。取证日志显示，攻击者：
- 使用Python的requests库进行凭证验证
- 使用aws s3 ls命令识别AI/ML存储桶
- 尝试通过精心设计的提示绕过内容过滤器执行bedrock: InvokeModel
Entro的模拟漏洞测试显示，攻击者将自动化脚本与手动侦察相结合——63%的初始访问使用了Python SDK，而37%使用Firefox用户代理通过AWS控制台进行交互式探索。
未受控制的LLMjacking带来了严重的风险：
- 成本滥用：一个具有Bedrock访问权限的受损非人类身份可能每天产生46000美元的未经授权推理费用。
- 数据泄露：在22%的观察事件中，攻击者泄露了模型配置和训练数据元数据。
- 声誉损害：微软2025年第一季度的漏洞事件中，威胁行为者使用窃取的Azure OpenAI密钥生成了超过14000张深度伪造图像。
缓解策略
- 实时检测和监控非人类身份
- 实施自动化的密钥轮换
- 强制执行最小权限原则
- 监控异常的API活动
- 教育开发人员如何安全管理非人类身份
随着攻击者在20分钟内即可利用泄露的密钥，实时密钥扫描和自动轮换不再是一种可选的保护措施，而是LLM时代的关键生存机制。
参考来源：
Hackers Hijacking Access to Cloud-based AI Models With Exposed Keys in 19 Minutes
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