Des cybercriminels détournent des accès LLM et font exploser les factures cloud
Google alerte sur plusieurs attaques de «LLMJacking», qui permettent à des cybercriminels de détourner des accès à des modèles d'IA pour exploiter les ressources cloud associées. Dans les incidents observés, les frais frauduleux ont dépassé 100'000 dollars en une journée et atteint jusqu'à un million de dollars au total pour certaines victimes.
Les cybercriminels s'attaquent désormais directement aux ressources d'intelligence artificielle des entreprises afin d'en exploiter les capacités et d'en revendre l'accès. Dans une analyse publiée par Google Threat Intelligence Group (GTIG) et Mandiant, les chercheurs décrivent plusieurs incidents de «LLMJacking» survenus en 2026, au cours desquels des attaquants ont exploité des accès compromis à des grands modèles de langage (LLM).
Les attaques ont touché des organisations en Amérique du Nord, en Amérique du Sud et dans la région Asie-Pacifique, notamment dans la finance, le commerce de détail, les technologies et les transports. Contrairement au cryptojacking, le LLMJacking peut générer des pics de dépenses en quelques heures. Dans les incidents traités par Mandiant, les frais frauduleux ont dépassé 100'000 dollars en une seule journée et, dans certains cas, atteint un million de dollars avant la révocation des accès.
Des identifiants cloud au cœur des intrusions
Les attaquants cherchent d'abord à obtenir un accès aux ressources LLM des entreprises. Ils ciblent notamment des interfaces de modèles exposées sur internet, des clés API ou des identifiants cloud compromis. Selon les chercheurs, les identifiants cloud exposés ou volés constituent le principal vecteur d'accès initial observé.
Dans un cas, des cybercriminels ont récupéré des clés API d'entreprise exposées dans des dépôts GitHub publics. Pour vérifier discrètement qu'elles fonctionnaient, ils ont envoyé des requêtes limitées à un seul token (max_tokens=1), afin de valider les clés sans générer de volumes susceptibles de déclencher des alertes.
Une fois dans l'environnement cloud, les attaquants cherchent à étendre leurs privilèges et à maintenir leur accès. Les chercheurs ont notamment observé la création de comptes non autorisés, l'ajout de clés SSH et l'extraction d'identifiants supplémentaires depuis des gestionnaires de secrets. Dans une autre intrusion, des cybercriminels ont exploité la vulnérabilité CVE-2026-40217 dans LiteLLM afin d'élever des clés virtuelles ordinaires au niveau de privilèges administratifs sur la passerelle. LiteLLM figurait déjà parmi les services IA ciblés par la campagne PoeLLM, qui avait compromis plus de 3'400 serveurs.
Une fois leur accès consolidé, les cybercriminels peuvent également activer des services LLM jusque-là inutilisés afin d'en exploiter les ressources et d'en faire supporter les coûts aux organisations compromises.
Des accès revendus via des «LLM Mixers»
Ces accès peuvent ensuite être monétisés par l'intermédiaire de services spécialisés. GTIG qualifie de «LLM Mixers» des passerelles clandestines qui agrègent des identifiants compromis, répartissent les requêtes entre différents comptes victimes et revendent l'accès aux modèles à leurs propres utilisateurs. Ce type de revente s'inscrit dans un marché clandestin de l'accès aux modèles d'IA, déjà alimenté par le vol de sessions et de clés API.
Dans un cas documenté, un attaquant a effectué plus de 500'000 appels API en moins de huit heures à l'aide de clés volées pour alimenter le service Jet Night. Selon GTIG, cette activité a généré près d'un million de dollars de coûts liés aux tokens pour l'organisation victime.
Jet Night proposait notamment un abonnement présenté comme illimité à environ 60 dollars par mois, avec un accès annoncé à des modèles d'IA avancés. GTIG estime que ce niveau de prix, très inférieur aux tarifs habituels, suggère que le service s'appuie sur des clés volées pour rester rentable.
Au-delà de ce cas, Google s'attend à ce que le LLMJacking gagne en importance à mesure que les entreprises intègrent des modèles plus performants et des workflows agentiques dans leurs environnements.
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