Google: los ataques de LLMjacking ya generan un millón de dólares en cargos de nube

El 3 de noviembre de 2026, investigadores de Google Threat Intelligence Group (GTIG) y Mandiant detallaron campañas de LLMjacking que generan cargos fraudulentos mediante el uso de infraestructura empresarial de modelos de lenguaje. Algunas organizaciones han registrado costes superiores a 100.000 dólares en un solo día y acumulados de hasta un millón de dólares.

Los atacantes acceden a endpoints de LLM expuestos públicamente o sustraen claves API válidas de equipos sin protección. Después venden el acceso a servicios conocidos como LLM mixers, que revenden a sus clientes el uso no autorizado de los modelos mediante infraestructura proxy. En algunos casos, el volumen supera las 1.000 solicitudes por segundo y el proveedor registra el consumo como legítimo para facturarlo a la organización afectada.

Google citó el caso de Jet Night, que ofrece planes de acceso ilimitado por 60 dólares mensuales. Según los investigadores, un actor utilizó claves API de terceros robadas para realizar más de 500.000 llamadas en menos de ocho horas a través de jet-night.com, trasladando cerca de un millón de dólares en costes de tokens a la víctima.

Entre los accesos utilizados figuran credenciales cloud, claves de cuentas de servicio, tokens de GitHub, tokens de sesión activos y claves API de LLM. Los atacantes también buscan credenciales en registros, bases de datos y gestores de secretos, además de crear cuentas de acceso alternativo o inyectar claves SSH para mantener la persistencia.

Los investigadores observaron asimismo la explotación de CVE-2026-40217, una vulnerabilidad de LiteLLM que permite ejecutar código arbitrario mediante el endpoint de prueba de guardrails con código personalizado. En algunos incidentes, los atacantes emplearon la infraestructura cloud comprometida para alojar proxies no autorizados y cargas de trabajo con agentes.

Google recomienda reforzar la gestión de identidades y accesos, centralizar la administración y rotación de secretos, aplicar privilegios mínimos y utilizar autenticación multifactor resistente al phishing. También aconseja establecer límites de uso y gasto, activar los registros de auditoría e inferencia y supervisar la activación de servicios de IA, las comprobaciones de credenciales y los patrones de consumo anómalos.

Fuente: BleepingComputer.