Telset.id – Google melalui Threat Intelligence Group (GTIG) memperingatkan praktik LLMjacking, yaitu pencurian API key dan kredensial cloud untuk membajak layanan large language model (LLM) milik korban. Dalam laporan terbaru, GTIG menyebut praktik ini terus tumbuh dalam dua tahun terakhir dan mulai membentuk ekosistem kejahatan siber yang terspesialisasi.
Menurut laporan GTIG, sebagian besar kelompok penyerang memulai dengan menyasar endpoint LLM yang terekspos publik atau berupaya memperoleh API key LLM yang valid. Dalam banyak kasus, pelaku memakai token identitas cloud yang terekspos atau dicuri, seperti kredensial IAM, kunci Service Account, GitHub Personal Access Token, dan token sesi aktif, untuk mendapatkan pijakan awal di infrastruktur organisasi target.
Dari titik itu, pelaku secara sistematis meningkatkan hak akses, memperkuat akses mereka, dan mengidentifikasi target lain untuk dikompromikan. Ujung dari rangkaian serangan ini adalah LLMjacking, yang oleh GTIG dijelaskan sebagai monetisasi dan pembajakan sumber daya foundation model melalui token proxying, automated model streaming, dan GPU hardware provisioning.
Tagihan Melonjak dalam Hitungan Menit
Dampak paling langsung dari LLMjacking adalah beban biaya yang harus ditanggung korban. Berbeda dengan cryptojacking yang membutuhkan waktu agar biaya menumpuk, GTIG menyebut biaya LLMjacking bisa mencapai enam digit dolar dalam enam menit.
“Setelah memperoleh kunci akses LLM API, UNC6993 berupaya membuat kunci API tambahan dan mengaktifkan layanan terkait di dalam proyek cloud korban, dengan cepat mengakumulasi tagihan lebih dari $100.000,” tulis Google dalam laporan tersebut. Angka tersebut setara sekitar Rp1,6 miliar.
Pelaku lain bahkan mendaftarkan akun korban ke perjanjian Pay-As-You-Go, memilih foundation model premium, dan menjalankan aliran inferensi bervolume tinggi. Untuk menghindari batas laju, pelaku menerapkan strategi “burn and rotate”, yaitu terus membuat dan menghapus service account berumur pendek sambil mengaudit antarmuka penagihan penyedia cloud untuk memantau dampak finansial.
Dalam sejumlah kasus, pelaku juga memakai akses yang diperoleh untuk menghosting endpoint proxy dan beban kerja agentic mereka sendiri. Google menyebut satu pelaku mengaktifkan agen, men-deploy reverse proxy yang dapat diakses publik, dan memakai bundel proxy Node.js kustom untuk mengekspos endpoint yang kompatibel dengan berbagai frontier LLM dengan merek baru bernama D1337-KAIROS.
Aktor tersebut juga men-deploy backdoor dalam bentuk container yang menanyakan LLM upstream untuk menalar instruksi dan mengeksekusi perintah secara lokal. Pola ini memperlihatkan bahwa akses LLM yang dicuri tidak hanya dipakai untuk menambang biaya, tetapi juga menjadi bagian dari rantai serangan yang lebih luas.
Baca Juga:
Ekosistem LLM Mixers Mulai Terbentuk
GTIG menilai ekosistem LLMjacking masih muda, tetapi tumbuh cepat dan matang lebih cepat lagi. Google menyebut sudah ada pembagian kerja antara kelompok peretas yang membangun akses awal ke lingkungan yang dikompromikan dan operator yang mengelola infrastruktur monetisasi hilir.
Operator hilir ini disebut sebagai “LLM Mixers”, yang beroperasi sebagai gateway routing untuk memproksi, mengagregasi, dan menjual kembali akses LLM tidak sah kepada pelanggan bawah tanah. Dengan memakai gateway API open source dan infrastruktur relay kustom, penyerang dapat mengumpulkan kredensial curian, mengukur penggunaan, dan menyembunyikan asal permintaan sebenarnya.
“Dalam satu investigasi, GTIG mengamati dua klaster operasional berbeda yang berkoordinasi untuk mengompromikan dan memonetisasi infrastruktur LLM perusahaan, menunjukkan spesialisasi canggih yang muncul di ruang ini,” kata Google.
Pola pembagian kerja ini sejalan dengan peringatan bahwa kredensial yang lemah menjadi pintu masuk utama insiden keamanan berbasis AI. Sebelumnya, IAM Tradisional dinilai tak cukup mengamankan agentic enterprise, sementara studi lain menyoroti bahwa Kontrol Keamanan Lemah membuat organisasi rentan.
Ancaman ini juga melengkapi rangkaian risiko lain di sekitar adopsi AI. Veracode, misalnya, mengungkap Krisis Keamanan Software karena AI disebut menghasilkan 44% kode rentan. Di sisi lain, pelaku juga kian agresif menyasar aset AI, seperti terlihat dari Hacker China yang memalsukan peneliti Anthropic untuk mengincar rahasia AI AS.
Google pun menyarankan organisasi untuk memperluas visibilitas terhadap platform LLM, memprioritaskan deteksi modifikasi pada akun dan layanan LLM, serta memperlakukan setiap pengaktifan layanan tanpa otorisasi sebagai peristiwa keamanan kritis. Google juga menyarankan penerapan prinsip least privilege agar akun dan pengguna hanya memiliki izin yang benar-benar dibutuhkan.
Peringatan GTIG menegaskan bahwa LLMjacking bukan lagi ancaman teoretis. Dengan biaya yang bisa meledak dalam hitungan menit dan munculnya operator monetisasi khusus, organisasi yang menjalankan layanan LLM perlu memperlakukan kredensial API dan token cloud sebagai aset yang dijaga seketat infrastruktur produksi mereka.
Komentar
Belum ada komentar.