Baptisée LLMjacking, une cybermenace fait des ravages auprès des entreprises qui adoptent massivement l’IA. Dans un rapport, le Google Threat Intelligence Group (GTIG) et Mandiant décrivent ce phénomène comme une forme de détournement de ressources adaptée à l’ère des grands modèles de langage.
Le LLMjacking peut provoquer des pics de facturation extrêmes en quelques heures. Les chercheurs ont observé des cas où les frais frauduleux ont dépassé 100 000 dollars en une seule journée, avec des préjudices cumulés atteignant jusqu’à 1 million de dollars pour certaines organisations avant que l’accès ne soit révoqué.
Les méthodes utilisées par les attaquants
Le vecteur d’accès initial le plus courant est le vol d’identifiants et de jetons d’accès au cloud. Les attaquants ciblent les informations d’identification, les clés de comptes de service, les jetons d’accès personnels de GitHub ou encore les jetons de session actifs pour s’introduire dans l’infrastructure d’une organisation.
Les attaquants visent directement les ressources backend en obtenant des clés d’API valides, parfois récupérées directement depuis des dépôts de code publics sur GitHub où elles ont été exposées par inadvertance.
Une fois à l’intérieur, leur stratégie s’articule autour de l’escalade de privilèges et de la persistance. Ils créent des comptes backdoor, injectent des clés SSH pour conserver un accès durable et recherchent activement d’autres identifiants.
Ils n’hésitent pas à exploiter des vulnérabilités logicielles, comme la faille CVE-2026-40217 dans le routeur LiteLLM, pour obtenir des droits d’administration complets sur l’environnement compromis et ainsi assurer leur contrôle sur les ressources IA de la victime.
Quel est l’objectif final de ces attaques ?
L’objectif ultime est la monétisation par le détournement de ressources. Les attaquants exploitent l’accès dérobé pour exécuter leurs propres charges de travail IA, mettre en place des services de proxy ou encore provisionner du matériel GPU coûteux, le tout aux frais de l’entreprise victime.
Pour contourner les limitations de requêtes, certains groupes adoptent une stratégie » burn and rotate « , qui consiste à créer et supprimer en continu des comptes de service éphémères pour maximiser l’utilisation frauduleuse des ressources avant d’être détectés.
Cette activité a donné naissance à un écosystème cybercriminel spécialisé. Des groupes obtiennent l’accès initial et d’autres gèrent la monétisation (LLM Mixers). Ces services fonctionnent comme des passerelles illicites qui regroupent les accès volés et les revendent sur des marchés clandestins.
Le service Jet Night, par exemple, proposait un accès illimité à des modèles de pointe pour 60 dollars par mois, générant près d’un million de dollars de coûts pour l’une de ses victimes.
Comment les entreprises peuvent-elles se protéger ?
Le rapport présente des règles opérationnelles de recherche des menaces, ainsi que des mesures d’atténuation, dont repérer les LLM utilisés à l’insu des équipes informatiques et de sécurité, définir précisément le périmètre d’accès de chaque clé API et automatiser la recherche de secrets exposés.
» Les organisations devront étroitement surveiller et sécuriser les modèles et les ressources de calcul qu’elles mettent rapidement en service, faute de quoi elles risquent de ne pas être les seules à les utiliser « , souligne John Hultquist, analyste en chef chez GTIG.