Des pirates ont trouvé comment revendre à bas prix l'accès aux modèles d'IA les plus coûteux, sans débourser un centime pour leur utilisation. Leur secret ? Faire payer les entreprises dont ils ont volé les accès. Un trafic qui prend de l'ampleur.
Plus de 500 000 requêtes envoyées à des modèles d'IA en moins de huit heures, pour près d'un million de dollars de consommation. Derrière cette facture astronomique, une entreprise qui n'avait rien demandé, et des pirates qui utilisaient ses identifiants pour alimenter leur propre service d'abonnement à l'IA. L'affaire, documentée par le Google Threat Intelligence Group (GTIG) et Mandiant dans une enquête publiée le 2 novembre, témoigne de l'essor du LLMJacking, une pratique qui consiste à détourner les ressources d'IA des entreprises pour les exploiter ou les revendre. Et les cybercriminels commencent à s'organiser pour en faire un véritable commerce.
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Des identifiants volés pour faire tourner les IA aux frais des entreprises
Pour comprendre le fonctionnement de ces attaques, il faut savoir que les entreprises accèdent souvent aux modèles d'IA par l'intermédiaire d'API, dont l'utilisation est facturée selon les ressources consommées, notamment le nombre de tokens traités. En récupérant les identifiants qui autorisent ces connexions, les pirates peuvent donc envoyer leurs propres requêtes tout en laissant les frais à la charge des victimes.
Pour obtenir ces accès, les attaquants exploitent principalement des identifiants cloud compromis, des clés API exposées dans des dépôts GitHub ou des comptes de service mal configurés, mais peuvent également détourner des jetons de session actifs pour contourner l'authentification multifacteur.
Une fois dans les systèmes, ils fouillent les dépôts de code et les gestionnaires de secrets à la recherche de nouveaux accès, élargissent leurs autorisations et activent parfois des services d'IA auxquels les entreprises n'avaient même pas souscrit.
Avant de lancer les requêtes à grande échelle, certains prennent aussi soin de vérifier discrètement leurs trouvailles. Ils envoient des requêtes auxquelles les modèles ne peuvent répondre qu'avec un seul token, suffisamment pour confirmer qu'une clé API fonctionne donc, mais trop peu pour déclencher les alertes fondées sur une consommation anormale. Les identifiants valides peuvent ensuite servir à multiplier les appels aux modèles les plus coûteux, parfois en créant et supprimant continuellement des comptes de service temporaires pour contourner les limitations.
Le LLMJacking, de son petit nom, rappelle ainsi le cryptojacking, qui consiste à détourner la puissance de calcul d'une machine pour miner des cryptomonnaies. Mais là où ce dernier exploite généralement les ressources sur une période prolongée, l'utilisation intensive de modèles d'IA haut de gamme peut faire exploser les dépenses en quelques heures. Plusieurs attaques ont ainsi engendré plus de 100 000 dollars de consommation frauduleuse en une seule journée, dans des entreprises issues notamment des secteurs de la finance, du commerce, des technologies et des transports.
Un marché clandestin en pleine croissance
Les pirates ont surtout compris qu'ils pouvaient tirer davantage de ces accès en les revendant. Des plateformes baptisées LLM Mixers regroupent désormais les identifiants dérobés à différentes entreprises pour proposer des abonnements à des modèles d'IA coûteux, parfois pour une soixantaine de dollars par mois seulement. Lorsqu'un client envoie une requête, celle-ci transite par une infrastructure intermédiaire qui la transmet au modèle concerné à l'aide d'une clé API compromise. Le client reçoit sa réponse, les pirates encaissent son abonnement et l'entreprise victime supporte les frais de consommation.
Ce commerce clandestin commence même à se spécialiser. Dans l'une des affaires examinées, deux groupes criminels travaillaient ensemble : le premier compromettait les infrastructures et récupérait les identifiants, tandis que le second se chargeait de leur exploitation commerciale. Une répartition des tâches qui pourrait accélérer le développement de ce marché et rendre le LLMJacking plus lucratif encore que le cryptojacking traditionnel.
