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Wenn Kriminelle KI auf fremde Rechnung nutzen
Beim LLMJacking missbrauchen Kriminelle gestohlene Unternehmenszugänge zu Sprachmodellen für eigene Zwecke oder verkaufen sie weiter. Laut Google überstiegen betrügerische Kosten in manchen Fällen 100.000 US Dollar an einem Tag; bei einzelnen Unternehmen summierten sie sich auf bis zu 1 Million US Dollar.
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Forschungsantwort
Wichtige Erkenntnisse
- Beim LLMJacking missbrauchen Kriminelle gestohlene Unternehmenszugänge zu Sprachmodellen für eigene Zwecke oder verkaufen sie weiter.
- Laut Google überstiegen betrügerische Kosten in manchen Fällen 100.000 US Dollar an einem Tag; bei einzelnen Unternehmen summierten sie sich auf bis zu 1 Million US Dollar.
- Der Dienst Jet Night wurde mit mehr als 500.000 API Aufrufen in weniger als acht Stunden in Verbindung gebracht.
KI-Prompt
openai.comCreate a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What did Google’s Mandiant and Google Threat Intelligence Group report on November 2, 2026, about LLMJacking incidents across financial serv. Article summary: Google’s Mandiant and Google Threat Intelligence Group reported on November 2, 2026, that criminals were hijacking enterprise LLM access and monetizing it at victims’ expense, producing fraudulent charges above $100,000 . Topic tags: general, documentation, general web. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts with fak
Google Mandiant und die Google Threat Intelligence Group (GTIG) berichten von mehreren Vorfällen aus dem Jahr 2026, bei denen Kriminelle den Zugang von Unternehmen zu großen Sprachmodellen (LLMs) kaperten und selbst nutzten oder weiterverkauften. Die dadurch verursachten betrügerischen Cloud-Kosten überstiegen in manchen Fällen 100.000 US-Dollar an einem Tag. Bei einzelnen Unternehmen erreichten sie insgesamt 1 Million US-Dollar, bevor der Zugang gesperrt wurde. 4
Was bedeutet LLMJacking?
LLMJacking bezeichnet das Kapern des Zugangs eines Unternehmens zu Sprachmodellen und zugehörigen Rechenressourcen. Im Mittelpunkt steht dabei der Missbrauch von Cloud-Konten und Modellzugängen – nicht einfach die Manipulation von Gesprächen in einem Chatbot für Kundinnen und Kunden. Kriminelle können über das Konto des betroffenen Unternehmens eigene Modellanfragen ausführen oder den Zugang nutzen, um Anfragen anderer Personen weiterzuleiten. 4
Laut Mandiant betrafen die untersuchten Vorfälle Unternehmen aus den Bereichen Finanzdienstleistungen, Einzelhandel, Technologie und Transport in Nord- und Südamerika sowie im asiatisch-pazifischen Raum. Im Einsatz waren verschiedene Cloud- und LLM-Anbieter. 4
Gestohlene Zugangsdaten, hohe Rechnungen
Zu den beschriebenen Zugangsmethoden zählen gestohlene Cloud-Zugangsdaten, LLM-API-Schlüssel und Zugriffstokens. Weitere Zusammenfassungen der Vorfälle nennen kompromittierte IAM-Zugangsdaten, Schlüssel für Dienstkonten, persönliche GitHub-Zugriffstokens und gekaperte Sitzungstokens. 3
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Sind die Angreifer erst einmal im System, können sie den autorisierten Zugang des Unternehmens für eigene Modellanfragen verwenden. Einige verkaufen diesen Zugang anschließend über zwischengeschaltete Dienste weiter. Die Kosten für die sogenannte Inferenz – also die Verarbeitung, die für Antworten auf Modellanfragen nötig ist – trägt dann das betroffene Unternehmen. 3
Die Ausgaben können rasch steigen: Google zufolge lagen betrügerische Kosten in einzelnen Fällen bei mehr als 100.000 US-Dollar an einem Tag. Bei manchen Unternehmen summierten sie sich auf bis zu 1 Million US-Dollar, bevor der Zugang gesperrt wurde.
UNC6993 und der Handel mit gekapertem KI-Zugang
Berichte zu Googles Untersuchung beschreiben, wie die Gruppe UNC6993 über einen falsch konfigurierten Schlüssel für ein Dienstkonto Zugriff auf eine Cloud-Instanz erhielt und von dort zu einer LLM-API gelangte. 17 Der Fall zeigt, wie eine Schwachstelle bei einer Cloud-Identität den Weg zu nicht autorisierter Modellnutzung öffnen kann.
Ein weiterer Teil des kriminellen Ökosystems sind sogenannte „LLM-Mixer“: Dienste, die Anfragen zahlender Kundschaft über kompromittierte Modellzugänge weiterleiten. Ein Beispiel ist Jet Night. Der Dienst wurde mit mehr als 500.000 API-Aufrufen in weniger als acht Stunden und fast 1 Million US-Dollar an Token-Kosten für ein betroffenes Unternehmen in Verbindung gebracht. 18
Berichten zufolge bot Jet Night Zugang für etwa 60 US-Dollar im Monat an. Zum Vergleich: Legitime Abonnements kosteten demnach ungefähr 100 bis 250 US-Dollar. 18
20 Das Modell ist für Kriminelle attraktiv: Kundinnen und Kunden zahlen dem Vermittler, während die Rechnung bei dem Unternehmen landen kann, dessen Zugangsdaten gestohlen wurden.
LiteLLM: technische Angaben mit Vorbehalt
Berichte zu Googles Untersuchung schildern außerdem, dass Angreifer eine Sicherheitslücke mit der Kennung CVE-2026-40217 in LiteLLM ausgenutzt hätten. LiteLLM ist ein Gateway, das Anfragen an Modelle weiterleiten kann. Demnach konnten Angreifer gewöhnliche virtuelle Schlüssel in Zugänge mit Administratorrechten umwandeln. 17
Eine weitere der vorliegenden Quellen weist jedoch auf eine Abweichung zwischen Googles Beschreibung und einer Stellungnahme von LiteLLM hin. Die verfügbaren Quellen klären diesen Widerspruch nicht auf. Die genaue technische Einordnung sollte daher mit Vorsicht behandelt werden.
Warum die Kosten so schnell steigen können
Anders als beim Cryptojacking, das Forschende von Google als eher schleichende Belastung von Ressourcen beschrieben, kann LLMJacking innerhalb weniger Stunden hohe betrügerische Cloud-Kosten verursachen. Die Vorfälle machen deutlich, dass gekaperte Zugangsdaten nicht nur ein Sicherheitsrisiko, sondern auch ein unmittelbares Kostenproblem sind: Ein kompromittierter Zugang kann umfangreiche Nutzung ermöglichen, bevor das Unternehmen den Missbrauch bemerkt und den Zugang sperrt.
Für Unternehmen, die Cloud-Modelle einsetzen, ergeben sich daraus praktische Ansatzpunkte: Cloud-Identitäten und API-Zugangsdaten schützen, mögliche Offenlegungen von Tokens prüfen und Modellnutzung sowie Kosten auf unerwartete Veränderungen überwachen. Das sind aus den beschriebenen Zugangsmethoden und finanziellen Folgen abgeleitete Schutzmaßnahmen – keine vollständige, Google zugeschriebene Empfehlungsliste. 3
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Wie lautet die kurze Antwort auf „Wenn Kriminelle KI auf fremde Rechnung nutzen“?
Beim LLMJacking missbrauchen Kriminelle gestohlene Unternehmenszugänge zu Sprachmodellen für eigene Zwecke oder verkaufen sie weiter.
Was sind die wichtigsten Punkte, die zuerst validiert werden müssen?
Beim LLMJacking missbrauchen Kriminelle gestohlene Unternehmenszugänge zu Sprachmodellen für eigene Zwecke oder verkaufen sie weiter. Laut Google überstiegen betrügerische Kosten in manchen Fällen 100.000 US Dollar an einem Tag; bei einzelnen Unternehmen summierten sie sich auf bis zu 1 Million US Dollar.
Was soll ich als nächstes in der Praxis tun?
Der Dienst Jet Night wurde mit mehr als 500.000 API Aufrufen in weniger als acht Stunden in Verbindung gebracht.
Quellen
cloud.google.comThe Rise of LLMJacking: How Threat Actors Monetize Compromised Cloud and Model Resources | Google Cloud Blog
mallory.aiLLMJacking Turns Stolen Cloud Credentials Into Six-Figure AI ...
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