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盗まれたAIアクセスが高額請求に——「LLMJacking」の手口

Googleの報告によると、企業のLLM利用権限を乗っ取る「LLMJacking」で、1日あたり10万ドル超、組織によってはアクセス遮断前に累計100万ドルの不正請求が発生しました。被害は北米・南米・アジア太平洋地域の金融、流通、テクノロジー、運輸分野で確認されました。

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研究の答え

重要なポイント

Googleの報告によると、企業のLLM利用権限を乗っ取る「LLMJacking」で、1日あたり10万ドル超、組織によってはアクセス遮断前に累計100万ドルの不正請求が発生しました。
被害は北米・南米・アジア太平洋地域の金融、流通、テクノロジー、運輸分野で確認されました。
転売サービス「Jet Night」では、8時間未満で50万回を超えるAPI呼び出しが行われた事例が報告されています。LiteLLMの脆弱性に関する説明には、情報源間で食い違いがあります。

Editorial illustration representing criminal misuse of enterprise AI and cloud resources — What did Google’s Mandiant and Google Threat Intelligence Group report on November 2, 2026, about LLMJacking incidents across financial servLLMJacking abuses compromised enterprise access to run or resell LLM workloads at the victim’s expense.
AI プロンプト
Create 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
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GoogleのMandiantとGoogle Threat Intelligence Group（GTIG）は、2026年に複数の「LLMJacking」事案に対応したと報告しました。攻撃者は企業の大規模言語モデル（LLM）へのアクセスを乗っ取り、自ら利用したり、第三者に転売したりしていました。結果として、不正なリソース利用料が一部の事案で1日あたり10万ドルを超え、アクセスを遮断するまでに累計100万ドルに達した組織もあったといいます。4

LLMJackingとは

LLMJackingは、企業が持つLLMや関連する計算リソースへのアクセス権を乗っ取る手口です。報告されたのは、顧客向けチャットボットの会話を操作する攻撃というより、企業のクラウド環境やモデル利用権限を不正に使う行為です。犯人が盗んだアカウントで自ら処理を実行する場合もあれば、被害組織のアクセスを経由して、別の利用者のリクエストを処理する場合もあります。4

Mandiantが対応した事案では、北米、南米、アジア太平洋地域の金融、流通、テクノロジー、運輸分野の組織が影響を受けました。利用されていたクラウドやLLMの提供元は複数にわたります。4

盗んだ認証情報を使い、利用料を被害組織に負わせる

報告された侵入経路には、盗まれたクラウド認証情報、LLMのAPIキー、アクセストークンなどがあります。別の事案概要では、IAM認証情報、サービスアカウントキー、GitHubの個人アクセストークン、乗っ取られたセッショントークンも確認されています。3 5 9

侵入後、攻撃者は被害組織が正規に持つアクセス権限を使ってモデルを動かします。さらに、そのアクセスを仲介サービス経由で転売するケースもあります。モデルの応答を生成するための処理、つまり推論にかかる費用は、被害組織側の請求に計上されることになります。3

請求額が膨らむペースは速く、一部の事案では不正利用料が1日で10万ドルを超えました。アクセスを止める前に、累計100万ドルに達した組織もあったとGoogleは報告しています。

UNC6993と、盗んだアクセスの転売

Google関連の報道によると、UNC6993は設定不備のあるサービスアカウントキーを足がかりにクラウド環境へ侵入し、そこからLLMのAPIにアクセスしました。17 クラウド上の認証設定の弱点が、モデルの不正利用につながる例です。

犯罪エコシステムの一部には、「LLM Mixer」と呼ばれる仲介サービスもあります。こうしたサービスは、料金を払う利用者のリクエストを、乗っ取ったモデルアクセス経由で処理します。その一例として報告されたJet Nightでは、8時間未満に50万回を超えるAPI呼び出しが行われ、ある被害組織に約100万ドルのトークン費用が発生したとされています。18

Jet Nightは月額約60ドルのアクセスを宣伝していたと報じられています。正規サービスの料金はおよそ100〜250ドルとされており、利用者が仲介業者に安価な料金を払う一方で、盗まれた認証情報の持ち主が請求を負う構図がうかがえます。18 20

LiteLLMの脆弱性については情報に食い違い

Google関連の報道では、攻撃者がモデルゲートウェイのLiteLLMにあるCVE-2026-40217を悪用し、通常の仮想キーから管理者権限を得たと説明されています。17

ただし、提供された別の情報源は、Google側の説明とLiteLLMのアドバイザリー回答との間に食い違いがあると指摘しています。現時点で提供情報からはこの見解の差を解消できないため、脆弱性の具体的な技術説明は慎重に扱う必要があります。

数時間で急増するクラウド費用

Googleの研究者は、リソース消費が徐々に進むクリプトジャッキングと比べ、LLMJackingでは数時間のうちに不正なクラウド請求が急増し得ると説明しています。認証情報が侵害されると、組織が異常に気づいてアクセスを止めるまで、大量のモデル利用が続くおそれがあります。

クラウド上のモデルを利用する組織にとっては、クラウドIDやAPI認証情報の保護、トークンの露出箇所の確認、モデル利用量や請求額の急な変化の監視が重要です。これらは報告された侵入経路と請求被害から導かれる実務上の対応であり、Googleが示した推奨事項の完全な一覧という意味ではありません。3 5

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