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Criminosos sequestraram acesso a modelos de IA e deixaram empresas com contas de até US$ 1 milhão
O LLMJacking consiste em sequestrar o acesso corporativo a modelos de linguagem para uso próprio ou revenda. Os incidentes atingiram organizações de serviços financeiros, varejo, tecnologia e transporte na América do Norte, América do Sul e região da Ásia Pacífico.
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Principais conclusões
- O LLMJacking consiste em sequestrar o acesso corporativo a modelos de linguagem para uso próprio ou revenda.
- Os incidentes atingiram organizações de serviços financeiros, varejo, tecnologia e transporte na América do Norte, América do Sul e região da Ásia Pacífico.
- O serviço de revenda Jet Night foi associado a mais de 500 mil chamadas de API em menos de oito horas.
Prompt de IA
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A Mandiant e o Google Threat Intelligence Group (GTIG), equipes de resposta a incidentes e inteligência de ameaças do Google, relataram em 2026 vários casos em que criminosos sequestraram o acesso corporativo a grandes modelos de linguagem (LLMs). O objetivo era usar esses recursos ou revendê-los, deixando a conta para a organização vítima. Em alguns episódios, as cobranças fraudulentas superaram US$ 100 mil em um único dia; em certas empresas, o total chegou a US$ 1 milhão antes de o acesso ser revogado. 4
O que é LLMJacking
LLMJacking é o sequestro do acesso de uma organização a modelos de linguagem e aos recursos de computação associados. Os casos relatados envolvem o abuso de contas corporativas na nuvem e de acesso a modelos — não apenas a manipulação de conversas em um chatbot voltado ao público. Com credenciais comprometidas, criminosos podem executar suas próprias tarefas ou encaminhar solicitações de outros usuários pela infraestrutura da vítima. 4
Segundo a Mandiant, os incidentes investigados afetaram organizações dos setores financeiro, varejista, de tecnologia e de transporte na América do Norte, América do Sul e região da Ásia-Pacífico. Os casos envolveram diferentes provedores de nuvem e de modelos de linguagem. 4
Como o acesso roubado vira uma conta alta
Entre os caminhos de acesso identificados estão credenciais de nuvem, chaves de API de LLMs e tokens de acesso roubados. Os relatos também mencionam credenciais de gerenciamento de identidade e acesso (IAM), chaves de contas de serviço, tokens pessoais de acesso do GitHub e tokens de sessão sequestrados. 3
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Depois de entrar, os criminosos podem usar a autorização da própria empresa para executar tarefas com modelos. Alguns também revendem esse acesso por meio de serviços intermediários. Assim, o custo da inferência — o processamento necessário para responder às solicitações enviadas ao modelo — recai sobre a conta da vítima. 3
O uso pode crescer depressa: o Google informou que, em alguns casos, as cobranças fraudulentas ultrapassaram US$ 100 mil em um dia. Em certas organizações, o total acumulado chegou a US$ 1 milhão antes de o acesso ser cortado.
UNC6993 e o mercado de revenda de acesso
Relatos ligados ao Google descrevem o grupo UNC6993 obtendo acesso a uma instância de nuvem por meio de uma chave de conta de serviço mal configurada e usando essa entrada para alcançar uma API de LLM. O caso mostra como uma falha na gestão de identidades na nuvem pode abrir caminho para o uso não autorizado de modelos. 17
Outra parte desse ecossistema criminoso são os chamados “LLM Mixers”: serviços que encaminham as solicitações de clientes pagantes por acessos comprometidos. O Jet Night é um exemplo. Relatos associam o serviço a mais de 500 mil chamadas de API em menos de oito horas e a quase US$ 1 milhão em custos de tokens repassados a uma vítima. 18
As fontes também dizem que o Jet Night anunciava acesso por cerca de US$ 60 por mês, enquanto assinaturas legítimas comparáveis custariam aproximadamente US$ 100 a US$ 250. Nesse modelo, o cliente paga ao intermediário, mas a organização cujas credenciais foram roubadas pode receber a cobrança pelo uso. 18
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Relato sobre falha no LiteLLM exige cautela
Coberturas ligadas ao Google também afirmaram que invasores exploraram a CVE-2026-40217 no LiteLLM, um gateway de modelos, para transformar chaves virtuais comuns em acesso de administrador. 17 No entanto, outra fonte aponta uma divergência entre a descrição atribuída ao Google e a resposta de um comunicado do LiteLLM. As fontes disponíveis não esclarecem essa diferença; por isso, os detalhes técnicos exatos devem ser tratados com cautela.
Por que os custos podem disparar
Em contraste com o cryptojacking — que o Google descreveu como um consumo de recursos mais gradual —, o LLMJacking pode provocar grandes aumentos nas cobranças fraudulentas em questão de horas. Os casos mostram que o acesso não autorizado a modelos também é um problema de controle de custos: uma credencial comprometida pode permitir uso intenso antes de a empresa perceber e revogá-la.
Para organizações que usam modelos hospedados na nuvem, os incidentes reforçam a importância de proteger identidades e credenciais de API, verificar onde os tokens estão expostos e acompanhar o uso dos modelos e as cobranças para identificar mudanças inesperadas. Essas são implicações defensivas dos caminhos de acesso e dos impactos financeiros relatados — não uma lista completa de recomendações atribuídas ao Google. 3
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Qual é a resposta curta para "Criminosos sequestraram acesso a modelos de IA e deixaram empresas com contas de até US$ 1 milhão"?
O LLMJacking consiste em sequestrar o acesso corporativo a modelos de linguagem para uso próprio ou revenda.
Quais são os pontos-chave para validar primeiro?
O LLMJacking consiste em sequestrar o acesso corporativo a modelos de linguagem para uso próprio ou revenda. Os incidentes atingiram organizações de serviços financeiros, varejo, tecnologia e transporte na América do Norte, América do Sul e região da Ásia Pacífico.
O que devo fazer a seguir na prática?
O serviço de revenda Jet Night foi associado a mais de 500 mil chamadas de API em menos de oito horas.
Fontes
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 ...
pranavaraparla.comActive alerts — Vibe Coding · Security Issue Tracking
ai-threat.watchAttacks on AI systems: latest reports and research - AI Threat Watch