LLMjacking(大模型劫持).

一种攻击,攻击者利用窃取的云凭证访问并滥用托管的大语言模型服务,给受害者带来高额推理账单,或将访问权限转卖牟利。 它属于网络安全的 AI 与机器学习安全 分类。

一种攻击,攻击者利用窃取的云凭证访问并滥用托管的大语言模型服务,给受害者带来高额推理账单,或将访问权限转卖牟利。

LLMjacking 是一种云滥用技术,由 Sysdig 威胁研究团队于 2024 年命名。攻击者获取被窃取或泄露的云凭证,用其访问 Amazon Bedrock、Azure OpenAI 等托管大语言模型(LLM)服务。攻击者并不窃取数据,而是以受害者的名义消耗付费的模型推理,通常先探测哪些模型和配额已启用,再发起大量调用,从而产生极高的账单。被盗密钥常通过反向代理工具转发,使运营者或其客户能够匿名查询高级模型,实质上是在转卖他人的云账户。LLMjacking 在概念上类似于挖矿劫持(cryptojacking),但其目标是 AI 推理算力而非加密货币挖矿。缓解措施包括保护凭证、限制模型权限,以及监控异常用量和费用激增。

针对 LLMjacking(大模型劫持) 的防御通常结合技术控制与运营实践,详见上方完整定义。

常见的别称包括: 大模型劫持, LLM 劫持。