구글 보안 위협 정보팀(GTIG)과 맨디언트(Mandiant)는 대규모 언어 모델 하이재킹(LLMjacking) 공격 현상이 증가하고 있다고 경고했습니다. 이 공격으로 인해 일부 기업은 사기성 클라우드 소비 청구서로 인해 최대 100만 달러에 달하는 막대한 재정적 손실을 입었습니다.
공격 작동 방식
공격자는 AI 인프라에 접근하기 위해 두 가지 주요 전략을 사용합니다. 첫째는 공개적으로 노출된 엔드포인트에 대한 활성 스캔이며, 둘째는 보호되지 않은 기기에서 유효한 API 키를 도난당하는 것입니다. 접근 권한을 획득한 후, 이 자원은 'LLM 믹서(LLM Mixers)'로 알려진 중개 서비스를 통해 재판매되며, 이를 통해 구독자는 AI 모델에 무단으로 접근할 수 있게 됩니다.
접근 권한이 재판매되면 타겟 시스템은 초당 1,000건의 요청을 초과할 수 있는 엄청난 요청량 급증을 겪게 되며, 이로 인해 해당 요청이 정당한 소비로 기록되어 피해 기업에 막대한 비용이 부과됩니다.
위협의 진화
연구원들은 도난당한 키를 수집하고 요청을 분산하기 위해 게이트웨이 도구를 사용하는 UNC6993과 같은 위협 그룹을 감지했습니다. 또한 LiteLLM 플랫폼에서 서버에 임의의 코드를 실행할 수 있는 CVE-2026-40217 취약점의 악용도 포착되었습니다. 어떤 경우에는 공격자가 피해자의 인프라를 사용하여 에이전트(Agents)와 리버스 프록시(Reverse Proxies)를 호스팅하고, 가명으로 무단 AI 서비스를 제공하기도 했습니다.
기업이 취해야 할 조치
구글은 업무 환경을 보호하기 위해 다음과 같은 사전 예방적 조치를 취할 것을 강조합니다.
- ID 및 액세스 관리(IAM): 최소 권한 원칙을 적용하고 불필요한 모든 권한, 특히 클라우드 AI 서비스에 대한 접근을 차단합니다.
- 시크릿 보안: API 키와 민감한 데이터를 정기적으로 관리하고 교체하기 위해 중앙 집중식 플랫폼을 사용합니다.
- 모니터링 및 제어: 피싱 방지 다중 인증(MFA)을 활성화하고, API에 대한 최대 지출 및 소비 한도를 설정합니다.
- 지속적인 감사: 추론 로그(Inference Logs)를 모니터링하여 비정상적인 활동이나 보안 로깅을 비활성화하려는 시도를 감지합니다.