Google Güvenlik İstihbarat Ekip (GTIG) ve Mandiant şirketi, LLMjacking olarak bilinen ve bazı durumlarda sahte bulut tüketim faturaları sonucunda kurumların bir milyon ABD dolarına varan ağır mali kayıplar yaşamasına yol açan Büyük Dil Modeli Kaçırma saldırıları olgusunun büyümesine karşı uyardı.
Saldırıların Çalışma Mekanizması
Saldırganlar, yapay zeka altyapısına erişmek için iki ana stratejiye güveniyor: Birincisi, kamuya açık uç noktaların (Endpoints) aktif taranması; ikincisi ise korumasız cihazlardan geçerli API anahtarlarının (API Keys) çalınması. Erişimin elde edilmesinin ardından bu kaynaklar, abonelere yapay zeka modellerine yetkisiz erişim imkanı tanıyan "Dil Modeli Karıştırıcıları" (LLM Mixers) olarak bilinen aracı hizmetler aracılığıyla satılıyor.
Erişimin yeniden satılmasıyla birlikte hedef alınan sistemler, saniyede 1000 isteği aşabilen devasa bir talep hacmi artışına tanık oluyor. Bu durum, söz konusu isteklerin meşru tüketim olarak kaydedilmesine ve kurban kuruma yüksek maliyetler yüklenmesine neden oluyor.
Tehditlerin Evrimi
Araştırmacılar, çalınan anahtarları toplamak ve istekleri dağıtmak için ağ geçidi araçları kullanan UNC6993 gibi tehdit gruplarını tespit etti. Ayrıca LiteLLM platformunda sunucuda rastgele kod yürütülmesine izin veren CVE-2026-40217 açığının istismar edildiği de gözlemlendi. Bazı durumlarda saldırganlar, takma adlar altında yetkisiz yapay zeka hizmetleri sunmak amacıyla aracıları (Agents) ve ters vekilleri (Reverse Proxies) barındırmak için kurbanın altyapısını kullandı.
Şirketler Ne Yapmalı?
Google, çalışma ortamlarını güvence altına almak için proaktif adımlar atılmasının gerekliliğini vurguluyor ve şunları içeriyor:
- Kimlik ve Erişim Yönetimi (IAM): En az ayrıcalık ilkesini uygulamak ve tüm gereksiz izinleri, özellikle bulut yapay zeka hizmetlerine erişimi engellemek.
- Sırların Güvence Altına Alınması: API anahtarlarını ve hassas verileri periyodik olarak yönetmek ve döndürmek için merkezi platformlar kullanmak.
- İzleme ve Kontrol: Kim Avcılığına dayanıklı Çok Faktörlü Kimlik Doğrulamayı (MFA) etkinleştirmek ve API'lerde harcama ile tüketim için üst sınırlar belirlemek.
- Sürekli Denetim: Sıra dışı etkinlikleri veya güvenlik kaydını devre dışı bırakma girişimlerini tespit etmek için çıkarım günlüklerini (Inference Logs) izlemek.