RISKYZ-2024-00105MITAIID4 görüntülenme

Risk sınıflandırması: MIT AI Risk Repository etiketinden birebir alınmıştır.

4.Kötü Niyetli Aktörler ve Kötüye Kullanım

Bulut bilişim kimlik bilgilerinin çalınması yoluyla büyük dil modellerine yetkisiz erişim sağlandığı ve "LLMjacking" saldırılarının arttığı bildirildi

Yayınlandı: 29 Temmuz 2026Olay: Mayıs 2024

Siber saldırganların çalınan bulut kimlik bilgileriyle büyük dil modellerine yetkisiz erişim sağlayarak maliyeti hesap sahibine yükledikleri ve bu erişimi üçüncü taraflara pazarladıkları "LLMjacking" vakalarında ciddi artış yaşandığı bildirildi.

Olay

Sysdig Tehdit Araştırma Ekibi (TRT), "LLMjacking" olarak adlandırılan ve çalınan bulut kimlik bilgileri kullanılarak büyük dil modellerine (LLM) yetkisiz erişim sağlanan yeni bir siber saldırı türünün yaygınlaştığını raporladı. Saldırganların, özellikle Laravel sistemlerindeki bilinen bir güvenlik açığından (CVE-2021-3129) faydalanarak bulut ortamlarına sızdığı; burada barındırılan Anthropic Claude, AWS Bedrock ve Azure gibi on farklı yapay zekâ servisini hedef aldığı belirtildi.

Araştırmacılar, saldırganların motivasyonunun büyük ölçüde finansal olduğunu; ele geçirilen hesaplar üzerinden sağlanan LLM erişiminin, hizmetten men edilen kişilere veya yaptırım uygulanan ülkelerdeki kullanıcılara "ters vekil sunucular" (reverse proxy) aracılığıyla satıldığını değerlendirmektedir. Bu yöntemle, kullanım maliyetinin asıl hesap sahibine yansıtıldığı, saldırganların ise herhangi bir ücret ödemeden sistemleri suistimal ettiği ifade edildi. Tespit edilen vakalarda, Claude 3 Opus gibi gelişmiş modellerin yetkisiz kullanımı durumunda günlük maliyetin 100.000 ABD dolarını aştığı gözlemlenmiştir.

Teknik analizler, saldırganların tespit edilmemek için sofistike yöntemler kullandığını göstermektedir. Örneğin, LLM erişimini doğrulamak için kasıtlı olarak geçersiz parametreler içeren API çağrıları yapıldığı ve sistemin verdiği hata mesajlarına göre erişim yetkisinin kontrol edildiği bildirilmiştir. Ayrıca, Temmuz 2024’te Bedrock API’sine yönelik taleplerde on katlık bir artış gözlemlendiği; saldırganların araçlarını geliştirmek için suistimal ettikleri yapay zekâ sistemlerinden de yararlanabildikleri aktarılmıştır.

Olayın kapsamı, yalnızca mali zararla sınırlı kalmayıp, kurumsal LLM’lerin silah haline getirilmesi veya eğitim verilerinin sızdırılması gibi riskleri de barındırmaktadır. Sysdig, saldırganların kimlik bilgilerini kontrol etmek için kullandıkları araçların ve ters vekil sunucu projelerinin açık kaynaklı platformlarda paylaşıldığını, bu durumun saldırıların ölçeğini artırdığını belirtmiştir.

Akademik Atıf

RiskYZ. (2026). RISKYZ-2024-00105: Bulut bilişim kimlik bilgilerinin çalınması yoluyla büyük dil modellerine yetkisiz erişim sağlandığı ve "LLMjacking" saldırılarının arttığı bildirildi. RiskYZ Vaka Kütüphanesi. https://riskyz.org/cases/RISKYZ-2024-00105

Sınıflandırma

Risk Alanı
4.Kötü Niyetli Aktörler ve Kötüye Kullanım
Alt Kategori
4.3Dolandırıcılık, sahtekârlık ve hedefli manipülasyon
Kaynak
İnsan
Niyet
Kasıtlı
Zamanlama
Dağıtım Sonrası

Detaylar

Etkilenen Sistem
Bulut tabanlı büyük dil modeli (LLM) servisleri (AWS Bedrock, Google Vertex AI, Azure AI, Anthropic Claude, OpenAI ve di
Sektör
Bilişim
Konum
Küresel

Zaman Çizelgesi

Olay Tarihi
Mayıs 2024
Yayınlandı
29.07.2026
Güncellendi
11.08.2026

Olay tarihi zararın başladığı anı gösterir; haberin ya da davanın tarihi olmayabilir. Nasıl belirlenir?

Etiketler

#siber güvenlik#kötüye kullanım#yapay zekâ#kimlik bilgisi hırsızlığı#kurumsal güvenlik#siber suç#LLMjacking#AWS Bedrock