El secuestro de servicios de IA deja facturas de hasta un millón de dólares a las empresas afectadas
Los ciberdelincuentes han encontrado una nueva forma de ganar dinero aprovechando el creciente uso empresarial de la inteligencia artificial: acceder sin autorización a modelos de lenguaje y utilizar los recursos contratados por las compañías para ofrecer servicios a terceros. El problema es que la factura termina llegando a las organizaciones afectadas.
Esta práctica, conocida como LLMJacking, está adquiriendo una dimensión preocupante. Según una investigación de Google Threat Intelligence Group (GTIG) y Mandiant, durante 2026 se han investigado varios incidentes en los que el consumo fraudulento de recursos de IA generó cargos superiores a los 100.000 dólares en un solo día. En algunos casos, el importe acumulado llegó al millón de dólares antes de que se revocara el acceso.
Los ataques han afectado a empresas de sectores como finanzas, comercio minorista, tecnología y transporte, en Norteamérica, Sudamérica y Asia-Pacífico.
Un negocio basado en revender recursos ajenos
El LLMJacking recuerda al cryptojacking, en el que los atacantes aprovechan equipos comprometidos para minar criptomonedas. La diferencia es que, en este caso, el objetivo son los modelos de inteligencia artificial y los recursos necesarios para ejecutarlos. Además, el impacto económico puede producirse mucho más rápido.
Los atacantes buscan principalmente credenciales de acceso a servicios cloud, claves API de modelos de lenguaje y otros tokens que les permitan utilizar infraestructura empresarial. Una vez dentro, pueden activar servicios, ampliar permisos y generar nuevas claves para mantener el acceso.
La investigación de Google revela que está apareciendo incluso una división del trabajo entre los grupos criminales. Mientras unos se encargan de comprometer los entornos empresariales, otros gestionan plataformas conocidas como LLM Mixers, que agrupan los accesos robados y los revenden mediante servicios de suscripción.
Uno de los casos documentados corresponde a Jet Night, un servicio que ofrecía acceso supuestamente ilimitado a modelos avanzados por unos 60 dólares mensuales. En una de las operaciones investigadas, los atacantes realizaron más de 500.000 llamadas a las API de modelos de IA en menos de ocho horas, trasladando a la empresa afectada costes cercanos al millón de dólares.
El robo de identidades, principal puerta de entrada
Aunque los atacantes también aprovechan servicios de IA expuestos a Internet, Google señala que una de las vías más habituales consiste en utilizar credenciales cloud robadas o mal protegidas.
En algunos incidentes, los investigadores detectaron claves API publicadas accidentalmente en repositorios de GitHub. Los ciberdelincuentes comprobaban su validez mediante peticiones muy pequeñas, diseñadas para pasar inadvertidas ante los sistemas de monitorización.
También se han identificado ataques contra herramientas utilizadas para gestionar el acceso a los modelos, como LiteLLM, donde los delincuentes aprovecharon una vulnerabilidad para elevar sus privilegios.
Google considera que este tipo de actividad seguirá creciendo a medida que las empresas incorporen modelos más avanzados y agentes de IA a sus procesos. La posibilidad de revender recursos costosos convierte estas infraestructuras en un objetivo especialmente atractivo.
Para reducir la exposición, los investigadores recomiendan reforzar la gestión de identidades y credenciales, limitar los permisos de acceso a los modelos, establecer controles de consumo y gasto y supervisar las peticiones realizadas a las API.
El riesgo ya no se limita, por tanto, a que un atacante robe información o comprometa un sistema. También puede utilizar los servicios de inteligencia artificial de una empresa para desarrollar su propio negocio, mientras la organización asume los costes.
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