核心要点
- 安全专家警告，盗窃人工智能账户凭据的地下市场正在迅速扩张。
- 非法占用 AI 资源（LLM 劫持）已成为 2026 年流行的网络犯罪趋势。
- 企业必须加强监控并保护其 AI 账户，以应对潜在的高额损失。
除了对人工智能本身可能产生恶意行为的担忧外，网络安全领域正面临一个蓬勃发展的地下经济威胁。Google 威胁情报集团首席分析师 John Hultquist 在接受《金融时报》采访时表示，2026 年所谓的“LLM 劫持”事件大幅增加，这一趋势可能给企业带来沉重的财务负担。
什么是 LLM 劫持？
LLM 劫持的概念类似于加密货币领域的“挖矿劫持”。如果说加密劫持是指窃取计算能力用于非法挖掘加密货币，那么 LLM 劫持则是指未经授权使用他人的 AI 模型和计算资源。
在网络犯罪中，这通常意味着攻击者试图获取凭证或 API 密钥，从而获得商业 AI 账户的授权。这些账户往往具有极高的使用限额，甚至没有严格限制，导致产生的代币溢出费用远超正常订阅成本。
攻击者可以通过鱼叉式钓鱼、数据泄露、利用漏洞或内部威胁等手段，窃取企业的用户名密码组合或 API 密钥。一旦得手，犯罪分子即可免费使用 AI 模型执行以下操作：
- 运行需要消耗大量代币的高级计算任务；
- 利用受害者的计算资源部署自己的恶意 AI 模型或任务；
- 从受害者模型中提取敏感的企业信息；
- 毒化训练数据集，破坏模型输出结果。
被盗取的凭证和 API 密钥随后可能在地下市场出售给其他网络犯罪集团。
LLM 劫持的成本日益攀升
随着 OpenAI 和 Anthropic 等组织提供的 AI 模型在复杂性、容量和技能方面不断升级，其对计算能力的要求也随之增加。这意味着用户需要购买更多的代币或更高级别的订阅服务。
对于企业而言，未经授权的访问导致的账单虚高可能迅速失控。Sysdig 威胁研究团队估计，在顶级模型上，此类非法使用的成本每天可达约 4.6 万美元，极端情况下甚至超过 10 万美元。
低成本访问与黑市交易
AI 模型的强大算力与易于在网上交易的身份证相结合，催生了新的犯罪模式。根据 Hultquist 的说法，安全团队发现包括 Anthropic、Google 和 OpenAI 在内的公司提供的 AI 模型存在高达 97% 折扣的非法访问渠道。部分交易者甚至承诺，即使受损账户被撤销或关闭，也能确保持续访问权限。
这种经济损失不仅限于 LLM 劫持的直接受害者。分析师指出，网络犯罪分子通过利用被盗用的 AI 资源进行攻击，获得了相对于防御者的“经济优势”，因为防御者仍需承担高昂的代币成本。
企业防护策略
鉴于 AI 账户已成为热门目标，所有者有责任降低被入侵的风险。虽然鱼叉式钓鱼仍是账户被盗的主要原因之一，但错误配置的实例、设置以及暴露的数据同样可能导致 LLM 劫持。
安全团队应定期进行审计，并执行严格的补丁管理周期，以修复可能提供未授权网络访问的漏洞。此外，采用最小特权原则（或零信任架构）是保护组织的关键措施。该框架确保员工仅在工作需要时访问必要的资源，从而降低管理层账户被滥用的风险。
最后，企业应避免硬编码凭证和 API 密钥。一旦发现安全漏洞，应立即轮换所有相关凭据。若监测到异常 AI 使用情况（如活动激增），应考虑暂时撤销访问权限并及时联系供应商。
