LONDON (IT BOLTWISE) – Ein Angreifer hat bei METR einen API-Schlüssel für die Inferenz auf öffentlich zugänglichen KI-Modellen gestohlen und damit über mehrere Wochen KI-Credits verbrannt. Laut METR löste ein Fehler in einer „fail-open“-Authentifizierung dafür aus, dass ein nur per Google-Login abgesichertes Setup für Tage öffentlich erreichbar war. Bei einem zweiten Vorfall im Mai 2026 kam es zudem zu einem anhaltenden, agentisch unterstützten Probing der Infrastruktur; teilweise hing damit auch eine unbeabsichtigt offengelegte Datenabfrage zusammen. Offen bleibt, welche Modelle oder Services der Missbrauch konkret betraf, weil METR keine betroffene KI-Firma nannte.
METR, ein auf „Model Evaluation and Threat Research“ spezialisiertes Forschungs-Setup für Frontier-KI, berichtet von zwei Sicherheitsvorfällen, die vor allem eines zeigen: Schon ein einziger kompromittierter Schlüssel kann bei KI-Workloads sehr schnell in echte Kosten kippen. Im März 2026 sollen externe Angreifer einen API-Key für die Inferenz auf öffentlich verfügbaren Modellen entwendet und danach massenhaft Rechen- und Inferenzkapazität über einen längeren Zeitraum verbraucht haben. METR beziffert den Schaden indirekt: Die aufgelaufenen Credits hätten, wären sie nicht vom Modellanbieter kostenlos bereitgestellt worden, rund 600.000 US-Dollar an Rechnungen nach sich gezogen.
Technisch beschreibt METR den Kernfehler als „fail-open vulnerability“: In einem Experiment nutzte ein Forscher einen privaten EC2-Instanz-Stack, der absichtlich öffentlich erreichbar gemacht wurde, allerdings hinter einer Google-Authentifizierung. Die Instanz enthielt dabei einen API-Key für ein allgemein nutzbares Konto von METR. Durch die fehlende „fail-closed“-Absicherung soll die App jedoch in einen Zustand geraten sein, in dem die Authentifizierung stillschweigend deaktiviert wurde, sodass das Agent-Orchestrierungs-Dashboard mehrere Tage für die Öffentlichkeit erreichbar war.
Damit verknüpft METR auch die Angriffslogik. Die Akteure hätten den Zielserver offenbar über neu registrierte Websites identifiziert, unter anderem über Certificate-Transparency-Listen, um „vibe-coded“ Setups mit suchrelevanten Begriffen rund um Large Language Models oder Agents zu finden. Sobald die Instanz ausfindig gemacht war, habe der Angreifer laut METR einen Agenten dazu angestoßen, direkt einen API-Key eines Modellanbieters offenzulegen. Zusätzlich wurde über das Stehlen der Credentials hinaus eine SSH-Key-Variante ergänzt, um einen persistenten Zugriff zu erhalten, bevor der eigentliche Missbrauch startete.
Der zweite Vorfall im Mai 2026 wird von METR als anhaltende Kampagne beschrieben, bei der ein finanziell motivierter Angreifer die öffentlich zugängliche Infrastruktur gezielt untersuchte. Laut Bericht kam dabei stark automatisiertes Vorgehen zum Einsatz: Agenten sollten helfen, Schwachstellen zu finden, unter anderem durch Credential Stuffing gegen Authentifizierungsanbieter, Versuche für OAuth-Token-Grants, das Scannen neu bereitgestellter Services sowie Phishing-Angriffe auf Mitarbeitende. Parallel dazu meldet METR ein „unbeabsichtigtes“ Exposure-Szenario in einem öffentlich erreichbaren Transcript-Viewer: Eine Mechanik zur Abfrage von Daten für Read-only-Zugriffe war zwar standardmäßig auf öffentliche Daten beschränkt, ein Bug hätte aber die Ausnutzung der Komponente ermöglicht.
In diesem Kontext betont METR die Bedeutung der Datenklassifizierung: Obwohl die Datenbank nach Erwartung nur Informationen nicht-sensitiver Modelle enthalten sollte, seien sensible Modellwerte „zufällig“ mit in den relevanten Speicherbereich geraten. METR sagt außerdem, wie es den Vorfall bemerkte: Erst nachdem ein unabhängiger Security-Researcher die Schwachstelle gefunden und gemeldet hatte, nahm METR die entsprechende API offline. Gleichzeitig versucht METR die Reichweite einzugrenzen, indem es schreibt, dass die Angreifer den Endpunkt zwar „in passing“ im Rahmen der größeren Kampagne abgetastet hätten, es aber keine Hinweise gebe, dass ein Exploit entdeckt oder nicht-öffentliche Daten tatsächlich abgerufen worden seien.
Für Betreiber von KI-Workloads ist an beiden Szenarien vor allem die Kombination aus Identitätslogik und Abrechnungsmodell lehrreich. Wenn ein Dashboard über externe Orchestrierung auf „personal EC2“ basiert und Authentifizierung ausfällt, wird ein sonst harmloser Experimentierbereich zur Produktionsfalle. Gleichzeitig ist das Abrechnungssystem bei Inferenz und Token-basierten Workflows in der Praxis wenig tolerant: METR nennt explizit, dass die Nutzung unentdeckt blieb, weil große Evaluationen naturgemäß viele Tokens erzeugen und zudem keine Caps für die Token-Ausgaben existierten. Ohne solche Ausgaben- oder Spend-Alerts wird aus einem Fehlkonfigurationsfehler schnell ein monetärer Vorfall.
Als Konsequenz hat METR nach eigenen Angaben die Sicherheitsrichtlinien verschärft, insbesondere bei der Frage, wo METR-Credentials oder Daten liegen dürfen und wie stark Monitoring sowie Spend-Alerts ausgebaut werden. Dazu passt die vorgeschlagene Architektur-Intuition: Schlüssel sollten nicht „nebenbei“ auf Umgebungen abgelegt werden, die zwar fachlich vertrauenswürdig wirken, aber durch Authentifizierungsfehler oder unbeabsichtigte Exposures real ins öffentliche Netz rutschen können. Auch die Tatsache, dass METR priorisiert, potenzielle spendbasierte Anomalien an Keys zu koppeln, zeigt den Shift von reinem „Uptime“-Monitoring hin zu betriebswirtschaftlich relevanter Früherkennung.
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