LONDON (IT BOLTWISE) – Angreifer nutzen Infostealer-Logs, um replaybare Session-Tokens und API Keys für KI-Dienste zu verkaufen und damit Konten ohne regulären Login zu übernehmen. Ein Bericht von Okta nennt einen 7-GB-Dump mit Daten von 5.871 kompromittierten Maschinen und Zehntausenden JSON Web Tokens. Besonders kritisch: Ein Teil der Tokens enthalten personenbezogene Daten im Klartext. Unternehmen sollen deshalb Token-Wiederverwendung überwachen und auf kurzlebige OAuth-2.0-Sessions sowie zusätzliche Schutzmechanismen setzen.
Der Markt für KI-Services ist längst nicht mehr nur ein Thema für Entwickler, sondern auch für Angreifer. Laut einem Bericht des Identitätsdienstleisters Okta verwenden Cyberkriminelle sogenannte Infostealer, um Logdaten aus kompromittierten Systemen abzugreifen und daraus „stolen keys“ zu bauen, die sich anschließend gegen KI-Plattformen wiederverwenden lassen. Entscheidend ist dabei weniger, dass Nutzerkonten gekapert werden, sondern dass die Angreifer nicht zwingend den üblichen Authentifizierungsweg durchlaufen müssen. Stattdessen reichen replaybare Geheimnisse wie Session Tokens, API Keys und verschlüsselte Token-Strukturen, um sich in Dienste einzuschleusen, ohne sich klassisch mit Benutzername und Passwort anzumelden.
Okta beschreibt, dass Session Tokens und API Keys „gezielt“ gesucht werden, weil sie sich oft wiederverwenden lassen, um eine MFA-basierte Absicherung zu umgehen. In der Analyse heißt es: „Session tokens and API keys are sought specifically by threat actors because it is often possible to replay those secrets and bypass credential-based authentication“, sagte Jeremy Kirk, Director of Threat Intelligence bei Okta. „Once successfully replayed, a threat actor is effectively logged in to an LLM service without actually logging in. Use of these skeleton keys makes abuse more challenging but not impossible to detect.“ Technisch betrachtet entsteht das Problem aus der Logik moderner Authentifizierung: Wenn ein Dienst einen gültigen Token als Berechtigungsnachweis akzeptiert, kann ein Angreifer mit genau diesem Token die Server-seitige Session wiederherstellen. MFA schützt dann vor dem Zurückgreifen auf den Login-Schritt, nicht jedoch vor dem Missbrauch eines bereits ausgestellten, noch nicht abgelaufenen Geheimnisses.
Im konkreten Fall wertete Okta einen 7-GB-Infostealer-Dump aus, der am 2. August 2026 in einem Telegram-Kanal veröffentlicht worden sein soll. Laut der Untersuchung enthielt das Material Daten zu 5.871 infizierten Maschinen in 162 Ländern. Darunter fanden sich tausende unexpired Authentication Tokens für mehrere bekannte Plattformen, darunter unter anderem Google, Microsoft, Anthropic, Amazon sowie weitere KI-orientierte Dienste. Besonders auffällig ist, dass Okta 44.791 einzigartige JSON Web Tokens (JWTs) im Datensatz identifizierte und 555 JWTs als sehr wahrscheinlich Authentifizierungsbezug für KI-Services einordnet. Zusätzlich nennt Okta 2.937 JSON Web Encryption (JWE)-Strukturen, die verschlüsselte JWTs repräsentieren; ein Teil dieser Tokens soll von OpenAI gesetzt worden sein, das NextAuth.js als Teil seines Authentifizierungs-Stacks nutzt. Selbst wenn verschlüsselte Token nur von der Seite entschlüsselt werden können, die den Schlüssel besitzt, bleibt für den Angreifer der relevante Angriffspunkt: Solange Tokens nicht abgelaufen sind, kann ein Replay die Session-Autorisierung wiederherstellen.
Noch brisanter wird das Thema durch die Datenqualität innerhalb der gestohlenen Token. Okta meldet, dass 1.843 unexpired JWTs und JWE-Daten in dem Dump am Veröffentlichungstag enthalten gewesen seien. Darüber hinaus enthalten laut der Analyse 17,7 % der 44.791 JWTs personenbezogene Informationen (PII) im Klartext, etwa Name, Telefonnummer oder E-Mail-Adresse. Für Unternehmen bedeutet das eine doppelte Schadensdimension: Zum einen steigt die Wahrscheinlichkeit erfolgreicher Social-Engineering- und Phishing-Angriffe, weil sich Nutzer direkt mit einem konkreten Dienst verknüpfen lassen. Zum anderen wird der effektive Wert der Daten im Untergrund erhöht, da „Token + Profilinformationen“ typischerweise die Hürden für weitere Intrusionen senken.
Beim Blick auf Gegenmaßnahmen zeigt sich, dass nicht jede Replay-Variante gleich gut funktioniert. Okta nennt als Beispiel, dass Session-Replay-Angriffe in Szenarien weniger greifen könnten, in denen Organisationen IP-Allowlisting nutzen, also nur Verbindungen von explizit erlaubten IP-Adressen zulassen. Zusätzlich hat Google für Chrome Unterstützung für Device Bound Session Credentials (DBSC) angekündigt, die Session Tokens kryptografisch an ein konkretes Gerät koppeln sollen. Damit wird ein Token-Diebstahl zwar nicht „unmöglich“, aber die Nutzbarkeit auf einem anderen System sinkt, weil die Gegenstelle den Token an eine Hardware- oder Gerätekette bindet. Parallel dazu unterstreicht der Bericht eine zweite Angriffsschiene: Neben Tokens haben die Analysten mit TruffleHog offenbar 24 noch gültige API Keys für vier KI-nahe Dienste entdeckt, darunter Google Gemini, OpenAI, Groq und OpenRouter. Wer solche Keys besitzt, kann sie für Spionage, Erpressung oder Ressourcenabzug einsetzen und dadurch Token- oder Compute-Kosten in die Höhe treiben.
Diese Missbrauchsmuster werden in der Analyse als LLMjacking zusammengefasst: Wie bei älteren Kampagnen, die stille Ressourcenverschwendung betrieben und die hohen Kosten beim Opfer anfallen ließen, kapern Angreifer hier den Zugang zu großen Sprachmodellen und „verkaufen“ anschließend entweder die Infrastruktur oder den Zugriff. Okta beschreibt zudem die Rolle von Anti-Detect-Browsern: Bestimmte Werkzeuge sind darauf ausgelegt, gestohlene Authentifizierungsdaten zu verwenden und Sicherheitskontrollen zu umgehen. Dazu zählen in der Darstellung auch open-source Ansätze wie Camoufox sowie Automatisierungstools wie SeleniumBase, die SessionStorage- und localStorage-Daten aus Dateien laden können. In der Praxis geht es Angreifern damit nicht nur um das reine Wiederabspielen von Secrets, sondern auch um die Tarnung des Zugriffs, etwa über Proxy-Setups, um Erkennungslogiken wie „impossible travel“ oder Verhaltensdetektoren auszublenden.
Der Bericht ordnet das Geschehen außerdem in den breiteren Threat-Landschaftskontext ein: Mit steigender Adoption von KI in Unternehmen wird der Monetarisierungsweg für gestohlene Daten breiter. Okta nennt konkrete Beispiele für Angebote im Untergrund, bei denen Zugänge zu verschiedenen KI-Diensten zu vergünstigten Preisen angeboten worden sein sollen, inklusive Support- und Geld-zurück-Versprechen. Daneben tauchen laut der Darstellung Angebote auf, die auf bestimmte Modellzugänge abzielen. Auch Google weist laut der Quelle darauf hin, dass in der Cybercrime-Szene mehr „Personas“ KI-bezogene Konten kaufen wollen und mehr Verkäufer solche Zugänge anpreisen. In der Summe bleibt die zentrale technische Lehre jedoch dieselbe: Wenn Angreifer Zugangsdaten oder Tokens replayen können, greifen klassische MFA-Gates zu kurz. Gefordert seien deshalb Maßnahmen wie Monitoring auf Session-Token-Reuse, eine saubere Reichweiten- und Berechtigungsstrategie für API Keys sowie Authentifizierungsflüsse mit kurzlebigen OAuth-2.0-Tokens, die im Diebstahlfall schnell ablaufen.
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