LONDON (IT BOLTWISE) – Eine neue Bedrohung für KI-Modelle zeichnet sich ab, da Angreifer in einer groß angelegten Kampagne Schwachstellen in großen Sprachmodellen ausnutzen. Sicherheitsforscher warnen vor potenziellen Cyberangriffen auf exponierte KI-Infrastrukturen, die durch falsch konfigurierte Proxy-Server gefährdet sind.
In einer alarmierenden Entwicklung haben Sicherheitsforscher eine groß angelegte Kampagne entdeckt, bei der Bedrohungsakteure gezielt große Sprachmodelle (LLMs) ins Visier nehmen. Diese Angriffe könnten der erste Schritt in einer Reihe von Cyberattacken auf exponierte KI-Modelle sein. Die Angreifer scannen nach falsch konfigurierten Proxy-Servern, die möglicherweise den Zugang zu kommerziellen APIs preisgeben könnten.
Die Forscher von GreyNoise berichteten, dass ihre Honeypots 80.000 Anfragen von Bedrohungsakteuren registrierten, die versuchten, die Infrastruktur großer Sprachmodelle zu kartieren. Zu den betroffenen Modellen gehören unter anderem OpenAI-kompatible Formate und das Google Gemini API. Die Angreifer scheinen systematisch vorzugehen, um eine Karte der Infrastruktur zu erstellen, die später für gezielte Angriffe genutzt werden könnte.
Besonders besorgniserregend ist, dass die Angreifer nicht nur auf ein Modell abzielen, sondern auf alle großen Modellfamilien, darunter OpenAI, Anthropic, Meta, DeepSeek, Google, Mistral, Alibaba und xAI. Die Kampagne begann am 28. Dezember, als zwei IP-Adressen eine methodische Untersuchung von über 73 LLM-Modellendpunkten starteten. Innerhalb von elf Tagen generierten sie über 80.000 Sitzungen, um gezielt nach falsch konfigurierten Proxy-Servern zu suchen.
Zusätzlich zu dieser Kampagne entdeckten die Forscher eine zweite Angriffswelle, die sich auf Server-Side Request Forgery (SSRF)-Schwachstellen konzentrierte. Diese Angriffe zielen darauf ab, Server dazu zu bringen, ausgehende Verbindungen zu von Angreifern kontrollierter Infrastruktur herzustellen. Die Angreifer nutzten dabei die Out-of-band Application Security Testing (OAST)-Infrastruktur von ProjectDiscovery, um erfolgreiche SSRF-Ausnutzung zu bestätigen.
Die Forscher empfehlen Unternehmen dringend, ihre KI-Infrastrukturen zu sichern, indem sie Modellabrufe auf vertrauenswürdige Registries beschränken und Egress-Filterung einsetzen, um SSRF-Rückrufe zu verhindern. Zudem sollten Unternehmen auf schnelle Anfragen achten, die mehrere Modellendpunkte treffen, und verdächtige ASNs sowie JA4-Fingerabdrücke überwachen.
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