El secuestro de credenciales para usar modelos de IA puede generar cargos de más de USD $100.000 en un día. Investigadores describen cómo operan estos ataques y qué controles recomiendan para reducir el riesgo; una revisión de casos reportados cifra los cargos no autorizados en aproximadamente USD $1,4 millones.
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• Algunos casos descritos registraron cargos de hasta USD $1 millón antes de que las organizaciones revocaran el acceso de los intrusos.
• Un servicio de enrutamiento de tokens recibió más de 500.000 llamadas a una API en menos de ocho horas con claves ajenas.
• La respuesta recomendada incluye limitar permisos, rotar secretos y buscar claves expuestas en el código.

🚨🔐 Tokens de IA robados generan facturas superiores a USD $100.000 diarios

Mandiant documentó casos con cargos de hasta USD $1 millón antes de revocar el acceso.

DoiT estima USD $1,4 millones en cargos no autorizados. Recomiendan limitar permisos, rotar claves y detectar… pic.twitter.com/CWiB5SPaeN

— Diario฿itcoin (@DiarioBitcoin) November 2, 2026

El secuestro de tokens de IA ya cuesta más de USD $100.000 diarios a algunas empresas

Los delincuentes que roban credenciales para utilizar servicios de inteligencia artificial pueden generar facturas superiores a USD $100.000 en un solo día, mientras consumen modelos y capacidad de computación pagados por sus víctimas. Un informe de los equipos de respuesta a incidentes de Mandiant, perteneciente a Google, describe casos en los que los cargos acumulados llegaron a USD $1 millón antes de que las organizaciones revocaran el acceso no autorizado.

Por separado, DoiT cifra en aproximadamente USD $1,4 millones los cargos no autorizados reportados en estos casos y señala que fueron comunes los picos de entre USD $80.000 y USD $113.000 al día. La cifra agregada no equivale a la factura de una sola víctima.

La práctica, conocida como LLMjacking, consiste en apropiarse de cuentas o claves que dan acceso a modelos de lenguaje de gran escala, también llamados LLM. En vez de pagar por las consultas, los atacantes utilizan recursos corporativos y trasladan el costo a la empresa afectada; el abuso puede continuar mientras las credenciales sigan activas y los responsables no detecten el consumo.

John Hultquist, analista jefe de Google Threat Intelligence Group, dijo a The Register que los actores maliciosos buscan aprovechar estas herramientas para obtener una ventaja de escala sobre los defensores, incluso mediante sistemas agénticos y tokens robados. A su juicio, proteger los accesos no solo evita gastos descontrolados para las organizaciones, sino que también dificulta que los criminales desplieguen ataques autónomos de bajo costo.

Claves comprometidas y facturas que escalan

Los episodios documentados muestran distintas formas de convertir credenciales expuestas en consumo facturable. En uno de ellos, un grupo identificado por Google como UNC6993 obtuvo claves de API de LLM y luego generó credenciales adicionales y habilitó servicios dentro de los proyectos en la nube de la víctima, una secuencia que derivó en cargos de USD $100.000.

Otro intruso utilizó una estrategia diferente: inscribió cuentas de víctimas en planes de pago por uso para acceder a modelos avanzados a costa de las empresas. Después eligió modelos fundacionales premium y puso en marcha flujos de inferencia de alto volumen, es decir, solicitudes que hacen que los modelos procesen entradas y produzcan respuestas utilizando capacidad computacional. En varios casos de Mandiant, las víctimas ni siquiera habían habilitado servicios de LLM, según un reporte de SiliconANGLE.

Para sortear los límites de velocidad, el atacante aplicó una táctica que el informe describe como «quemar y rotar»: creaba cuentas de servicio de corta duración y luego las eliminaba. Al mismo tiempo, revisaba la interfaz de facturación para seguir el impacto económico de la operación, una señal de que el objetivo no era únicamente obtener acceso, sino administrar el consumo y evitar que los controles frenaran la actividad.

La escala también aparece en un caso relacionado con Jet Night, un servicio de enrutamiento de tokens que, según el informe, recibió más de 500.000 llamadas a una API en menos de ocho horas mediante claves de API robadas a terceros. Google Threat Intelligence Group considera que el servicio probablemente depende de esas credenciales para ofrecer sus precios por debajo de las tarifas habituales y mantener una operación rentable.

Jet Night ofrecía un plan de tokens ilimitados por unos USD $60 al mes, con presunto acceso a modelos de frontera. El informe compara esa tarifa con un costo de consumo que normalmente estaría entre USD $100 y USD $250 mensuales, según el nivel de servicio descrito; la diferencia alimenta la sospecha de que el negocio se apoya en claves ajenas, en lugar de pagar íntegramente el uso que promete a sus clientes.

Un ecosistema con funciones especializadas

Los investigadores también describen una división del trabajo entre quienes consiguen el acceso inicial a servicios de nube e IA y quienes administran la infraestructura que permite monetizarlo después. A estos operadores posteriores los denominan «LLM Mixers», una etiqueta que apunta a un ecosistema criminal más organizado que el de un atacante que simplemente roba una credencial y la utiliza por cuenta propia.

En un caso atendido a mediados de 2026, UNC6993 comprometió una instancia en la nube mediante una clave de cuenta de servicio mal configurada y utilizó ese acceso para habilitar acceso adicional a una API de modelo. El incidente muestra cómo una credencial con controles deficientes puede servir como punto de entrada y facilitar el acceso a otros recursos, aunque la información disponible no detalla qué modelo específico fue afectado.

El grupo también montó una página de secuestro de sesiones que simulaba ser un portal de solicitud para integrarse a un grupo de usuarios de LLM. La página pedía a las personas que visitaran el sitio legítimo del servicio y pegaran una carga JSON sin procesar que contenía un token de acceso activo; según el informe, esa información se enviaba a una API de backend para eludir las contraseñas y la autenticación multifactor.

El robo de tokens no se limita, por tanto, a encontrar una clave olvidada en un archivo: también puede apoyarse en engaños para inducir a los usuarios a entregar credenciales de sesión válidas. En un caso extremo reportado por CrowdStrike en agosto, un ladrón de tokens envió cerca de 200.000 solicitudes de API en apenas dos minutos, una muestra de la velocidad con la que el acceso comprometido puede traducirse en actividad automatizada.

El informe prevé que los delincuentes prioricen cada vez más el LLMjacking frente a otras formas de robo de recursos, como el cryptojacking. La advertencia no implica que todos los incidentes tengan el mismo alcance, pero sí pone de relieve que las cuentas de IA y sus claves pueden convertirse en un objetivo atractivo cuando permiten consumir servicios costosos sin que el atacante asuma la factura.

Medidas para reducir el riesgo

Para reducir la exposición, los investigadores recomiendan reforzar la gestión de identidades y accesos, además de revisar la seguridad de la cadena de suministro. También aconsejan utilizar una plataforma centralizada de gestión de secretos para almacenar y rotar claves, con el fin de limitar el tiempo durante el cual una credencial comprometida puede seguir habilitando operaciones.

Otra medida clave es aplicar el principio de privilegio mínimo: cada usuario y cuenta de servicio debería tener únicamente los permisos necesarios para cumplir sus tareas. Esa restricción puede acotar el alcance de una intrusión si un atacante obtiene una credencial, porque reduce la cantidad de servicios y recursos a los que puede acceder desde una cuenta comprometida.

Los equipos de seguridad también deberían automatizar el análisis de secretos dentro de las bases de código para encontrar y retirar claves de API u otras credenciales incorporadas al código fuente. La recomendación apunta a prevenir filtraciones accidentales y a detectar tokens que, si permanecen activos, podrían abrir la puerta a consumo no autorizado sin que la empresa advierta de inmediato el origen de los cargos.

La respuesta práctica combina controles preventivos con vigilancia del consumo: proteger las credenciales, limitar sus permisos y revisar los servicios activados en los proyectos de nube. En los casos descritos, las víctimas revocaron el acceso de los intrusos, pero el volumen de cargos registrado antes de esa intervención muestra por qué la detección temprana puede ser decisiva para contener el daño financiero.

Imagen original de DiarioBitcoin, creada con inteligencia artificial, de uso libre, licenciada bajo Dominio Público.
Este artículo fue escrito por un redactor de contenido de IA y revisado por un editor humano para garantizar calidad y precisión.

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