Eine neue Art von Diebstahl erfordert keine Sturmhaube. Angreifer stehlen Zugangsdaten und API-Schlüssel für große KI-Plattformen und verbrauchen anschließend die Rechenbudgets ihrer Opfer in industriellem Maßstab. In einem dokumentierten Vorfall wurden fast 200.000 API-Anfragen in nur zwei Minuten über ein einzelnes kompromittiertes Unternehmenskonto abgesetzt.

Diese Vorgehensweise hat inzwischen einen Namen: LLMjacking. Das Konzept ähnelt einem Carjacking, nur ist die Beute nicht ein Fahrzeug, sondern der Zugriff auf große Sprachmodelle von Anbietern wie OpenAI, Anthropic und Google. Der gestohlene Zugriff wird anschließend auf Untergrund-Marktplätzen weiterverkauft, in der Regel mit Rabatten von 40 bis 60 Prozent gegenüber den Handelspreisen. Erkenntnisse von CrowdStrike, Okta und Googles Bedrohungsteams deuten auf eine reifende Untergrundökonomie rund um KI-Zugänge hin.

Für betroffene Organisationen sind die Kosten unmittelbar: Jede gekaperte Anfrage läuft auf Rechenleistung, für die der rechtmäßige Kontoinhaber bezahlt, während der gestohlene Zugriff als Handelsware auf Untergrund-Marktplätzen den Besitzer wechselt.

Wie die Angriffskette funktioniert

Die Kette beginnt typischerweise mit Infostealer-Malware, einer Kategorie leichtgewichtiger Tools, die darauf ausgelegt sind, unauffällig in Browsern gespeicherte Passwörter, API-Schlüssel und Session-Tokens von infizierten Maschinen abzugreifen. Mit gültigen Zugangsdaten für ein KI-Unternehmenskonto können Angreifer dieselben Rechenressourcen nutzen, für die der rechtmäßige Inhaber bezahlt.

Infostealer sind nichts Neues, doch KI-Kontenhen den Wert der erbeuteten Daten: Ein einzelner funktionierender API-Schlüssel kann getakteten Zugriff auf KI-Modelle der obersten Klasse auf Kosten eines anderen freischalten – genau das macht diese Zugangsdaten zu attraktiven Zielen.

CrowdStricks Threat Hunting Report 2026 dokumentiert einen Anstieg KI-bezogener Angreiferaktivitäten um 89 % zwischen Juli 2025 und Juni 2026 – eine Zahl, die alles von Datendiebstahl bis zur vollständigen Kompromittierung von Infrastruktur umfasst. Separat meldet Google Threat Intelligence, dass sich die Durchschnittspreise für gestohlene KI-Konten 2026 mehr als verdoppelt haben.

Das Ausmaß des Problems

Oktas Sicherheitsteam analysierte einen 7-GB-Dump von Infostealer-Logs aus September 2026 und identifizierte hunderte ungültig ablaufende Tokens im Zusammenhang mit KI-Diensten. Im selben Monat kompromittierten autonome KI-Agenten-Kampagnen Infrastruktur von 395 Organisationen in 48 Ländern. Gestohlener Zugriff auf mehr als 30 verschiedene LLM-Anbieter wurde 2026 durchgehend auf Untergrund-Märkten weiterverkauft.

Für diese Dynamik gibt es einen Präzedenzfall: Gekaperte Cloud-Zugangsdaten wurden zuvor genutzt, um auf Kosten anderer Kryptowährungen zu minen. Was sich geändert hat, ist die Ware – gehandelt wird nun der Zugriff auf führende LLM-Plattformen selbst.

Die Angriffe imitieren häufig legitime Nutzungsmuster, was sie so schwer erkennbar macht.

Warum die Erkennung so schwierig bleibt

Die zentrale Herausforderung für Verteidiger besteht darin, dass gestohlene Zugangsdaten Traffic erzeugen, der auf Protokollebene legitim wirkt. Ein API-Schlüssel kann nicht erkennen, wer ihn verwendet: Stimmt das Anfrageformat und ist das Authentifizierungstoken gültig, verarbeitet die Plattform die Anfrage.

Traditionelle Anomalieerkennung kann Volumenspitzen aufspüren, etwa den zuvor erwähnten Ansturm von fast 200.000 Anfragen. Erfahrenere Angreifer drosseln ihre Nutzung jedoch, um unter den Überwachungsschwellen zu bleiben, und verteilen die Aktivität auf mehrere gestohlene Konten, sodass kein einzelnes Konto genug Traffic erzeugt, um Alarme auszulösen.

Für Sicherheitsteams und Plattformbetreiber sind die Signalquellen, die es zu beobachten gilt, jene, die Forscher bereits verfolgen: frische Infostealer-Log-Dumps wie jener, den Okta untersuchte, sowie Untergrund-Angebote mit vergünstigtem Zugriff auf große KI-Plattformen.