Hack trifft Tausende Organisationen: Amazon, Microsoft und SAP auf Opferliste

Ein Hacker-Angriff, der Ende März beim Schwachstellenscanner Trivy begann, hat deutlich größere Ausmaße als zunächst bekannt. Forscher von CloudSEK und Hudson Rock haben die Beute der als TeamPCP bekannten Angreifer analysiert – und dabei ein 153 GByte großes Archiv mit sensiblen Daten von 2.488 Organisationen gefunden. Für Unternehmen, die generative KI-Modelle über offene Schnittstellen einbinden, ist der Fall ein Weckruf: Auch scheinbar unauffällige Infrastruktur-Tools in der eigenen Software-Lieferkette können zum Einfallstor werden.

Wie die Angreifer an die Daten kamen

Ausgangspunkt war der kompromittierte Trivy-Scanner, den die Entwickler des KI-Interface-Tools LiteLLM eingebunden hatten, berichtet Golem. Darüber gelangten die Angreifer an Zugangstokens und konnten zwei manipulierte LiteLLM-Versionen (1.82.7 und 1.82.8) veröffentlichen. Die Pakete standen laut den Entwicklern nur rund 40 Minuten lang bei PyPI zum Download bereit. Trotzdem installierten zahlreiche Organisationen die Versionen – der enthaltene Schadcode war darauf ausgelegt, Umgebungsvariablen, Schlüssel, Tokens und weitere Zugangsdaten für Cloud-Dienste, KI-Plattformen, SSH-Server und Kubernetes-Cluster abzugreifen.

Amazon, Salesforce, Microsoft – viele große Konzerne betroffen

Das Archiv enthält nach Angaben der Sicherheitsforscher 433.909 Dateien mit Zugangsdaten. Hudson Rock hat dazu eine durchsuchbare Opferliste veröffentlicht. Darauf finden sich unter anderem Amazon, Samsung, Adobe, Microsoft, Nvidia, SAP, Salesforce sowie Fahrzeughersteller wie Volkswagen, BMW, Mercedes-Benz und die Deutsche Bahn. Der unabhängige Sicherheitsforscher Kevin Beaumont bestätigte die Echtheit des Datenlecks. Ein Teil der erbeuteten Zugangsdaten soll den Angaben zufolge noch immer gültig sein.

Was betroffene Unternehmen jetzt tun sollten

Wer LiteLLM zum Zeitpunkt des Angriffs im Einsatz hatte, sollte betroffene Zugangsdaten zügig rotieren und Systeme auf verdächtige Aktivitäten überprüfen. Für Online-Händler, die KI-Modelle über Open-Source-Schnittstellen wie LiteLLM in ihre Shop- oder Backend-Systeme einbinden, zeigt der Fall vor allem eines: Auch Werkzeuge, die selbst nicht direkt mit Kundendaten arbeiten, können über die Software-Lieferkette zum Sicherheitsrisiko werden. Detaillierte Handlungsempfehlungen haben Hudson Rock und CloudSEK in ihren jeweiligen Berichten veröffentlicht.

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