LLMjacking 攻击活动正利用泄露的企业云凭证运行模型工作负载，费用由受害者承担。据报账单每日高达 10 万美元，Google 已将其中一起事件与约 100 万美元的云 AI 费用关联起来。这些攻击并未利用模型本身的漏洞；它们滥用有效凭证来开通推理容量，使得由此产生的开销在账单送达之前看起来与正常使用无异。
对工程团队而言，运营层面的教训是：token 消耗应当与身份验证日志和 API 审计追踪一起纳入安全遥测管道。推理量是凭证被滥用时少数会立即变化的信号之一，而且它本就为计费而采集。将按密钥统计的 token 开销与调用方身份、地理位置和时段进行关联，可提供一个不依赖攻击者工具的检测面。
报道未说明除 Google 关联案例外还涉及哪些云服务商或模型端点，也未说明凭证最初是如何获取的。同样不清楚的是，所报数字代表单起事件还是汇总数据。运行 agent 系统的工作室应将模型访问密钥视为生产机密：按工作负载限定其权限范围、定期轮换、为每个密钥设置开销上限，并对消耗异常发出告警，而不是等待财务审核。