LiteLLM 駭客投毒事件：50 萬憑證外洩、加密錢包恐被盜，如何檢查是否中招？

作者：HIBIKI，加密城市

LiteLLM 遭供應鏈攻擊，數百 GB 資料、 50 萬個憑證外洩 每日下載量高達 340 萬次的 AI 開源套件 LiteLLM，是許多開發者連接多個大型語言模型（LLM）的重要橋樑，近期卻成為駭客的目標。卡巴斯基估計，這波攻擊導致超過 2 萬個程式碼儲存庫暴露於風險中，駭客更聲稱已竊取數百 GB 的機密資料與超過 50 萬個帳戶憑證，對全球軟體開發與雲端環境造成嚴重衝擊。 經過資安專家溯源，發現 LiteLLM 駭客事件的源頭，竟是許多企業用來掃描系統漏洞的開源資安工具 Trivy 。 這是一起典型的巢狀供應鏈攻擊（Supply Chain Attack），駭客從目標依賴的上游信任工具下手，藉此悄悄把惡意程式碼夾帶進去，宛如在自來水廠的水源中下毒，讓所有飲用者不知不覺中招。

圖源：Trivy  ｜  LiteLLM 駭客事件的源頭，竟是許多企業用來掃描系統漏洞的開源資安工具 Trivy 。

LiteLLM 攻擊事件全流程：從資安工具到 AI 套件連環爆破 根據資安公司 Snyk 與卡巴斯基分析，LiteLLM 攻擊事件早在 2026 年 2 月底就已埋下伏筆。 駭客利用 GitHub 的 CI/CD（一種自動化軟體測試與發布的流程）漏洞，竊取了 Trivy 維護人員的存取憑證（Token）。由於憑證未被徹底撤銷，駭客在 3 月 19 日成功竄改 Trivy 的發布標籤，讓自動化流程下載到含有惡意程式碼的掃描工具。 隨後，駭客利用同樣的手法，在 3 月 24 日控制了 LiteLLM 的發布權限，並上傳了包含惡意程式碼的 1.82.7 與 1.82.8 版本。 這時，開發者 Callum McMahon 在測試 Cursor 編輯器的擴充功能時，系統自動下載了最新版的 LiteLLM，導致他的電腦資源瞬間被耗盡。 他透過 AI 助理 Debug 後發現，惡意程式碼中存在一個瑕疵，意外觸發了分支炸彈（Fork Bomb）意即一種會不斷自我複製，並耗盡電腦記憶體與運算資源的惡意行為，才讓這起隱蔽的攻擊提前曝光。 根據 Snyk 的分析，這次攻擊的惡意程式碼分為三個階段：

• **資料收集：**程式會全面搜刮受害電腦中的敏感資訊，包含 SSH 遠端連線金鑰、雲端服務（AWS 、 GCP）存取憑證，以及比特幣、以太坊等加密貨幣錢包的種子碼。
• **加密與外洩：**收集到的資料會被加密打包，並偷偷傳送至駭客預先註冊的偽造網域。
• **持續潛伏與橫向移動：**惡意程式會在系統內植入後門，若偵測到 Kubernetes，一種用於自動化部署與管理容器化應用程式的開源平台環境，還會嘗試將惡意程式擴散至整個叢集的所有節點。

LiteLLM 與 Trivy 供應鏈攻擊時間軸

你的錢包與憑證安全嗎？檢測與補救措施指南 若你在 2026 年 3 月 24 日之後曾安裝或更新 LiteLLM 套件，或者你的自動化開發環境有使用到 Trivy 掃描工具，你的系統極有可能已經受害。 根據 Callum McMahon 與 Snyk 的建議，防護與補救的首要任務是確認受害範圍，並徹底阻斷駭客的後門。   卡巴斯基建議，為了增強 GitHub Actions 的安全性，可以使用以下幾款開源工具：

• **zizmor：**這是一款用於靜態分析，與檢測 GitHub Actions 設定錯誤的工具。
• **gato 與 Gato-X：**這兩個版本的工具，主要用來協助識別結構上存在漏洞的自動化流程管道（pipelines）。
• **allstar：**由開源安全基金會（OpenSSF）所開發的 GitHub 應用程式，專門用來在 GitHub 的組織和儲存庫中，設定並強制執行安全策略。

LiteLLM 攻擊背後，駭客早已盯上養龍蝦熱潮 根據 Snyk 與關注資安領域的工程師 Huli 的分析，這起案件的幕後黑手是一個名為 TeamPCP 的駭客集團，這個集團自 2025 年 12 月起就開始活躍，並頻繁透過 Telegram 等通訊軟體建立頻道進行活動。 **Huli 指出，駭客在攻擊過程中，使用了一個名為 hackerbot-claw 的自動化攻擊元件。**這個名稱巧妙地跟上了近期在 AI 圈中非常熱門的養龍蝦（OpenClaw）AI 代理人風潮。 這群駭客精準打擊了包含 Trivy 與 LiteLLM 在內，擁有高權限且被廣泛使用的基礎建設工具，還懂得利用最新的 AI 趨勢來擴大攻擊規模，展現出極具組織性與針對性的犯罪手法。

圖源：Huli 隨意聊 ｜ 關注資安領域的工程師 Huli 講解 Trivy 與 LiteLLM 供應鏈攻擊事件（部分截圖）

隨著 AI 工具的普及，開發流程中的權限控管與供應鏈安全，已成為所有企業不可忽視的風險。 像是近年的知名開發者的 NPM 帳號遭駭，讓 JavaScript 套件被植入惡意程式，導致多數 DApp 與錢包恐中招；或是 Anthropic 揭露中國駭客透過 Claude Code 發動史上首起大型 AI 自動化網路間諜行動等案例，都應引以為戒。