KI-Einhorn Mercor gehackt: Open-Source-Projekt LiteLLM durch Malware kompromittiert

Mercor bestätigt einen Angriff auf die Lieferkette, der auf sein Open-Source-Projekt LiteLLM abzielte – ein Vorfall, der sich auf nachgelagerte Ökosysteme mit Tausenden von Unternehmen auswirkt und sich als bedeutendes aktuelles Risiko für die Sicherheit der KI-Infrastruktur herausstellt.
Das renommierte KI-Personalvermittlungsunternehmen Mercor, dessen Wert auf 1 Milliarde US-Dollar geschätzt wird, gab am Dienstag bekannt, dass sein Kernprojekt LiteLLM durch das Einschleusen von Schadcode kompromittiert wurde, wobei der Angriff der Hackergruppe TeamPCP zugeschrieben wird. Gleichzeitig bekannte sich die Ransomware-Gruppe Lapsus$ zum Diebstahl interner Daten von Mercor und veröffentlichte Beispielinformationen, darunter Slack-Kommunikation, Screenshots des Ticket-Systems und aufgezeichnete Gespräche aus KI-Systemen. Mercor hat externe Forensik-Experten mit der Leitung einer Untersuchung beauftragt und sofortige Maßnahmen zur Eindämmung und Behebung ergriffen, hat sich jedoch noch nicht direkt zu den Einzelheiten der Lösegeldforderungen von Lapsus$ geäußert.
Die Schwachstelle betrifft die weit verbreitete Open-Source-Bibliothek LiteLLM . Das Projekt, das täglich millionenfach heruntergeladen wird, soll API-Aufrufe für Entwickler zu führenden Modellen wie OpenAI und Anthropic optimieren. Obwohl der Schadcode innerhalb weniger Stunden entdeckt und beseitigt wurde, hat seine weitreichende Verbreitung als Bestandteil der Lieferkette eine gründliche Neubewertung der Compliance von Open-Source-Tools in der Branche ausgelöst.
Als Reaktion darauf hat LiteLLM seine Compliance-Zertifizierung umgehend auf Vanta umgestellt. Als Branchenführer hat Mercor in seiner Serie-C-Finanzierungsrunde 350 Millionen US-Dollar eingesammelt und wickelt täglich Zahlungstransaktionen im Wert von über 2 Millionen US-Dollar ab. Diese Sicherheitslücke unterstreicht die Anfälligkeit der grundlegenden Sicherheit im KI-Sektor während des rasanten Wachstums und wird zu einem entscheidenden Faktor, der die Modelltrainings- und Talentakquisitionszyklen beeinflusst. Die Branche muss dringend robustere Überwachungsrahmen für Open-Source-Komponenten etablieren.
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