Am 9. November hat die KI-Inferenzplattform Fireworks AI ihr Bulletin zum Sicherheitsvorfall im Oktober aktualisiert und eingeräumt, dass der Einbruch deutlich weiter reichte als zunächst offengelegt: Die Angreifer gelangten nicht nur an interne Zugangsdaten, sondern auch an Abrechnungsinformationen, Datensätze und unfertige Modellgewichte einiger Kunden. Das Update widerlegt eine zentrale Aussage des Unternehmens von vor über einem Monat und stuft den Vorfall von einem Leak von Zugangsdaten zu einem Verlust von KI-Anlagen hoch. Fireworks bietet Unternehmen Modellinferenz und Feintuning an; der frühere Strategiechef von Meta ist kürzlich zum Unternehmen gestoßen, um auf das Rennen um KI-Inferenz zu setzen.
Laut der im Bulletin angegebenen Chronologie entdeckte Fireworks am 6. Oktober die unbefugte Nutzung interner Zugangsdaten und veröffentlichte am 9. Oktober ein erstes Bulletin, in dem es hieß, es gebe keine Hinweise darauf, dass Kundenmodelle, Datensätze, Trainingsdaten oder Inferenztraffic berührt worden seien. Ende Oktober änderte sich das Bild: Ein externer Cloud-Anbieter, der die Forschungs- und Entwicklungsrechner von Fireworks hostete, erlitt am 23. Oktober einen Sicherheitsvorfall, und am nächsten Tag nutzten die Angreifer diese Öffnung, um auf Fireworks-Entwicklungsrechner zu gelangen und eine nicht autorisierte Arbeitslast auszuführen. Das Unternehmen sagt, es habe die Aktivität noch am selben Tag erkannt und Gegenmaßnahmen ergriffen, und bis zum 25. Oktober sei kein weiterer erfolgreicher Zugriff auf die von Kunden genutzte Plattform festgestellt worden.
Die betroffenen Daten fallen in drei Kategorien: Ressourcen-Metadaten wie Kennungen, Anzeigenamen, Beschreibungen und Erstellungszeiten; Abrechnungsinformationen wie Rechnungs- und Lieferadressen, Rechnungs- und Zahlungsverlauf, Kontostände und Credit-Nutzung; sowie bei einigen Kunden Secrets, Datensätze und ein Teil unfertiger Modellgewichte. Fireworks betont, dass es keine Zahlungskartennummern speichert und diese nicht betroffen waren. Das Unternehmen führt den Angriff auf eine finanziell motivierte Gruppe zurück, die gestohlenen Zugang zu großen Sprachmodellen über illegale Routing-Gateways weiterverkauft, eine als LLMjacking bekannte Masche, über die Googles Threat Intelligence Group und Mandiant am 2. November berichtet haben.
Zur Reichweite der Auswirkungen zieht das Bulletin zwei Linien: Für Inference, das Training SDK und Nexus wurden keine Auswirkungen festgestellt, alle drei speichern standardmäßig keine Daten; diese Schlussfolgerung stützt sich jedoch nur auf die bisherige Untersuchung, die weiterläuft und weitere Offenlegungen bringen kann. Als Reaktion wurden Self-Service-Uploads und -Downloads von Datensätzen für Batch Inference und datensatzbasiertes Training für die Dauer der Untersuchung deaktiviert. Das Unternehmen sagt, es bediene mehr als 10.000 Kunden und benachrichtige betroffene Kunden einzeln mit empfohlenen Gegenmaßnahmen; Palo Alto Networks' Unit 42 unterstützt die Untersuchung, und die Strafverfolgungsbehörden wurden informiert. Kunden, die eine Benachrichtigung erhalten, sollten widerrufene Schlüssel ersetzen und betroffene Zugangsdaten wie angewiesen rotieren; Kunden ohne Benachrichtigung müssen laut dem früheren Bulletin vorerst nichts unternehmen, sollten aber prüfen, ob sie jemals Schlüssel oder Datensätze auf der Plattform hinterlegt haben.
