Fireworks AI revela que hack via provedor de nuvem expôs dados de clientes e pesos de modelos

A plataforma de inferência de IA Fireworks AI revelou que uma violação em um provedor de nuvem terceirizado resultou em acesso não autorizado a registros de faturamento de clientes, pesos parciais de modelos e credenciais — um impacto mais amplo do que a empresa inicialmente relatou em outubro.

O que aconteceu

A Fireworks AI detectou em 6 de outubro de 2026 o uso não autorizado de credenciais internas, divulgando o que descreveu como uma violação limitada afetando apenas segredos usados em trabalhos de avaliação. A situação escalou em 23 de outubro quando o provedor de nuvem que hospedava as máquinas de P&D da Fireworks sofreu seu próprio incidente de segurança. Os atacantes usaram esse acesso para alcançar as máquinas de desenvolvimento da Fireworks no dia seguinte, executando uma carga de trabalho não autorizada antes de serem detectados.

Quais dados foram acessados

De acordo com a atualização de 9 de novembro, a violação expôs mais dados do que inicialmente relatado. Os dados afetados incluem endereços de cobrança e envio, histórico de faturas e pagamentos, saldos de contas e uso de créditos. Para um número limitado de contas, os atacantes também acessaram segredos — como chaves API armazenadas em ambientes Fireworks — além de pesos incompletos de modelos e conjuntos de dados. Números de cartão de pagamento não foram afetados; a Fireworks afirma não os armazenar.

LLMJacking e o ator da ameaça

A Fireworks AI vinculou o ataque ao mesmo ator descrito em uma publicação do Google Threat Intelligence Group e Mandiant em 2 de novembro, que descreve uma campanha de LLMJacking visando provedores de infraestrutura de IA. Ataques de LLMJacking roubam credenciais de API para executar cargas de trabalho de IA não autorizadas às custas da vítima. A empresa contratou a Palo Alto Networks Unit 42 para análise forense e notificou as autoridades.

O que continua operacional

A Fireworks AI afirma que seus produtos Inference, Training SDK e Nexus — que operam com retenção zero de dados por padrão — não mostram impacto detectado. Os uploads e downloads de conjuntos de dados de autoatendimento para Batch Inference e treinamento baseado em conjuntos de dados foram desativados durante a investigação. Os clientes afetados estão sendo notificados individualmente e podem entrar em contato pelo [email protected].