金色財經
韓國當局正在調查針對三大銀行的一系列網路攻擊,並關注攻擊者是否利用AI模型尋找系統漏洞以及執行部分攻擊行動。
此次事件涉及新韓銀行(Shinhan Bank)、KB國民銀行(KB Kookmin Bank)和韓亞銀行(Hana Bank)。據報導,數萬名客戶和員工的個人資訊受到影響。
根據報導,新韓銀行至少有2.5萬名客戶的個人信用資訊在上周遭到泄露。KB國民銀行則有99名客戶以及20名現任或前任員工受到影響,而韓亞銀行則有89名客戶的資料被竊取。
韓國國家調查本部(National Office of Investigation)正在調查這三起事件。韓國總統李在明也要求內閣確認AI是否參與其中,並採取措施降低事件造成的損害。
李在明表示,目前有跡象顯示攻擊者使用了AI模型,並稱相關情況已經引起社會相當大的擔憂。
他指出,隨著AI能力不斷提升,即使缺乏過去所需要的專業技術,一些人也可能更容易進行網路攻擊。
這裡需要注意的是,這並不意味著AI已經能夠完全取代經驗豐富的駭客。
更現實的風險是,AI可以自動化或加速網路攻擊中的部分流程,例如網路偵察、漏洞尋找、代碼生成以及攻擊規劃。
如果這些任務能夠由AI快速完成,攻擊者就可能用更少的人力和時間發動更多攻擊。
不過,目前韓國當局尚未公開確認這三起攻擊背後的具體攻擊者身份,AI是否實際參與攻擊也仍在調查之中。
韓國銀行發生的事件並不是孤立案例。過去一年,網路安全領域已經出現多起關於AI被用於攻擊行動的警告。
Anthropic曾在2025年11月表示,發現了一起其所稱的首次「AI協調網路攻擊」,並認為事件與一個中國國家支持的駭客組織有關。
幾個月後,一家網路安全公司又報告稱,與中國有關聯的駭客曾對台灣目標發動所謂的端到端自主網路攻擊。據報導,該AI系統能夠持續制定和調整攻擊策略。
AI甚至已經被用於針對AI開發公司的安全研究。
安全研究人員此前曾展示如何利用Anthropic的Claude攻擊OpenAI系統,並獲得員工賬號以及公司內部代碼庫的訪問權限。
這些事件說明,AI正在改變網路攻防的方式。AI不僅可以幫助企業進行安全防禦,也可能被用於自動化部分攻擊流程。
網路安全風險並不只來自主動利用AI發動攻擊的犯罪分子。
AI代理的設計目標之一,就是代表用戶執行任務。這意味著它們有時可能在沒有用戶明確預期的情況下與系統互動。
報導提到澳洲國家衛生門戶的一起事件。據稱,OpenAI用了84天才通知澳洲政府相關係統曾發生駭客事件。
此外,AI系統本身也可能受到攻擊者操縱。
攻擊者可以利用惡意指令或經過特殊設計的內容,試圖誘導AI代理執行非預期操作,包括運行惡意代碼或訪問不應該訪問的資源。
這給企業帶來了新的安全問題。
企業不僅需要防範「人利用AI攻擊系統」,還需要防範AI代理本身被操縱、誤操作或執行危險指令。
目前,主要AI公司已經為自己的模型加入各種安全機制,希望阻止模型被用於違法或有害活動。
但隨著開源和開放權重模型越來越普及,情況變得更加複雜。
部分開放模型可能缺少與商業AI模型相同程度的限制和安全控制,因此可能更容易被惡意行為者用於自動化網路攻擊。
與此同時,AI模型也可能出現「幻覺」,生成錯誤的資訊。攻擊者可以進一步利用這些弱點,通過惡意輸入誘導AI代理執行不安全的命令,甚至與惡意軟體互動。
不過,這並不意味著AI已經讓專業駭客變得不再重要。
複雜的網路入侵仍然需要大量專業知識,尤其是當攻擊者需要繞過安全防護、維持系統訪問權限並隱藏自己的活動時。
但AI可以成為一種「力量倍增器」,幫助經驗豐富的攻擊者自動完成重複性工作,同時也可能讓技術水平較低的人完成過去需要專業人員才能完成的部分攻擊任務。
銀行一直是網路犯罪分子的高價值目標,因為銀行系統擁有大量個人、身份和金融資訊。
新韓銀行、KB國民銀行和韓亞銀行發生的事件說明,即使攻擊者沒有直接竊取資金,客戶資訊泄露本身也可能造成嚴重後果。
姓名、電話號碼、信用資訊等資料一旦落入攻擊者手中,可能被進一步用於釣魚攻擊、身份盜竊、帳戶接管以及其他金融詐騙。
因此,銀行面對的網路安全挑戰已經不只是傳統的網路防禦。
安全團隊還需要關注AI如何被攻擊者使用,同時確保企業內部部署的AI系統擁有適當的訪問權限、監控機制和安全限制。
韓國當局最終需要確認AI是否真正參與了這些攻擊、攻擊者給予AI系統多少自主權限,以及攻擊者究竟利用了哪些安全漏洞。
在調查結果公布之前,這些事件還不能被視為「AI自主完成銀行攻擊」的確鑿證據。
但無論最終調查結果如何,這些事件都反映出一個越來越明顯的趨勢:AI正在降低部分網路攻擊所需的時間和成本,同時也創造了更多需要保護的新系統。
隨著AI代理變得更加自主,銀行和其他企業需要將AI安全納入整體網路安全戰略,而不能把它視為單獨的技術問題。
來源:金色財經
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