开源AI渗透工具ARTEX被用于攻击韩国金融机构，开发者宣布闭源停更

2026年9月底到10月初，韩国金融行业接连发生数据泄露事件。新韩银行约2.5万名客户信息外泄，KB国民银行119名、韩亚银行89名客户信息泄露，BNK釜山银行11名外包员工信息被窃取，储蓄银行、贷款公司及互助金融机构也出现疑似同类攻击。

让这起事件超出常规数据泄露范畴的，是攻击手里的工具。美国网络安全公司CrowdStrike在10月7日发布的报告指出，攻击者使用了开源AI渗透测试智能体ARTEX，并配合Claude等大语言模型执行入侵。

攻击者的"工作笔记"忘了关门

CrowdStrike能还原出攻击过程，靠的不是逆向工程，而是攻击者自己的疏忽。

在攻击者控制的服务器上，几个目录被直接暴露在公网上，里面躺着Claude Code的会话历史、ARTEX的配置文件，以及Claude的记忆文件。研究人员的原话是：这提供了对攻击者作战方法和工具链的直接洞察，prompt by prompt，一条提示词一条提示词地摆在眼前。

这种级别的暴露在真实攻击活动中非常罕见。

顺着重叠的IP地址和攻击者服务器上HTML文件里的"ARTEX"字符串，调查人员拼出了两台服务器的分工：一个香港IP是攻击者的主基础设施，另一个地址38.244.50.120运行着ARTEX实例，很可能直接驱动了针对韩国的攻击。后者还开放了一个目录，路径下的.claude/CLAUDE.md文件里写着一份中文渗透测试提示词，明确指出大模型该如何开展测试活动。

模型组合与代理链路

会话记录显示，攻击者用的主力模型是DeepSeek v4.1-flash，另外调用智谱的GLM-5.3和Grok 4.6跑额外会话。DeepSeek大概率是通过一家名为xcai.pro的转售渠道接入的。整个活动中，攻击者使用了CrowdStrike在报告中列出的9个代理IP。

在一家银行，攻击者打进了贷款中介使用的贷款进度查询服务；在另一家，被攻破的是员工移动办公支持系统。到底有多少机构受害，目前没有权威数字，行业报道提到的至少9家韩国银行已披露或被媒体点名。

数据偷出来只是第一步，变现流程已经启动。会话记录里，攻击者曾问Claude"威胁行为者通常在哪里出售韩国数据泄露信息"，还让Claude帮忙找韩国的Telegram数据贩卖群组。

报告还提到一个细节：在另一次会话中，用户让Claude写一份安全研究员简历，内容包含Telegram账号、年龄、学历和广东茂名的住址。CrowdStrike认为这些信息很可能属于攻击者本人，但无法确认关联。鉴于这一不确定性，相关个人细节不应被当作已证事实传播。

归因上，CrowdStrike的措辞相当克制：该活动尚未归因到某个具名对手，基于所用工具和观察到的中文提示词，以"中等程度信心"判断威胁行为者可能为中文使用者且受财务动机驱动。

ARTEX是什么，以及它为什么闭源

ARTEX不是一个大语言模型，而是一个把AI智能体和渗透测试流程串起来的开源框架。它由网名为"Autumn"的中国安全工程师于今年发布在GitHub上，本身不产出智能，而是连接ChatGPT、Claude、DeepSeek等外部大模型，帮机构检测自身网络的漏洞。

ARTEX的GitHub页面写得很清楚：该工具旨在用于个人学习、代码研究与本地技术验证，不应用于对线上系统或网站进行实际测试。

事发之后，开发者Autumn-27在10月8日通过GitHub发布中文声明：鉴于工具被滥用的现实情况，ARTEX项目将不再更新，并转为闭源，后续不再对外发布任何版本或维护支持。声明同时强调，设计初衷是学习与研究，旨在帮助企业在获得授权的资产范围内进行安全风险测试，"对于任何未经授权、违反法律法规的使用行为，作者不承担任何责任，并予以强烈谴责"。据路透社报道，ARTEX的GitHub页面已经下线。

不过，许可证变更并不会让已经流出去的副本消失。

韩国方面的反应

韩国国家警察厅已对7家金融机构遭受的网络攻击正式立案，指控黑客违反《信息通信网络法》，由28名成员组成的网络恐怖主义调查组专门负责。

韩国总统李在明要求彻底调查并制定对策，并在国务会议上表示，仅靠事故发生后的补救难以应对不断演变的网络威胁，必须具备先发制人的探测能力和主动阻断攻击的能力。他强调"速度至关重要"，要求加快网络安全专用AI技术的开发和推广。

银行层面，新韩银行计划下月对网站、手机应用及内部系统等共317个点位开展定期安全检查；国民银行拟年内引入新的入侵检测与阻断系统以及网页防火墙。两家银行都称相关措施是事先规划，与此次事件无关。韩国三大信用评级机构也开始评估事件影响，考察银行信誉受损、客户流失是否会传导到信用评级。

真正的变化在攻击节奏上

CrowdStrike在报告结尾给出的判断值得从业者留意：智能体式AI工具与传统攻击能力结合，凸显了对手战术的持续演进；这次活动说明AI工具能让一个受财务动机驱动的行为者在短时间内发起多起入侵。CrowdStrike Intelligence评估，对手很可能会继续尝试把AI工具引入行动，以提升作战节奏和能力。

这起事件之所以被反复讨论，不在于攻击手法有多高明——恰恰相反，攻击者留下了大量可供追溯的痕迹。真正让人警惕的是门槛：一个开源工具加上通用大模型，就能把原本需要专业团队串联的侦察、测试、数据整理流程压缩进几周时间。

对防守方来说，结论也朴素：AI智能体正在同时改变攻守两侧的效率，而多数组织现有的检测体系，还停留在"有没有异常登录"的层面，看不出一台机器正在被另一个模型系统地翻找。

来源：CrowdStrike 报告、SecurityAffairs、路透社、韩联社、联合早报