2026-10-10 · 来源：{'name': '虎嗅·中继', 'url': 'https://www.huxiu.com/article/4896510.html'}
2.5万条客户数据外泄背后，大模型把网络攻击的技术门槛拉到新低。
约2.5万名客户的姓名、电话、年收入和可贷额度，是新韩银行在这轮攻击中泄露的清单。10月7日，CrowdStrike发布报告披露：新韩银行、KB国民银行、韩亚银行等至少七家韩国金融机构先后出现数据泄露。攻击者绕过身份验证，从贷款中介使用的查询服务进入新韩系统；KB国民银行和韩亚银行分别有119人和89人信息外泄，前者的入口是员工移动办公支持系统。
工具链才是这次事件的核心看点：CrowdStrike报告显示，攻击者使用AI渗透测试工具ARTEX，以DeepSeek作为主要模型后端，同时借助Claude Code开展工作——由通用大模型驱动的真实金融攻击，已经落地。
攻击者的“自曝”更耐人寻味。研究人员在其控制的服务器上发现开放目录，找到Claude Code会话历史、ARTEX配置和记忆文件：他问过Claude通常在哪里出售韩国的泄露数据，请它帮忙寻找Telegram上的数据交易群组，甚至要求AI把ARTEX取得的“战果”写进安全研究员简历，并附上姓名、联系方式、年龄、学校和所在地。拼出的画像清晰无比：大学在读，并非专业黑客，对Telegram生态和暗网了解属实不多。
门槛曾经高得多。过去独立完成一次Web渗透，要懂HTTP协议、身份认证与Session管理、访问控制，分清SQL注入、跨站脚本、文件包含等漏洞的成因；Nmap给出的结果要能判断可信度，Burp Suite改包重放得保持会话状态，还得会改Python代码排查环境。最难的是确认：页面报错不等于漏洞成立，扫描器告警可能是误报，盲注就是没有报错的例子。
这些判断力曾是入行的天然壁垒，如今正被大模型迅速抹平。正如来源的判断：AI在砍掉软件开发岗位的同时，即将安排一批网络安全人员上岗。
主题标签: CrowdStrike · DeepSeek · Claude Code · ARTEX · Cybersecurity · AI Hacking
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