北京
今年9月底至10月初，韩国金融系统遭遇了一场前所未有的“黑客风暴”。
新韩银行、KB国民银行、韩亚银行、友利银行、NH农协银行五家韩国主要商业银行，以及BNK釜山银行、耶加兰储蓄银行相继遭受网络攻击，超过6万名客户信息遭泄露。
更值得关注的是，攻击过程疑似使用了可独立执行渗透任务的“人工智能代理”，这也给全球各国敲响了警钟，智能时代金融系统的安全新课题亟待解决。
多家银行遭AI网攻。
此次事件中，耶加兰储蓄银行约4万名客户个人信息疑似遭泄露；新韩银行约2.5万名客户贷款审核资料流出，包含姓名、电话、年收入、贷款额度、居民登记号码等大量个人隐私数据；KB国民银行、韩亚银行也有数百名客户信息外泄；友利银行与NH农协银行由于成功拦截攻击，未发生信息泄露。
首尔市内设置的KB国民银行、新韩银行、韩亚银行自动取款机。
此次网络攻击之所以引发全球关注，关键在于攻击手法从人工辅助升级为AI自主执行。
韩国金融安全研究院调查确认，一款基于大语言模型的开源AI渗透测试平台被应用于攻击之中，可自主实现扫描漏洞、调整策略、切换目标。
相关测试显示，该工具仅用时22秒、花费不足1美元，即可攻破目标服务器，相较传统手法成本下降数百倍。
同时，攻击集中在数天内完成，每家银行涉及2至3个重叠IP，被封即切换。
当攻击从“人力主导”转向“智能主导”，速度、成本、规模均发生量级变化，传统人力防御的响应速度已完全跟不上AI攻击节奏，攻防时间差持续拉大。
此外，黑客没有直接攻击网银和手机银行等核心交易系统，而是反复试探防护薄弱的“次核心系统”，窃取包括姓名、身份证信息、收入情况、贷款额度在内的大量高价值数据，很可能导致大规模身份盗用与金融诈骗。
新韩银行总部大楼。
攻防失衡引发系统性风险。
此次韩国银行集体遇袭事件，是当前金融系统“AI攻击能力升级、防御体系滞后”的真实写照。这种攻防代际差，正演变为影响全球金融稳定的系统性风险。
攻击端危害指数级增长。
当前，AI技术在网络攻击方面释放出巨大潜力。国际前沿AI模型仅需数十美元成本，即可发现传统扫描工具数百万次检测未发现的缺陷，并串联成复杂攻击路径。
美国多家大型银行反映，通过此类模型已发现自身网络系统数千个中低危漏洞，部分可组合成高危路径，这迫使他们大幅缩短补丁周期。
IMF2026年5月发布的《人工智能与金融业网络安全》报告也指出，AI正在加速金融领域漏洞发现和利用的速度、频率与广度。
一旦黑客借助AI技术将金融机构视为攻击目标，产生的破坏力相较传统网络攻击将呈指数级增长，客观上将对全球金融系统安全构成重大潜在威胁。
防御端存在结构性滞后。
与攻击端快速升级形成鲜明对比的，是全球金融机构防御体系普遍存在的结构性短板。
攻防技术存在代差。当前，攻击端已进入“智能时代”，而绝大多数防御端仍旧依赖人工排查、定期补丁等传统方式，二者在速度与规模上完全不是一个量级。
随着AI能力持续提升，这种攻防资源消耗的差距还在持续扩大。国际清算银行在相关报告中明确指出，AI越强大，恶意攻击者的边际成本就越低，而防御方的防护成本则呈指数级上升。
这种时间差形成的攻防窗口，是金融系统最致命的安全盲区。
外包环节存在盲区。此次事件中多家银行的漏洞直接指向第三方厂商开发的网络系统。
当前，金融机构大量业务系统、运维服务、技术支持被外包给第三方厂商，但他们普遍缺乏对第三方安全状况的持续监控能力和供应链风险评估体系，使AI工具得以沿着供应链网络顺藤摸瓜，从一个外包商突破进入多家金融机构，进而演变为行业性的安全危机。
安全治理碎片化加剧风险。当前全球最先进的AI安全工具仅向少数美英金融机构开放，多数国家金融机构无法获得同等防御能力，更易成为攻击目标。IMF也警告称，防御能力鸿沟意味着，全球金融系统的整体脆弱性始终取决于最薄弱环节。
在金融网络高度互联背景下，没有任何一个国家或机构能独善其身，治理碎片化导致的“防御洼地”，很可能成为威胁全球金融体系的风险源头。
此次韩国多家银行集体遭遇AI网络攻击，是智能时代金融安全的一次压力测试，也是全球金融安全变局的现实缩影。
在AI快速普及的今天，如何在技术创新和风险管控之间找到平衡点，守护民众金融隐私与金融系统稳定，是所有国家都需要长期应对的一道考题。
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