Incidente 1782: Según los informes, los atacantes utilizaron ARTEX, una herramienta de pruebas de seguridad basada en inteligencia artificial, para robar datos de instituciones financieras surcoreanas.
Descripción: Según informes, un atacante no identificado utilizó ARTEX, una herramienta de pruebas de seguridad basada en IA, junto con modelos de lenguaje complejos para infiltrarse en instituciones financieras surcoreanas y robar datos. Entre los sistemas comprometidos se encontraban un servicio de consulta de préstamos y un sistema móvil de soporte laboral para empleados. Los investigadores vincularon la actividad con la infraestructura del atacante expuesta y el historial de sesiones de IA. La identidad del atacante y el número total de instituciones afectadas aún no se han confirmado.
Entidades
Ver todas las entidadesAlleged: Zhipu AI , xAI , Large language model developers , DeepSeek , Autumn-27 , ARTEX developers , Anthropic y AI agent system developers developed an AI system deployed by Threat actors , hackers , Cybercriminals , AI agent system deployers y Agentic threat actors, which harmed Shinhan Bank , Privacy , KB Kookmin Bank , General public of South Korea , General public , Financial institutions , Customers , Banks , Bank customers y Information security.
Sistemas de IA presuntamente implicados: DeepSeek , Large language models , Grok 4.6 , Grok , GLM-5.3 , DeepSeek v4.1-flash , Claude Code , ARTEX , Anthropic large language models , AI penetration testing systems y AI agent systems
Estadísticas de incidentes
ID
1782
Cantidad de informes
1
Fecha del Incidente
2026-09-27
Editores
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Informes del Incidente
Cronología de Informes
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CrowdStrike Intelligence identificó infraestructura asociada a una campaña dirigida contra organizaciones financieras surcoreanas que resultó en la exfiltración de datos. La campaña estuvo activa desde finales de septiembre hasta principios…
Variantes
Una "Variante" es un incidente de IA similar a un caso conocido—tiene los mismos causantes, daños y sistema de IA. En lugar de enumerarlo por separado, lo agrupamos bajo el primer incidente informado. A diferencia de otros incidentes, las variantes no necesitan haber sido informadas fuera de la AIID. Obtenga más información del trabajo de investigación.
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