安全机构:黑客利用LLM结合AI渗透工具攻击韩国金融机构,约6.8万人数据外泄
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韩国多家金融机构疑遭AI攻击,黑客在Claude Code留下身份线索
动察 Beating AI 快讯,9 月底至 10 月初,韩国至少 7 家金融机构接连发生数据泄露,包括新韩银行、国民银行、韩亚银行等。其中,新韩银行约 2.5 万名客户、Yegaram 储蓄银行约 4 万名客户受影响。泄露的信息包括姓名、电话、年收入和贷款额度等,目前尚未发现资金被盗。 攻击主要针对银行的外围业务系统,包括供贷款中介使用的贷款查询服务,以及员工移动办公系统。多起攻击涉及重合的 IP 地址,韩国监管部门怀疑是同一攻击者所为。10 月 6 日,韩国总统李在明表示,这些攻击可能使用了 AI。 10 月 7 日,网络安全公司 CrowdStrike 公布了更具体的证据。调查人员发现,攻击者使用两台服务器,一台位于香港,用于控制攻击活动;另一台运行开源 AI 渗透测试系统 ARTEX。由于部分服务器目录对外开放,调查人员获取了 ARTEX 配置文件、Claude Code 聊天记录和 AI 记忆文件。 ARTEX 可以连接不同的大模型,自动寻找漏洞、规划测试步骤并调用安全工具。配置文件显示,攻击者主要使用 DeepSeek v4.1-flash 驱动 ARTEX。此外,攻击者还使用 Claude Code,并在其他会话中调用过 GLM-5.3 和 Grok 4.6。 Claude Code 的聊天记录还暴露了攻击者的其他活动。他曾询问韩国泄露数据通常在哪里出售,以及如何寻找相关 Telegram 交易群组。他还让 AI 帮忙写一份安全研究员简历,要求把使用 ARTEX 进行渗透测试的成果写进去。 在写简历的提示词中,攻击者留下了 26 岁、广东茂名、华南理工大学、电话号码和 Telegram 账号等信息,但填写的出生日期与年龄不符。CrowdStrike 判断,攻击者可能使用中文,并以牟利为目的,但尚未确认真实身份。 10 月 8 日,韩国《京乡新闻》联系到上述 Telegram 账号的使用者。对方自称在河南一家便利店工作,称有人故意冒用他的资料嫁祸。不过,记者发现该账号还出现在两个与 DDoS 攻击有关的 Telegram 社区管理员名单中。其说法尚未得到证实,韩国警方仍在调查。
AI网络安全榜爆冷:GPT-6、Claude旗舰因安全拒答掉队,小米MiMo追平Grok登顶
动察 Beating AI 快讯,Artificial Analysis 推出独立的 Cyber Index,专门评测 AI Agent 做企业网络防御的能力。它不是从原来的通用 Intelligence Index 里抽几项测试,而是另外采用 CWE-Bench-AA、DeepsecBench-AA 和 CyberGym-E2E-AA 三项网络安全评测,分别测试漏洞审计与修补、漏洞发现,以及从发现漏洞到复现并修补的完整流程,三项各占三分之一。 首批榜单中,Grok 4.7(xhigh)和小米 MiMo-V2.6-Pro 同为 56 分,GPT-6 Luna(max)53 分,GLM-5.3-Flash 50 分。MiMo 平均每个任务成本只有 0.18 美元,Grok 4.7 要 11.67 美元;Luna 更低,只要 0.12 美元。 不过,这张榜不能简单理解成模型本身的网络安全能力排名。GPT-6 Sol、GPT-6 Astra 和 Claude Opus 5.5 都参加了测试,但在 CyberGym-E2E-AA 上几乎全部拒答,其中 Sol 和 Astra 拒绝全部任务,Opus 5.5 拒绝 98%。拒答直接记 0 分,Luna 反而愿意继续完成这些任务,所以综合成绩更高。Artificial Analysis 也表示,大量拒答让这些前沿模型的实际能力很难判断。 GLM-5.3 也出现了明显反常。完整版在 Artificial Analysis 的通用能力榜上高于 Flash,但这次 Cyber Index 只有 36 分,Flash 达到 50 分。主要差距来自 CyberGym-E2E-AA:Flash 得到 74%,完整版只有 29%。Artificial Analysis 暂未解释这一差距的原因。
传豆包2.2延期:字节补课Coding,招聘直接点名Claude Code、Codex
动察 Beating AI 快讯,字节原计划 8 月发布的豆包 2.2 推迟了。字节准备多花一些时间训练,重点补 Coding、工具调用和 Agent。 字节今年给 Seed 定的目标之一,就是把 Coding 做到第一梯队。内部希望年底前能做出类似 GLM-5.2、Kimi-K3 那种效果,让开发者真正开始认可字节的 Coding 模型。 8 月,Seed 刚做完一次大调整。原本按文本、语音、代码、视觉划分的团队被重新拆开,变成 Pretrain Data、Horizon RL、Product Posttrain-Work 和 Product Posttrain-Chat 四个部门。Horizon RL 会负责 Coding 后训练,Work 团队则重点做工具调用、GUI 操作和长任务执行。 字节最近也在密集招这方面的人。官网正在招 Code Agent、通用 Agent 和强化学习算法工程师。一份 Multi-Agent Harness 岗位甚至直接写明,要研究 Claude Code、Codex 等 Coding Agent,还要搭建能连续跑很久的多 Agent 和强化学习环境。 Seed 2.1 在 6 月发布时就已经重点强调 Coding,但字节显然觉得还不够。豆包 2.2 这次宁愿晚一点,也想先把 Coding 补得更像样。
Codex写了130万行没搞定,Claude两周移植TypeScript编译器
动察 Beating AI 快讯,知名开发者 Theo 开源了 tsc-rs。他让 AI 将微软用 Go 编写的 TypeScript 7 编译器移植到 Rust,覆盖编译器、类型检查器和语言服务器,目标是直接替代官方的 tsc。Theo 称,自己从头到尾没有读过一行生成的代码。 这个项目持续了约五个月。Theo 最初使用 Codex 等工具,调用多款 OpenAI 模型,生成超过 130 万行 Rust 代码,但兼容性始终没能突破约 84%。按 API 标价折算,消耗的 Token 价值超过 40 万美元。 后来他换用 Claude Opus 5.5。模型直接放弃之前的代码,从头重新移植。10 小时做出可运行的初版,两周内完成主要工作,Token 消耗按 API 价格折算约 2.4 万美元。 测试显示,tsc-rs 已通过 181,711 项从 Go 移植的测试。在 120 个开源项目中,检查结果与微软 Go 版基本一致,仅存在少量已知行为差异。另据 60 个开源项目的性能测试,Rust 版的类型检查平均耗时约为 Go 版的一半。
马斯克给Grok Bot接Claude Opus 5.5:以后谁好用就用谁
动察 Beating AI 快讯,马斯克宣布,Grok Bot 接下来会按任务选择最合适的后端模型或 API。他直接点名 Claude Opus 5.5、Midjourney 和 Suno,还会使用其他主流 AI 模型和 API。用他的话说,哪个最可能给出最好的结果,就用哪个。 Grok Bot 是 SpaceXAI 推出的常驻 AI Agent。每个 Bot 都有自己的云电脑,可以登录网页和应用,持续处理邮件、表格、客服和编程等任务。SpaceXAI 此前还专门让 Grok 4.7 学会理解 Grok Bot 的运行框架。 现在马斯克明确把这套 Agent 推向多模型路线。Grok Bot 可以根据任务调用 Claude Opus 5.5、Midjourney、Suno 等外部模型和 API。它更像负责拆任务、调模型和执行工作的上层 Agent,底下不再只依赖 Grok。
Claude Code开始拆自己:Function Hooks正式上线为Mods
动察 Beating AI 快讯,Anthropic 正式上线 Claude Code Mods。它就是此前预览的 Function Hooks,正式产品名现在定为 Mods。底层仍使用 Function Hooks,一个 Mod 本质上就是能直接修改 Claude Code 的插件。 Mods 可以改 Claude Code 的行为和界面。它能在 prompt 发给模型前改写内容,也能拦截、修改或重试工具调用,处理权限请求,甚至替换部分界面。用户还可以直接让 Claude 写 Mod、安装并立即加载。 Anthropic 也开始把 Claude Code 自带功能拆成 Mods。/diff 已经率先迁移,用户可以关闭它,也可以换成自己的版本。官方计划继续迁移更多内置功能,让 Claude Code 最后只保留一个更小的核心。Mods 仍通过现有 Plugin 安装和分享,CLI 和桌面端都能使用。 不过,Mods 没有沙箱隔离,拥有和 Claude Code 本身相同的本机权限。Anthropic 建议只安装可信来源的 Mod。