原文標題：Unknown Threat Actor Uses AI-Driven ARTEX to Target South Korean Finance
CrowdStrike Intelligence 於 10 月 7 日發布調查，分析 2026 年 9 月下旬至 10 月上旬針對南韓金融機構的入侵活動。研究人員從攻擊者控制的公開目錄取得 ARTEX 設定檔、Claude Code 工作階段紀錄與其他操作資料，據此還原攻擊者如何把自動化滲透測試工具與大型語言模型串接使用。
ARTEX 是一款開源代理式滲透測試工具。CrowdStrike 表示，調查中可見攻擊者利用它進行掃描與攻擊作業，並使用 DeepSeek v4.1-flash 作為主要模型後端；其他工作階段也出現 GLM-5.3 與 Grok 4.6。研究人員發現至少兩個具有不同用途的伺服器，其中一個存放代理工具，另一個保存設定與操作紀錄。
官方觀察到部分南韓金融組織資料遭外洩，並在相關基礎設施發現與外部報導相互呼應的線索。不過，受影響組織的確切數量尚未確認，研究人員也未把這起活動歸因於特定已命名的駭客組織。對攻擊者語言背景與動機的判斷，屬於依據有限跡證提出的中等信心評估。
這份研究的關鍵不在於宣稱 AI 自行完成整場攻擊，而是展示攻擊者如何把多種模型與既有工具編排成工作流程。對防禦端而言，必須同時關注傳統的伺服器入侵跡象，以及代理工具設定、命令紀錄與自動化操作所留下的可追查證據。
發生了什麼事
CrowdStrike 透過攻擊者暴露的設定與工作階段資料，分析 ARTEX 與多款 AI 模型被用於南韓金融業入侵活動的情形，並指出部分資料已遭外洩。
為什麼重要
事件顯示代理式工具可協助攻擊者整合多步驟操作，降低反覆執行任務的門檻；防禦方需要將模型使用痕跡與既有網路威脅指標一起研判。
影響哪些人
金融機構資安團隊、威脅情資分析師、雲端主機管理者，以及部署 AI 程式代理的企業，應注意代理工具與遠端主機的異常操作紀錄。
已確認與未確認
已確認官方研究觀察到的工具、模型與相關基礎設施；受害機構確切數量、攻擊者真實身分及完整入侵範圍仍未獲證實，不宜把推測當作結論。
