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Incidente 1782: Attackers Reportedly Used ARTEX, an AI Security-Testing Tool, to Steal Data from South Korean Financial Institutions

Descripción: An unidentified attacker reportedly used ARTEX, an AI-powered security-testing tool, alongside large language models to breach South Korean financial institutions and steal data. Compromised systems included a loan-broker inquiry service and an employee mobile work-support system. Researchers linked the activity to exposed attacker infrastructure and AI session histories. The attacker’s identity and the full number of affected institutions remained unconfirmed.

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Alleged: AI agent system developers , Large language model developers , ARTEX developers , Autumn-27 , DeepSeek , Zhipu AI , xAI y Anthropic developed an AI system deployed by Cybercriminals , hackers , Threat actors , Agentic threat actors y AI agent system deployers, which harmed Shinhan Bank , KB Kookmin Bank , Financial institutions , Bank customers , Banks , Privacy , Information integrity , General public , General public of South Korea y Customers.
Sistemas de IA presuntamente implicados: DeepSeek , ARTEX , Claude Code , DeepSeek v4.1-flash , GLM-5.3 , Grok 4.6 , Grok , AI agent systems , AI penetration testing systems , Large language models y Anthropic large language models

Estadísticas de incidentes

ID
1782
Cantidad de informes
1
Fecha del Incidente
2026-09-27
Editores
Daniel Atherton

Informes del Incidente

Cronología de Informes

Incident OccurrenceUnknown Threat Actor Uses AI-Driven ARTEX to Target South Korean Finance
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Unknown Threat Actor Uses AI-Driven ARTEX to Target South Korean Finance

Unknown Threat Actor Uses AI-Driven ARTEX to Target South Korean Finance

crowdstrike.com

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Unknown Threat Actor Uses AI-Driven ARTEX to Target South Korean Finance
crowdstrike.com · 2026

CrowdStrike Intelligence identified infrastructure associated with a targeted campaign against South Korean financial organizations that resulted in exfiltrated data. The campaign was active from late September to early October 2026. Analys…

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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