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

Description: 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 et Anthropic developed an AI system deployed by Cybercriminals , hackers , Threat actors , Agentic threat actors et 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 et Customers.
Systèmes d'IA présumés impliqués: 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 et Anthropic large language models

Statistiques d'incidents

ID
1782
Nombre de rapports
1
Date de l'incident
2026-09-27
Editeurs
Daniel Atherton

Rapports d'incidents

Chronologie du rapport

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

Une "Variante" est un incident de l'IA similaire à un cas connu—il a les mêmes causes, les mêmes dommages et le même système intelligent. Plutôt que de l'énumérer séparément, nous l'incluons sous le premier incident signalé. Contrairement aux autres incidents, les variantes n'ont pas besoin d'avoir été signalées en dehors de la base de données des incidents. En savoir plus sur le document de recherche.
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