韓国の金融機関を標的にした最近のハッキングで、AIベースの攻撃ツールが使われた可能性が浮上した。大手金融機関を含む複数社で情報流出が確認されており、セキュリティ業界では、AIを使った攻撃が韓国の金融業界でも現実の脅威になったとの見方が広がっている。

今回の事案が注目されるのは、AI攻撃ツールが使われた点に加え、特別に高度な新手法ではなく、既存の手口でも短時間に攻撃規模を拡大できることを示したためだ。

最近では、新韓銀行、KB国民銀行、ハナ銀行で顧客情報の流出が確認された。予家ラム貯蓄銀行では約4万人分の顧客情報が、Hyundai Capitalでは住宅ローン募集人146人の個人情報が流出した。

今回のケースは、AIが攻撃を行った事例ではない。人がAIツールを使い、大規模な攻撃を実行したケースとみられている。

攻撃を受けた複数の金融会社すべてではないものの、一部は同一の攻撃者、もしくは同一勢力による犯行との見方が出ている。IP分析の結果、攻撃者はAIベースの模擬侵入テストツール「ARTEX」を用いて侵入した可能性があるという。

ARTEXは中国で開発されたオープンソースのツールで、大規模言語モデル（LLM）とマルチエージェント構成を活用し、侵入テストの自動化を目的に設計された。AnthropicのClaude、OpenAIのGPT、DeepSeekなど、複数のAIモデルを接続して利用できるとされる。

攻撃者がARTEXに指示を与えると、その後は自律的に動作する構造だ。中国で開発されたツールではあるが、誰でもダウンロードして利用できるため、今回の攻撃を中国の攻撃者によるものと断定するのは難しい。

今回の金融業界向けハッキングでは、融資募集人や従業員が業務上の利便性から利用していた外部Webページやサーバーなど、相対的に管理が手薄になりがちだった領域が侵入経路として使われた。

攻撃者は認証を回避してシステムに侵入したとみられるが、具体的にどの経路を突いたのかは、今後の調査結果を待つ必要がある。

現時点では、クレデンシャルスタッフィングによって侵入した可能性が有力視されている。流出済みのIDやパスワードを別のWebサイトやアプリに機械的に入力し、ログインを試みてアカウントを乗っ取る自動化攻撃だ。

一般に金融機関では、パスワードの入力を複数回誤るとアクセスを遮断する仕組みが導入されている。

一方、攻撃対象が内部関係者向けのシステムだった場合、こうしたロックアウト設定などの防御策が十分でなかった可能性もある。このため、攻撃者がAPIやログインシステムの脆弱性を悪用した可能性も否定できない。

関係業界によると、従来は脆弱性の発見から実際の攻撃まで数十日から数カ月を要していたが、現在はAIが脆弱性を見つけ、攻撃コードの生成まで担うようになった。所要時間は数十分から数時間にまで短縮され、攻撃者1人でも短期間で大規模攻撃を実行しやすい環境になったという。

今回の金融業界を狙ったハッキングは、極めて高度な攻撃というより、広く知られた従来型の手法に基づくものだったとみられる。攻撃者はAIツールと既存手法を組み合わせ、システム内で最も脆弱な箇所を見つけて侵入経路を確保した可能性が高い。従来型の手法でも、高速に反復されれば十分な脅威になり得るとの指摘もある。

セキュリティ業界関係者は「従来型の攻撃でも、適切に防御できなければ突破される。今回のケースは、防御の厚い正面ではなく、相対的に甘い裏口や脇道を狙ったものだ。AIは最も弱い部分を見つけるのが得意だ」と話した。

国内外でAIを活用したハッキングが相次ぐ中、新たなセキュリティ脅威への対応を巡る議論も活発になっている。

こうした対応では、セキュリティ企業だけでなく、半導体やプラットフォーム企業を含む連携の具体化も進みつつある。

NAVER Cloudのキム・ユウォン代表は9月、ソウルのCOEXで開かれた「Cyber Summit Korea（CSK）2026」で、「AIがセキュリティ脅威の様相を根本的に変えた。人の速度でAI攻撃に対応する時代は終わりつつある」と述べた。その上で「AIによるセキュリティ脅威は、もはや一つの組織だけでは防げない。グローバル規模の協力が必要だ」と強調した。

Microsoftの2025年報告書によると、AIを活用した攻撃が本格化する中、セキュリティ業務は人手だけで処理できる規模を超えつつある。セキュリティアラートの41％は調査されないまま放置されているという。このため、AI攻撃にはAIで対抗するのが現時点で最も現実的だとの認識も広がっている。

イ・オクォン金融委員長も「新たな類型の高頻度サイバー攻撃は今後も続く可能性がある。『AI攻撃はAIで防ぐ』体制の整備を急ぐ必要がある」と述べた。

韓国Microsoftのセキュリティ戦略顧問、チャン・グァンウン氏は「セキュリティ人員を10〜20％増やすだけでは解決しないし、AIエージェントを導入するだけでも不十分だ」と指摘した。その上で「セキュリティ分野で重要なのはAI導入そのものではなく、AIの速度で入ってくる攻撃を止めることだ。業務を細分化して個別にエージェントを付ける方式には限界がある。必要なのは業務単位そのものの見直しであり、人は個々の作業処理ではなく目標達成に責任を持ち、実行はエージェントに任せるべきだ」と述べた。