[漏洞百出的金融安全]⑦“AI攻击要用AI防御”……海外金融业如何应对？

随着利用人工智能（AI）实施的网络攻击日趋复杂、自动化，金融业也开始积极采取“以AI防御AI攻击”的做法。业界不再只把AI视为新的安全威胁，而是将其应用于从漏洞检测、模拟攻击到事故应对和恢复的整个防御体系，力求跟上攻击速度。舆论指出，韩国金融业也应加快将AI融入整体安全体系的步伐。

国际货币基金组织今年6月发布的《金融领域的人工智能与网络安全》（Artificial Intelligence and Cybersecurity in the Financial Sector）报告显示，截至8日，主要金融发达国家正迈入将AI用于网络安全的阶段。它们利用AI进行漏洞检测与分析、应对和恢复，力图缩小攻击与防御之间的速度差距。国际货币基金组织判断，随着AI加快网络攻击速度、扩大攻击规模，正形成一种人类难以跟上的“机器速度”攻防环境。因此，防御工作不能再像过去那样只专注于事先阻止入侵，而应全面提升从快速发现攻击、遏制损失扩大到恢复系统的整个流程。

各国的实际行动也在加快。英国人工智能安全研究所利用网络靶场，测试最新前沿AI能否像真实攻击者一样发现漏洞，并自主实施多阶段渗透。英格兰银行也正在推进将AI相关情景纳入金融业网络安全与运营测试。

美国联邦储备系统也认为，生成式AI和智能体AI可能给金融公司、金融基础设施及第三方服务提供商的系统安全带来新的风险，因此正在审视监管体系。联邦储备系统一方面评估是否适合将现有风险管理体系原样用于银行的生成式AI和智能体AI应用，另一方面也在调整第三方服务风险管理标准。

日本正启动公私协作机制，将金融公司、AI与IT企业、政府和中央银行联合起来，应对前沿AI引发的网络威胁。参与方包括七十七银行、瑞穗银行、三菱日联银行等金融机构，亚马逊云科技、Anthropic、OpenAI、谷歌、微软、IBM、NEC、富士通等IT企业，以及日本人工智能安全研究所、日本财务省、日本银行和日本金融厅等机构。

新加坡的做法值得关注，因为它展现了与韩国同属亚洲金融业的地区如何将AI用于防御。新加坡金融管理局自今年7月1日起，要求主要金融公司针对核心互联网暴露系统开展“AI辅助红队测试”。该做法利用先进AI模型，找出网络攻击者可能用来中断核心服务或访问敏感客户信息的攻击路径。新加坡金融管理局计划将测试中发现的漏洞及应对案例与金融业共享，以提升整个行业的防御水平。

新加坡已进入要求主要金融公司开展AI红队测试的阶段，韩国也正全面推进将AI应用于金融业安全防护的工作。韩国金融监督院和金融保安院今年首次在面向金融业的盲测模拟黑客演练中，引入针对客户服务AI的AI红队测试。金融保安院新设了AI红队测试专职部门，并加强对AI智能体的评估。

日本SBI控股与Visa利用AI的案例也值得关注。SBI控股正与Anthropic合作，共同验证如何将最新AI安全技术“Claude Security”应用于金融领域。该公司计划对SBI证券等机构正在开发的生成式AI服务进行安全漏洞检查，并构建适用于金融业的AI安全体系。

作为全球最大的支付网络运营商之一，Visa利用全球交易数据和数百种AI模型检测异常交易。据Visa介绍，2024年全年，其安全系统借助数百种AI模型等技术，拦截了规模达400亿美元（约55万亿韩元）的欺诈行为。

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韩国目前正处于扩大利用AI作为防御工具的制度基础阶段。金融监管部门自今年6月起，针对以安全防护为目的的AI应用，暂时放宽了部分金融公司的网络隔离规定。首批10家金融公司已开始利用高性能AI开展安全测试，监管部门也确认，AI能够在短时间内分析海量源代码并广泛查找漏洞。

不过，金融业整体尚未进入积极将AI用作防御工具的阶段。近期，针对新韩银行等金融机构的大范围黑客攻击事件接连发生，原定于本月7日公布的第二批网络隔离规定放宽对象金融公司名单也因此延期。原因是金融监管部门的工作人员集中精力处理事故和开展紧急安全检查。

对此，韩国金融委员会一名负责人表示：“政府以AI应对AI威胁的安全方针和基调没有变化。不过，由于我们集中精力应对黑客攻击，未能及时完成入选对象的审查；待此次事件得到处理后，将加快确定入选名单。”

高丽大学信息安全研究生院教授Kim Seungju表示：“防范黑客攻击并非一定需要前沿AI。通过组合使用多种现有的公开商用AI，也完全能够实现有效防御，相关工具和产品目前已经问世。”

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不过他强调：“目前网络隔离尚未彻底完成，因此很难在网络安全的所有领域应用AI。红队测试也受到限制，所以要全面将AI用于安全防护，必须先实现彻底的网络隔离。”

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