金融安全院利用人工智能（AI）技术分析了50款移动应用，发现了17处安全漏洞。金融安全院计划将自主开发的检测技术应用于实际金融领域的移动应用安全检查。 金融安全院于12日表示，其自主研发的基于AI的移动应用安全风险检测技术的论文在全球软件测试与分析领域的学术会议“ISSTA 2026”上被正式采纳。 此次研究由金融安全院AI安全总管部的宋成贤团队长作为第一作者参与。该论文经过来自世界各国专家的多轮审查，于6月最终被ISSTA 2026的主要研究轨道采纳，研究团队在本月4日至9日于美国加利福尼亚举行的学术会议上发布了研究成果。 研究的核心在于追踪和分析移动应用内部代码及实际执行过程中发生的行为和信息流，以发现安全风险。研究者指出，单靠现有的代码分析方法难以识别与外部库或操作系统功能相关的安全漏洞。 研究团队将该技术应用于50款移动应用，发现了17处安全漏洞，从而验证了技术的有效性。 金融安全院计划基于此次研究成果开发“基于AI的检查框架”，用于金融领域的移动应用安全检查。在检查过程中获取的分析结果和新出现的威胁案例将持续反映，以提升检测技术的水平。 金融安全院院长朴相元表示：“此次研究成果展示了我们具备直接研究安全威胁并自主开发检测技术的专业能力。我们将把优秀的研究成果转化为实际金融领域的安全技术，实质性地提升金融公司的安全水平。”※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

继新韩银行泄露约2万5000名客户信息后，KB国民银行和 하나银行也发生了客户信息泄露事件。我们的银行和NH农协银行也确认遭受类似黑客攻击，金融监管机构已对整个金融行业展开紧急安全检查。 根据金融界消息， 하나银行的外部黑客势力异常访问了营业支持系统（ODS），导致89名客户的个人信息泄露。 하나银行表示，在前一天意识到对其他金融公司的黑客攻击尝试后，立即向金融监督院等相关机构报告并启动了应急响应机制。 KB国民银行也因外部入侵导致119名客户的个人信息泄露。国民银行为防止进一步损失和重发，已全面检查相关流程，进入全公司的应急响应状态。 同一天，我们的银行和NH农协银行也遭遇了类似类型的黑客攻击，但目前尚未有个人信息泄露的报告。BNK釜山银行则因黑客攻击泄露了11名外包开发员工的个人信息。BNK釜山银行相关人士表示：“我们正在持续监测是否有其他异常迹象。” 前一天，新韩银行确认利用人工智能（AI）代理进行的新型黑客攻击导致约2万5000名客户的信息泄露。 对此，金融监管机构也迅速采取了应对措施。金融委员会当天召开了包括金融监督院、金融安全院、主要银行、信用卡公司、银行联合会、信贷金融协会等在内的“紧急情况应对会议”。 金融委员会秘书长申振昌表示：“事故发生后，我们必须做好充分准备，以便通过迅速的应对来最小化消费者损失，并将彻底分析侵害事故的原因和攻击手法，迅速制定必要的制度改善方案。”※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

近期，新韩银行和国民银行接连发生信息泄露事件，金融监管机构已对金融行业整体展开紧急安全检查。金融委员会于2日召开了由新进昌秘书长主持的金融行业“紧急情况应对会议”，会议邀请了金融监督院、金融安全院、主要商业银行、信用卡公司、银行联合会及信贷金融协会等相关单位参加。此次会议旨在分享近期金融机构发生的信息泄露事件的攻击类型和手法，并检查金融行业整体的安全现状及应对方向。在上个月30日新韩银行发生信息泄露事件后，国民银行当天也确认了额外的损失，导致其他金融机构可能发生类似事件的担忧加剧。对此，金融委员会、金融监督院和金融安全院表示，已在接到近期的侵害事件报告后立即展开现场调查。同时，强调将加强对发生事故的金融机构在消费者保护和赔偿等方面的管理与监督。金融监管机构要求金融公司对外部暴露的计算机系统进行全面的安全检查。此外，还将加强对不必要的信息暴露及认证、访问控制的管理，并迅速共享金融公司之间的威胁信息。为此，金融公司将通过安全漏洞检查清单等进行自我安全检查，并要求尽快提交检查结果。新秘书长表示：“在不可避免地发生事故后，必须做好充分准备，以便通过迅速应对将消费者损失降到最低。”他还表示，将彻底分析侵害事件的原因和攻击手法，迅速制定必要的制度改善方案。※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

Naver Cloud参与政府的安全专用人工智能（AI）开发项目，计划构建700B（7000亿个参数）级超大规模安全专用AI模型。 Naver Cloud于3日宣布，其参与的联盟被选为“专用人工智能基础模型（网络安全领域）”的承包商。 此次联盟共有33个产学研公共机构参与。联盟计划构建适合国内安全环境的AI模型，并在国家关键设施和主要工业现场进行验证和升级，以提升国内安全AI的竞争力。 特别是，联盟在正式项目启动前，已提前投入4000张图形处理单元（GPU）进行安全专用AI模型的预训练。这是通过额外投入Naver Cloud的B200 4000张和LG的H200 256张，除了政府提供的256张GPU。 联盟将基于HyperCLOVA X和Exa构建最终的700B级专家混合（MoE）结构的超大规模安全专用模型。计划并行开发两个独立模型，一个增强防御能力，另一个增强攻击能力，以应对网络安全的攻防全周期。开发模型的性能将通过国际认证的两种基准进行客观验证。 联盟还大规模获取了用于训练的数据。计划利用约830TB的高质量实数据，这是单一机构难以获取的。数据来源包括Naver Cloud和LG CNS的运营数据，以及来自韩国电力KDN、韩国水力发电、金融安全院、KISTI、LG Uplus等国家基础设施和主要行业的数据。 开发的模型将在国家关键设施和主要工业现场进行实证，并持续进行升级。将在电力、金融、科技、通信、半导体、国防工业、航空航天等7个领域进行现场验证。计划确保在外部网络访问受限的安全环境中也能稳定运行的闭环网络专用运营技术。 Naver Cloud的代表金裕元表示：“此次项目的成功承接是对Naver Cloud联盟所拥有的大规模AI基础设施、数据和安全专业能力的综合认可。”他表示：“我们将以保护国家关键基础设施的AI为责任，致力于打造代表韩国的国家安全AI模型和生态系统。”※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

科学技术信息通信部正在推进的“网络安全专用AI基础模型开发”项目中，SK电信与Naver云分别组建了财团参与。两个财团均吸引了国内多家安全企业和高校产学合作团队，形成了竞争格局。 科学技术信息通信部表示，自上月22日至本月26日进行的此次征集活动中，收到了SK电信财团和Naver云财团等两个财团的提案。 由副总理兼科学技术信息通信部部长裴景勋领导的科学技术信息通信部，正在推进“打造全球最善用AI的国家”和“实现AI基本社会的数字安全体系建设”等国家任务。 SK电信财团的项目名称为“全方位网络安全专用AI基础模型群开发及基于国内网络威胁环境的代理安全服务验证”。 参与机构共13个，包括：Upstage、SK Shieldus、SecuI、安乐、Igloo Corporation、Raon Secure、Smart M2M、Aim Intelligence、Genieus、Palo Alto Networks、韩国信息保护产业协会、考林大学产学合作团队、崇实大学产学合作团队。 Naver云财团的项目名称为“国家网络安全能力内生化的AI基础模型开发”。参与机构规模较大，共32个，包括：LG CNS、LG管理开发院AI研究院、LG Uplus、Logpresso、MarkAny、Bidraft、Sands Lab、Sparrow、S2W、AI Spectra、Winstechnet、East Security、Giran Gikyo Security、Tatum、Trillion Labs、Tiori Korea、P&P Secure、Hyper Excel、韩国航空宇宙工业、Hyunheshion等民营企业，以及韩国水力发电、韩电KDN、金融安全院、韩国科学技术信息研究院等公共及相关机构，此外还有考林大学（数字取证研究室、人工智能研究室）、大邱大学、首尔大学、中央大学、浦项工科大学、韩国科学技术院、韩国能源工程大学等7所大学的产学合作团队参与。 科学技术信息通信部计划在经过提交文件的适合性审核和外部专家评估（展示评估）后，于9月初公布最终结果。 ※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

金融监督管理局（金监局）决定加强对电子支付代理公司（PG公司）的在线欺诈支付预防和应对体系，以应对ChatGPT无授权支付事件。此前，金监局已与信用金融协会及卡公司启动了共同应对热线，此次则将应对范围扩大至实际进行在线支付的PG公司。 金监局与韩国金融科技产业协会于15日宣布，成立了包括主要PG公司、金融安全院、学界及安全专家在内的“在线欺诈支付应对协商机制”。 此次协商机制的成立是因为本报于上月24日报道了ChatGPT无授权支付的疑似案例频发，金监局决定与信用金融协会及卡公司共同启动应对热线的后续措施。 当时，金监局收集了各卡公司关于ChatGPT无授权支付的投诉、批准记录及赔偿处理现状，以了解是否存在同样手法导致的损失在行业内的扩散。卡公司争议处理部门与异常交易检测系统（FDS）负责人员如发现类似案例，将迅速与信用金融协会及金监局共享信息。 此次应对范围扩大至PG公司。金监局认为，金融公司的FDS未能过滤的异常交易，PG公司也未能阻止，从而导致了实际的欺诈支付，显示出结构性脆弱性。若各卡公司与PG公司各自应对，将难以早期识别多条支付路径中重复出现的异常交易模式。 协商机制包括了Naver Financial、Kakao Pay、Viva Republica、Danggeun Pay、Hectopay和Kukon等主要PG公司。协商机制将分为FDS和反洗钱（AML）两个小组，分享各公司积累的异常交易检测经验和应对案例，并制定行业共同的应对标准。 金监局与金融科技产业协会计划在10月前基于行业案例分析欺诈支付的应对现状和问题，起草“欺诈支付预防与应对标准实务指南”初稿。随后将进行意见征集，并于11月确定最终指南，并召开结果发布研讨会。

金融监管机构正在加速推进预计于明年实施的Token证券（STO）制度化的细节设计工作。针对碎片投资的基础资产标准、场外交易所的许可体系以及链上支付基础设施等多个方面展开讨论，市场对STO生态系统早日落地的期待感不断增强。特别是监管机构重申了将重点放在“创新与信任的平衡”上，而非过度的监管。 15日，金融委员会在政府首尔厅召开了民·官联合“Token证券协商体”第二次会议，讨论了为Token证券制度化法律实施准备的子法规修订方案和指导方针的制定方向。该协商体由金融委员会、金融监督院、韩国证券结算所、金融安全院、金融投资协会、金融科技产业协会及学界、法律界专家等组成，成立于今年3月。 Token证券制度化法律是通过修订电子证券法和资本市场法而制定的，预计于2027年2月实施。金融监管机构计划在实施前完善发行、流通、支付及基础设施相关的细则，以尽量减少市场混乱。 会议主要围绕三个方面展开讨论：△碎片投资发行标准 △Token化基础设施扩展 △流通市场结构设计。金融监管机构的目标是在7月公布相关实施条例修订案和指导方针的最终方案。 在碎片投资发行方面，基础资产的合格性标准和投资者保护体系成为核心议题。监管机构表示，为了扩大Token证券市场，允许创新资产的Token化，但必须确保基础资产的客观价值评估能力、信息披露体系和风险管理措施。 权大英副委员长在开场讲话中指出：“即使是创新的Token化，市场秩序和投资者保护也必须是资本市场的基本前提”，并强调“需要客观的基础资产价值评估能力和风险管理体系”。 不过，监管机构也表示将放宽现有监管体系的僵化。目前，捆绑多个基础资产的“池化”方式的碎片投资证券发行实际上受到限制，但未来将形成共识，允许在一定范围内对同类资产进行池化。 Token化对象的扩展和基础设施建设的讨论也已开始。当前，韩国的STO讨论主要集中在碎片投资上，但在全球市场上，股票、债券、货币市场基金（MMF）等传统证券的Token化正在迅速扩展。 权副委员长表示：“香港的绿色债券、美国的MMF等已以Token证券形式发行，而美国纽约证券交易所（NYSE）和纳斯达克也在准备上市股票的Token化交易试点项目”，并强调“我们也必须迅速准备即将到来的未来”。 然而，金融监管机构对一次性将现有电子证券体系转变为区块链基础结构的方式表示反对。由于可能与现有系统发生冲突，计划采取逐步路线图并进行测试。 因此，政府及相关机构计划在未来审查链上支付体系及权利转移、交易、支付全过程的数字化可能性，并着手改善相关基础设施。业界认为，未来中央托管系统与分布式账本技术的联动结构将成为关键课题。 流通市场结构设计也成为核心讨论议题。尤其是多方交易的Token证券场外交易所许可体系和普通投资者交易限额设置问题被提出为主要争议点。 目前市场上对基于电子证券的场外交易所运营商在支持STO交易时是否需要单独许可，以及非上市股票、投资合同证券、碎片投资平台之间的兼营范围等标准的制定要求日益增加。 金融监管机构表示将设计制度，以提高交易效率，同时实现公平竞争和投资者保护。权副委员长表示：“交易限额不能成为限制创新的围墙，同时在保护投资者的基础上，设定能够扩充初期市场流动性的限额”。 市场普遍认为此次讨论标志着STO制度化工作进入了实质性执行阶段。特别是在法律实施之前，提前设计细节基础设施和市场结构的举措得到确认，预计证券行业和金融科技行业的业务准备将加快。 然而，业界也指出仍面临不少挑战。如果基础资产的合格性判断标准过于严格，可能会抑制创新；反之，如果监管过于宽松，则可能增加投资者受损的风险。此外，基于区块链的交易稳定性与现有金融基础设施的衔接问题也被认为是需要解决的课题。 权副委员长表示：“Token证券是一个没有明确全球标准或答案的进行中市场”，并强调“我们必须密切监测新的技术和商业尝试，持续思考与我们资本市场环境相适应的最佳模式”。※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

政府与美国人工智能公司安特罗皮克举行会议，讨论AI与网络安全的合作方案。随着对安特罗皮克下一代AI模型“米托斯”的安全担忧加剧，韩国希望参与全球合作网络，并提升国内独立安全能力。 科学技术信息通信部于11日与相关部门及机构召开了与安特罗皮克的AI与网络安全合作方案讨论会。政府方面由科学技术信息通信部第二次官柳济明、外交部、国家情报院、金融委员会、人工智能安全研究所(AISI)、韩国互联网振兴院(KISA)、金融安全院等出席。安特罗皮克方面则有全球政策总监迈克尔·塞利托等人参与。 此次会晤是继2月在印度AI影响力峰会上，背景勋副总理兼科学技术信息通信部部长与安特罗皮克首席执行官达里奥·阿莫德讨论合作议题后的后续行动。表面上看是AI安全与信任的合作，但实际讨论的核心是米托斯与项目玻璃翅膀。 项目玻璃翅膀是安特罗皮克计划有限开放其高性能AI模型“克劳德·米托斯预览”，以进行防御目的的网络安全验证的全球合作构想。路透社报道，该项目还包括亚马逊、微软、苹果、谷歌、英伟达、CrowdStrike、Palo Alto Networks等公司，安特罗皮克正在推动扩大对主要软件基础设施管理机构的访问。 政府在此次会谈中向安特罗皮克提出了韩国企业与机构的网络安全合作建议。韩国希望利用米托斯等技术提前应对漏洞公开和安全问题，并请求相关信息共享。科学技术信息通信部介绍了AI基本法等国内AI安全与信任政策，并讨论了AISI与安特罗皮克的合作方案。 然而，项目玻璃翅膀的参与尚未确定。国内尚无参与案例，且此次会谈中并未得到实质性确认。据部分报道，AISI与KISA已正式请求作为韩国代表机构参与，但安特罗皮克方面的最终接受情况尚未确认。 围绕米托斯的争议源于AI安全能力的双面性。米托斯被认为在发现高风险软件漏洞方面具有优势，但同样的能力也可能被滥用于攻击自动化。华盛顿邮报报道，安特罗皮克可以帮助修复长期被忽视的漏洞，但也可能增强黑客的攻击能力。 在美国，关于扩大访问的谨慎声音也在增加。《华尔街日报》报道，白宫反对安特罗皮克扩大米托斯访问的计划，认为如果将强大的网络AI模型开放给更多机构，滥用风险和控制问题将加剧。 政府也在朝着短期合作与中长期自立并行的方向发展。短期内，通过与安特罗皮克等全球AI领先企业的合作，提高漏洞信息共享和防御能力；中长期则推动网络安全专用独立AI模型的开发。科学技术信息通信部计划在本月底或下月初，发布国内独立AI基础模型开发企业与安全行业意见的AI安全应对方案。 此次讨论表明，AI安全问题已超越单纯的技术合作，成为国家安全与产业竞争力的问题。AI可以提高漏洞检测与应对的速度，但攻击者也可以利用同样的技术。如果韩国无法接入全球合作网络，将在获取最新威胁信息与防御技术方面落后，反之，盲目开放又可能加大控制风险。 政府的任务十分明确。无论是否参与玻璃翅膀，国内安全企业、研究机构、金融、通信、平台企业都需要共同建立可用的验证体系。AI安全模型的性能与访问权限、用户验证、日志管理、滥用监控责任等同样重要。独立模型的开发也必须能够在实际漏洞分析与应对中发挥作用。 柳济明科学技术信息通信部第二次官表示：“前沿级AI模型的性能正在快速提升，应用范围也在扩大，创造安全的使用环境与AI创新同样是重要任务。我们将积极与全球AI领先企业合作，加强AI模型的安全性、网络安全能力等AI风险的预防与应对体系。”※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。