随着人工智能（AI）技术的普及和网络威胁的升级，金融行业的安全重要性日益凸显，托斯将举办一次分享集团层面安全技术和应对经验的活动。 托斯于15日宣布，将于下月6日在首尔COEX举行安全会议‘守护者（GUARDIANS）26’。 ‘守护者’是托斯每年举办的安全专业会议，旨在分享最新的安全技术和行业经验。今年预计将有约1000名安全专家和开发者参加。参与申请将在21日前通过官方网站进行。 今年的活动将有包括托斯、托斯银行、托斯证券、托斯地产、托斯收入、托斯移动在内的6家子公司的安全专家作为演讲嘉宾参与。 主要的演讲主题包括：△基于人工智能（AI）的安全监控和威胁检测 △零信任（验证所有用户和设备的安全方式）基础的访问控制和安全政策运营 △通过漏洞诊断实现AI安全等。各子公司将分享在实际工作中积累的安全技术和运营经验。 此外，今年除了演讲环节外，还将新增一个可以直接体验安全技术的展览区和体验区。活动现场的大厅还将设有供参与者交流的网络空间。 托斯相关人士表示：“随着AI等创新技术的发展，安全的重要性也在不断增加，希望‘守护者’能够成为安全负责人们分享彼此困惑和解决方案的场所。”※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

开放AI为何不得不解雇负责安全与对齐的研究员？其本质是什么？AI代理同时对国内金融行业发起攻击，我们为何束手无策？我们错过了什么？开放AI是否为了最大化性能而放弃了对AI的控制？如果经济系统和国家系统引入了开放AI的解决方案，是否能够持续？ 开放AI在其最新的AI模型中引入了“循环深度变换器（Recurrent Depth Transformer）”架构，从而提升了计算效率和推理能力。同时，AI的思维过程变得无法被读取，控制也变得不可能，因为AI的思考过程被封闭在完全无法窥探的黑箱领域，而没有留下可供我们理解的文本。 他们专注于加速盈利所取得的成果，正在将人类推向危险的方向。我们必须与非营利评估机构合作，持续监控AI的推理，并进行预先干预。最重要的是，我们必须能够清晰地解读AI的决策。要求这种透明度的研究员显然成为了眼中钉。从中长期来看，AI的发展必然要通过直接扫描脑电波（Activation Vector）来实现，而不是仅仅依赖于AI的口头表达。 当AI脑海中浮现出危险的想法时，我们必须迅速研究并建立一个能够在其付诸行动之前进行阻断的系统。能否实时可视化AI模型的内心想法并进行监控，将成为未来巨大的商业护城河和必需的基础设施。希望我们不要错过这个时机。 金融行业为何会放弃职责？政府当局为何未能采取主动应对？自“神话5”（Mythos 5）发布以来，针对金融、通信、电力、公共和国防等一级安全市场，AI代理主导的黑客威胁已被预见，但机构和现场在实际解决方案的构建上几乎失败。 当安全范式迅速变化时，必须迅速而有力地采取行动。企业在短期工作效率和便利性上优先于安全风险，尽管有预警，依然延续了以往的懈怠防御习惯。监管机构也应通过基于AI代理的持续自主模拟渗透，主动验证防御体系，但仍停留在以往的形式化监管水平，责任重大。 问题在于，随着时间的推移，情况愈发恶化。即使不是黑客，任何人都可以轻易获得攻击并赚钱的机会。攻击者只需输入提示，即可轻松开始犯罪，AI代理会自动处理从渗透路径探索到代理绕过、数据泄露尝试的所有操作。 更重要的是，AI代理的攻击速度和精确度已超越了人类的安全监控能力。建立一个能够自主判断并实时阻断此类攻击的AI代理系统，已不再是选择，而是必需。为了使“零信任”政策有效，必须在系统内部精心设计故意的不便。 在接下来的6到12个月内，是否会发生最严重的AI灾难？美国主要的AI前沿企业已将这种极端情况视为既定事实，并开始进行非公开的模拟训练。其目的是为了应对从安全虚拟控制区（沙盒）逃逸的自主代理群体的突发行为，以及任何人都可以下载并修改的开放权重模型被恶意操控的大规模网络攻击。 这就像是在经历一场局部战争后，站在无法控制的全面战争的边缘。我们必须挖掘并应用所有可用的应对措施，如API电路断路器、紧急关闭开关、AI免疫系统、防御性自主代理群体、跨国AI灾难模拟训练等。希望一切都不会太晚。 ※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

小型企业市场振兴公团正在进行多种尝试，以构建小型企业能够切身感受到的人工智能（AI）服务。 小型企业促进公团于29日在大田有性区公团总部召开了AI服务推进现状及未来方向的讨论会。 此次讨论会由尹太妍理事长和AI实务者们共同检查公团目前正在推进的AI项目方向，并探讨小型企业能够切实感受到现场变化的AI服务实现方案。 小型企业促进公团认为，AI已成为影响小型企业竞争力和可持续发展的核心技术，因此在机构负责人的主导下，推进了提升AI理解度的“AI指南针”项目。 上个月13日，公团成立了“智能信息化委员会”并召开了首次会议。该委员会旨在应对AI、数据和数字技术的变化，协调、审议和咨询中长期智能信息化政策及人工智能转型任务。 从7月27日至8月13日，公团共举办了6次、共计8小时30分钟的学习和讨论，主题包括：AI话语、AI基础设施、AI运行原理、AI服务、AI导入策略、AI政策与未来等。 通过这些学习，公团不仅掌握了简单的概念，还检查了AI的判断、学习原理及所需数据、模型选择、结果验证和管理等公共机构在AI导入和运营过程中所需的核心事项。 小型企业促进公团还基于这些学习制定了“AI项目检查清单”，以系统性地审查机构内的AI项目。 该检查清单由五个项目组成：目的适合性、管理的适当性、程序的完整性、AI模型的适当性、AI模型性能评估等。 在当天的讨论会上，公团基于检查清单集中检查了正在推进的小型企业AI支持项目的现状和主要问题，并直接听取了实务者在项目推进过程中遇到的困难，讨论了问题的结构性解决方案。 未来，公团计划基于“人机协作验证（Human-in-the-Loop）”技术和强调持续验证的“零信任（Zero Trust）”原则，安全地运营AI服务。 尹太妍理事长表示：“AI的导入不仅仅是使用新技术，更重要的是建立解决问题和结果的验证与管理体系。”他还表示：“将与实务人员持续沟通，解决现场的困难，支持小型企业通过AI实现实质性的变化。” 此外，小型企业促进公团釜山蔚山地区总部于17日与东义科学大学签署了“加强地区小型企业AI能力的教育合作协议”。 双方将共同推进：针对小型企业和传统市场商人的AI教育共同策划、协助招生、针对小型企业促进公团员工的分级AI教育、与现有经营改善支持项目的联动等。 ※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

韩国在线流媒体服务平台티빙宣布，正在重建基于零信任（Zero Trust）的安全体系，以加强安全措施。 零信任是一种安全原则，基本上不信任任何访问请求，并持续验证用户、设备和权限。티빙设定了以下原则：△严格的访问验证 △最小权限 △假设侵害 △持续验证，并将其应用于服务和云环境的各个方面。 首先，为了实现“严格的访问验证”，在应用程序和网站的所有环节中实施了认证令牌验证。对于旧版本的应用程序，进行了强制更新。 同时，正在考虑应用检测和阻止篡改应用的技术。 根据“最小权限”原则，系统和服务的访问权限已按工作类别进行细分。通过系统化管理权限范围和有效期，进一步加强了访问控制体系。 基于“假设侵害”，正在检查场景化的事件响应体系，并具体化响应程序。 为了实现“持续验证”，建立了实时检测云环境异常行为的系统，并在发生异常访问时能够接收通知。 티빙还将推进后续措施，以持续提升安全体系。计划验证引入凭证管理工具、源代码分析和漏洞管理解决方案。还将扩大模拟黑客攻击和漏洞诊断的范围，涵盖云账户和权限领域。场景化的事件响应体系也将进一步提升，同时考虑引入漏洞奖励计划。 此外，티빙还将加快构建下一代安全关系体系。将加强云安全综合检查体系，并应用基于人工智能的安全威胁检测和阻止技术，以持续提升对安全威胁的实时响应能力。 在核心安全领域也进行了加强。将代码中的秘密信息转移到专用管理系统，并建立源代码存储阶段的自动阻断和异常访问检测体系，同时在所有员工的个人电脑上应用下一代终端安全解决方案（EDR）。 为了保护客户信息，全面更换应用程序签名密钥，并提升登录和会话验证结构，同时转换密码存储算法，以提高客户信息保护水平。 티빙相关人士表示：“我们将客户信息保护作为首要任务，持续检查安全体系，确保实际措施得以落实，提升安全水平。基于零信任原则的访问和权限管理以及侵害响应体系将得到提升，同时将持续投资于基于人工智能的威胁检测等下一代安全技术，以构建更安全的服务环境。” 值得一提的是，티빙在今年6月发生了个人信息泄露事件。根据9月的政府调查，3954万个账户被泄露。 ※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

SK盾牌于19日宣布，将加强基于零信任的AI安全业务，以应对企业安全管理范围扩大至AI的需求。SK盾牌基于自主开发的零信任方法论“SKZT（SK盾牌零信任）”，提供AI安全咨询服务。SKZT识别用户、设备、网络、系统、应用程序和数据等主要保护对象，诊断安全水平，并支持中长期路线图的制定。SK盾牌将这一体系扩展至AI环境，以提升使用AI的企业的安全水平。随着企业快速转向AI实际执行工作，若对非人类主体（NHI）AI的管理体系不足，可能导致权限过度授予、重要信息泄露和系统滥用等新的安全风险。因此，零信任原则的重要性日益凸显。零信任是指AI作为新的工作主体，始终进行验证并仅授予最低权限的概念。这是一种不基本信任用户、设备和系统的安全模型，持续验证所有访问请求的身份和权限。SK盾牌还持续进行零信任领域的技术合作。2024年，将与国内外10家安全企业成立零信任协作体“ZETIA”，并在ID认证、网络细分、日志分析和AI异常检测等主要领域建立合作体系。这次计划将现有的零信任生态扩展至AI运营环境。SK盾牌将检查AI运营环境，诊断AI访问哪些系统和数据，权限是否适当，并支持客户建立AI治理和安全体系。同时，提供管理体系，以便提前识别和应对AI应用过程中可能出现的安全风险。特别是，SK盾牌将参考美国国家标准与技术研究所（NIST）的AI风险管理框架（AI RMF）、美国国防部（DoD）的负责任AI指南（RAI）以及国际AI管理系统标准ISO/IEC 42001等全球标准，帮助企业系统性管理AI相关风险并应对合规要求。为扩大AI安全业务，SK盾牌还在加强全球技术合作。将与多家全球技术供应商合作，提供能够检测AI环境中可能出现的威胁，并安全管理访问权限和数据的安全技术。从AI治理的建立到安全体系的构建和运营，SK盾牌将帮助客户在AI应用的全过程中建立一致的安全体系。未来，SK盾牌计划在金融、制造和公共等多个行业扩大基于零信任的AI安全业务。SK盾牌相关人士表示：“随着AI不仅仅是简单的工作支持工具，而是实际执行工作的主体，安全管理的对象也从以人为中心扩展到AI。”并表示：“SK盾牌将支持客户安全使用AI，从治理建立到安全体系构建和运营的全过程。”※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

韩国三大通信公司（SK电信、KT、LG U+）正在加速扩大信息保护投资。去年，KT在信息保护方面投资了1276亿韩元，成为三家公司中投资额最高的公司，而LG U+的投资额也达到了966亿韩元，创下历史新高。SK电信则发布了信息保护白皮书，并计划在未来五年内投入7000亿韩元，以增强在AI时代的安全竞争力。 根据8日的通信行业消息，SK电信于本月1日发布了信息保护白皮书，公开了包括信息保护治理、安全架构和个人信息保护体系在内的中长期路线图。SK电信计划在未来五年内投入约7000亿韩元，建立基于零信任的安全体系和AI驱动的威胁检测与分析系统，进一步强化客户保护体系。公司首席执行官直属的综合安全中心将负责治理，首席信息安全官（CISO）将直接向董事会报告，并逐步提升基于AI的安全运营、供应链安全和个人信息保护体系。 KT在去年信息保护领域投资了1276亿韩元，连续四年保持年投资额超过1000亿韩元。这一投资额在国内单一企业中排名第三，也是通信公司中最大的。KT的信息保护专门人员达到317人，其中内部专业人员占比超过一半，达到164人。 KT还在建立中长期安全专业人才培养体系，针对IT和网络开发人员运营安全学院，并与首尔大学合作推动信息保护合同学科的设立，同时推进基于零信任的常态预防体系和AI安全技术的提升。最近，KT还宣布将在未来三年内在信息安全和IT网络领域投资约12万亿韩元，其中4万亿韩元将用于信息安全和IT创新。 LG U+则在首席执行官直属的信息安全中心的领导下，强化基于AI的安全体系建设。去年，LG U+的信息保护投资额为966亿韩元，比前一年增长了16.7%，而过去五年的投资规模从292亿韩元增加到966亿韩元，增长超过三倍。信息保护专门人员的数量也从91人增加到351人，约扩大了四倍。 LG U+正在逐步建立基于AI的综合安全监控和零信任基础的认证与访问控制体系。到2027年，LG U+计划实现基于AI的异常行为检测和访问控制自动化，同时提升检测诈骗电话和短信的“客户损失防止分析系统”，以增强前瞻性应对能力。※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

信息通信规划评估院(IITP)在迎接人工智能(AI) 2.0时代之际，加快半导体、物理AI、6G移动通信、国防AI等核心技术的培育。今年将投入1.3万亿韩元用于AI和信息通信技术(ICT)的研发(R&D)，以构建国家AI主权竞争力的全栈技术生态系统。 洪振培院长在首尔麻浦区的AI·软件(SW)大师培训中心举行的‘2026成果媒体日’上表示：“在AX 2.0时代，半导体、网络、安全、物理AI和人才等各方面都形成了全栈竞争，确保核心主权技术至关重要。” 洪院长将AI转型(AX)分为1.0和2.0两个阶段。他解释道，AX 1.0以生成型AI为基础，主要是智能辅助工具，而AX 2.0则通过代理型AI和物理AI实现实际行为和决策。他强调：“AX 2.0将带来生产力革命，确保整个行业的竞争力比单个模型的竞争更为重要。” 当天，IITP还介绍了近年来推进的主要研发成果。在AI半导体领域，自2019年起规划神经网络处理器(NPU)相关项目，并于2020年启动下一代智能半导体项目，评估了Rebellion、FuriosaAI、DeepX、Mobilint等国内AI半导体企业的成长。 洪院长表示：“通过前瞻性的研发投资，为国内AI半导体企业的成长奠定了基础，确保了应对推理中心AI时代的竞争力。” 在物理AI领域，他强调了世界模型的重要性。他指出：“没有世界模型，仅依赖他人的模型构建服务是有限的，需要独立的物理AI基础模型和核心技术。” 在通信领域，介绍了开放无线接入网(Open RAN)和5G设备的成果。IITP计划通过即将在12月举行的‘2026 6G愿景节(2026 6G Vision Fest)’等活动，推动6G的早期商业化。洪院长表示：“2028年美国洛杉矶奥运会将成为早期商业化的分水岭，韩国也必须确保相关技术的竞争力。” 在安全领域，提出了基于AI的攻击应对技术、零信任、安全供应链、同态加密和量子抗性加密等主要成果。特别是对CryptoLab的同态加密技术表示：“已具备世界一流的竞争力，商业化的可能性很高。” 在人才培养方面，IITP同时推进AI·ICT人才基础的扩大和高端人才的培养。IITP计划今年新选定10所AI中心大学和10所AX研究生院，以应对AI核心人才的短缺。此外，还通过信息通信规划评估院研究中心(ITRC)和AI新兴研究者项目等，增强全球AI人才的竞争力。 同时，IITP还公布了为国防AI生态系统建设的军用AI数据中心的计划。洪院长表示：“国防数据难以获取，AI企业利用起来并不容易，计划在龙山、阳才、板桥、大田和釜山等五个区域建立利用军用数据进行AI学习和验证的中心。” 他补充道：“将民间开发的AI、通信和安全技术应用于国防领域，可以大幅降低时间和成本，致力于为防务AI企业的成长奠定基础，培养‘K-帕兰提尔’等企业。”※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

KT于7日宣布，将提升零信任安全战略，在全公司系统中实施常态化的预防和主动响应机制。 KT此前已引入零信任网络访问（ZTNA）解决方案，基于用户和终端的信任级别验证工作系统的访问。此次，KT将在此基础上建立威胁预警检测系统，增强对安全事件扩散的防范能力。 为此，KT引入了基于行为的检测系统。通过端点威胁检测与响应（EDR）系统，检测PC和服务器等终端上发生的异常行为，并通过网络威胁检测与响应（NDR）系统实时分析异常流量和攻击迹象。 此外，KT还建立了多重检测机制，以便及时捕捉未知的新型攻击和内部渗透后发生的异常访问等追加攻击行为。 在发生安全事件时，KT将进一步完善微分段（Micro-segmentation）架构，以阻止损害扩散。微分段技术通过细化系统的访问权限和通信范围，限制攻击者在内部的移动，防止安全威胁的扩散。 KT已在主要系统和部分工作环境中完成微分段的试点应用，计划在今年完成运营稳定性和政策验证后，向全公司环境推广。 KT表示，将基于零信任安全战略，扩大智能威胁检测技术的应用范围，以主动应对日益复杂的网络威胁。 KT信息安全室常务理事（CPO）金昌午表示：“我们正在基于ZTNA的运营经验，持续提升以常态化预防和主动响应为中心的零信任安全体系，积极引入微分段和基于行为的检测等先进安全技术，以保持主要业务系统和服务的安全水平达到最高标准。” 零信任是基于“绝对不信任，始终验证”的原则，要求对所有访问请求进行严格的身份验证和批准的现代网络安全框架，基于持续验证、最小权限和假设侵害等三大核心原则。※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

“我们将积极开拓未来的数字经济市场、量子安全市场和AI市场。” 19日，宋相燮汉克维德代表在首尔汝矣岛费尔蒙酒店举行的战略发布会上表示，公开了以数字金融、量子安全和AI认证为中心的未来业务战略。 当天，宋相燮代表及主要业务负责人介绍了基于黄金的实物资产代币化(RWA)平台‘Ontorium’、AI认证解决方案以及基于量子抗性密码(PQC)的安全战略。 汉克维德通过此次发布，明确了将从单一的安全解决方案公司转型为涵盖数字金融和下一代认证、密码技术的综合安全平台公司的方向。 最近，全球金融市场随着区块链、AI和量子计算技术的发展，迅速扩大了对补充现有安全体系局限性的需求。尤其是实物资产代币化(RWA)、稳定币和基于AI的认证技术被认为是下一代金融基础设施的核心要素。 因此，汉克维德计划通过实物资产代币化平台‘Ontorium’开拓数字资产领域。Ontorium将基于与实物黄金1:1挂钩的黄金代币‘OXAU’运营，未来将扩展到银、债券、艺术品和房地产等多种实物资产。 此外，汉克维德还计划将基于OXAU的稳定币贷款和存款收益服务‘Aqua’与24小时全球支付和资产管理平台‘Float’结合，构建基于Web3的金融生态系统。 最近，全球市场上，黑石和摩根大通等大型金融机构也开始积极进入实物资产代币化业务。区块链基础的数字资产市场正在从单纯的虚拟资产交易扩展到实际金融资产的流通结构。 在量子安全领域，汉克维德还公布了量子抗性密码(PQC)技术的应用扩展战略。随着对量子计算时代可能使现有密码体系失效的担忧加剧，全球安全行业的PQC转型竞争正在加速。 汉克维德表示，正在根据国家量子抗性密码转型路线图，扩大相关算法的解决方案供应，并且低功耗嵌入式设备如无人机和卫星的轻量级密码模块开发也已进入最后阶段。 在AI认证领域，汉克维德还发布了面部活体认证解决方案‘汉克姆奥斯’、语音认证解决方案‘斯皮基’和无感持续认证解决方案‘汉克姆XCIOS’等三种基于面部、声音和行为的认证解决方案。 汉克姆奥斯已获得国际生物认证安全认证‘iBeta’的2级认证，斯皮基则设计为能够实时检测深度伪造。汉克姆XCIOS通过分析用户行为、环境和设备信号等，保持整个会话的可信度，而无需额外的认证程序。 尤其是在最近生成型AI扩散后，深度伪造和语音伪造攻击急剧增加，使得基于AI的认证和持续认证技术的重要性迅速上升。在金融、公共和国防领域，零信任安全体系和国家网络安全体系(N2SF)的需求也在扩大。 汉克维德的战略是结合数字资产、量子安全和AI认证技术，抢占下一代数据安全基础设施市场。分析认为，汉克维德将从单纯的认证技术扩展为涵盖数字金融和AI时代的安全平台公司。 宋代表表示：“数字资产、量子安全和AI认证是数据驱动时代所需的下一代安全基础设施的核心领域，我们将提升相关技术和服务，力争在国内外市场上成为具有竞争力的安全企业。”※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

安特罗皮克的下一代人工智能（AI）模型‘米托斯’展示了软件漏洞检测和攻击自动化的可能性，促使国内安全行业的应对策略不断升级。安全行业指出，AI并不是创造新的黑客方式，而是加快了对现有漏洞的探测和攻击执行，因此强调从事前阻断为主的安全体系转向探测、响应自动化、数据加密和基于零信任的安全策略。 据信息技术（IT）行业消息，科学技术信息通信部副部长柳济明于当天上午与安特罗皮克全球政策总监迈克尔·塞利托会面，讨论AI与网络安全领域的合作方案。政府正在探讨获取米托斯访问权限及参与项目‘玻璃翅膀’的可能性。 米托斯是一个能够理解和分析复杂软件并发现漏洞的高性能AI模型。尤其是其不仅能进行漏洞检测，还引发了对其被滥用可能性的担忧，全球对AI安全的关注也随之加剧。因此，政府也在考虑参与项目‘玻璃翅膀’，希望通过实际系统和基础设施应用米托斯来寻找漏洞并验证防御体系。 国内安全行业普遍认为，AI安全的担忧早已是预见之中的情况。安全行业在应对AI高度化带来的黑客场景方面已有准备，此次米托斯冲击使得对AI安全威胁的关注度进一步提升。 分析指出，米托斯等技术并没有产生新的攻击手法，而是通过AI显著提高了探测和攻击安全漏洞的速度及自动化水平。攻击方式如漏洞利用、恶意代码执行和命令执行等与传统黑客方式并无太大差异。但AI提升了攻击者的探测速度、重复性和精细度，因此企业的应对体系也需随之改变。 因此，安全策略也从事前阻断为主转向快速探测与分析、响应、数据加密和零信任为中心的高端化。 安乐认为，米托斯冲击是安全行业转向新防御体系的时机。与其试图事先阻断所有攻击，不如快速识别和分析新出现的威胁，并迅速作出反应变得更加重要。 他们认为，AI应被视为一个行为主体，而不仅仅是工具，未来AI的行为本身的识别和控制领域也应扩展到AI安全之中。 法数AI则强调在数据泄露后最小化损失的重要性。随着AI基础攻击的高度化，完全阻断所有侵害在现实中变得困难。因此，即使数据泄露，也要确保攻击者无法查看或滥用数据，加密显得尤为重要。 法数AI相关人士表示：“我们通过企业文档和数据加密解决方案‘FED（Fasoo Enterprise DRM）’和数据识别与分类解决方案‘FDR（Fasoo Data Radar）’等来保护数据本身。” SGA解决方案公司指出，AI基础攻击的目标是数据窃取，因此数据库（DB）访问权限管理、访问控制和服务器间横向移动阻断显得尤为重要。SGA解决方案的相关人士表示：“为此，在服务器安全领域加强微分段（内部网络最小化）和扩展零信任架构的安全体系至关重要。” 然而，也有观点指出，国内安全行业在验证实际威胁水平和提升应对体系方面存在局限性，原因在于难以直接接触像米托斯这样的有限AI安全研究项目。因此，国内安全企业面临着增强自身AI安全能力和自动化体系的任务。※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。