一个贷款进度的服务平台，一套员工移动办公系统，都是银行日常业务中再普通不过的场景。据 CrowdStrike 援引的行业报道，在近期韩国金融机构遭遇的网络攻击中，这两类业务支持系统均遭到入侵。
随着 AI 工具逐渐被应用于网络攻击，攻击者能够更高效地发现潜在漏洞、分析目标系统并开展攻击活动。这对企业的安全应急响应能力提出了更高要求。
01 韩国金融机构接连遭袭，暴露安全防护盲区
2026 年 10 月 2 日，韩国金融委员会发布通报：继 9 月 30 日新韩银行发生信息泄露事件后，国民银行等主要金融机构也遭遇网络攻击。监管部门随即要求金融机构全面排查对外暴露的 IT 系统及服务，加强身份认证与访问控制，并加快威胁情报共享。
2026 年 10 月 7 日，CrowdStrike 发布研究报告，披露了相关攻击活动中的 AI 工具配置及会话记录。报告援引行业报道指出，一家银行供贷款中介使用的贷款进度查询服务，以及另一家银行的员工移动办公支持系统遭到入侵。
CrowdStrike 的分析记录了相关攻击活动对 AI 工具的使用，但未明确 AI 对每起已报道入侵事件的具体贡献。截至 10 月 7 日报告发布时，受影响机构的数量仍未确认。
对企业而言，这起事件同样警醒我们：安全覆盖必须跟着业务和数据走。外围系统，同样需要纳入防御视野。
02 AI 加速网络攻击，企业安全面临新挑战
AI 在提升企业运营效率的同时，也逐渐成为攻击者利用的工具。近期多起安全事件表明，AI 正在降低网络攻击的技术门槛，并提高攻击活动的规模和效率。
2026 年 1—2 月，攻击者利用 AI 入侵全球数百台网络安全设备。
根据 AWS 2 月 20 日披露的研究报告，攻击者借助生成式 AI，在一个多月内入侵了分布于 55 个以上国家的 600 余台 FortiGate 设备。调查中未观察到攻击者利用 FortiGate 产品漏洞的行为，其入侵主要依靠对外暴露的管理接口、弱凭证和单因素认证等基础安全缺口。
AI 帮助攻击者编写工具、规划攻击并自动化执行操作，使这些常见的安全问题被大规模利用。
2026 年 2 月，AI 语音冒充被用于金融诈骗。
据路透社 2026 年 9 月 25 日报道，两名知情人士透露，意大利 Intesa Sanpaolo 旗下私人银行 Fideuram 于 2026 年 2 月遭遇诈骗。据这些知情人士介绍，诈骗者先通过 WhatsApp 冒充集团首席执行官，提出紧急境外转账要求，随后利用 AI 克隆律师的声音，通过电话确认指令，诱使时任董事长安排约 9,500 万欧元的转账。部分资金随后被追回。Intesa Sanpaolo 与 Fideuram 均拒绝向路透社置评。
随着 AI 语音合成技术的发展，仅凭声音或沟通内容确认身份已不再可靠。企业需要进一步强化敏感操作的身份核验、交易审批与风险控制机制。
从上述事件可以看出，AI 正在提升网络攻击的效率，也对企业现有的安全防护体系提出了更高要求。面对不断变化的威胁，企业需要重点提升三方面能力：提前发现问题、约束访问权限、缩短从证据到行动的时间。
03 三个关键问题，检验企业安全防御能力
第一，影响关键业务的安全问题，是否被及时发现并处理？
资产清单会变化，代码会更新，云配置会调整。一次检查结束后，新的暴露风险仍可能出现。企业需要知道：哪些问题影响关键业务，谁负责整改，修复后是否完成验证。
第二，账号被盗用后，能否限制攻击者的访问和操作范围？
管理员账号、服务账号以及第三方运维人员往往可以访问多个系统。一旦账号被盗用，攻击者可能利用已有权限进一步入侵。企业需要明确每个账号能访问哪些资源、授权何时到期，并确保敏感操作有记录、可追溯，及时发现和阻断越权行为。
第三，出现异常后，团队能否迅速形成判断并完成响应？
日志、告警、身份信息和工单分散在不同工具中，安全团队常常需要人工核对，才能弄清发生了什么。要及时处置威胁，既需要关联相关信息、还原事件经过，也需要明确审批流程和操作权限，并确认处置措施是否执行到位。
这三个问题，正是 SecNova AI 企业智能防御方案重点解决的问题。
04 Fight AI with AI：让 AI 进入防御工作的关键环节
为帮助企业应对 AI 时代的变化，SecNova AI 推出 “Fight AI with AI” 企业智能防御方案，围绕四款核心产品，将风险发现、代码修复、特权访问和安全运营组织成持续改进的防御体系。
抢先发现并消除风险｜Find & Fix Security Gaps
AI Pentest 与 AI Code Audit 分别从运行环境和源码出发，帮助企业理解暴露风险与代码缺陷，形成可供复核的检验结果、根因说明和修复建议。
修复完成后，通过复测和回归测试确认整改效果，并保留可追溯的记录，让 CISO 清楚掌握哪些风险已解决、哪些仍需跟进。
管住特权访问，限制攻击扩散｜Control Access. Contain Threats.
AI PAM 帮助企业管理特权账号与访问权限：明确账号负责人，保护访问凭证，并通过最小权限、限时授权、操作审批和会话审计，减少权限被滥用的风险，帮助团队发现需要重点核查的异常行为。
它让企业能够回答：谁在什么时间获得了哪些权限、执行了哪些操作，以及发现风险后如何及时终止会话或撤销权限。特权访问管理还应与身份管理、多因素认证及业务接口的认证授权机制配合，确保访问有授权、操作可追溯、权限可收回。
以 AI 速度检测与响应｜Detect & Respond Faster
AI SIEM 将分散的日志与信号带入统一调查过程，通过 AI 辅助查询、告警分析、关联调查和工作流编排，帮助安全人员更快整理证据、判断优先级并协调处置。
每一次响应都应能够追溯到原始证据、审批决定和执行结果。AI 承担重复性分析工作，安全团队保留关键判断与高影响操作的控制权。
四款核心产品分别支持风险发现、代码修复、特权访问管理和安全运营，并与 WAF、EDR、IAM、MFA、DLP 等现有安全工具配合。
05 防御成效，要用证据回答
引入 AI 安全方案后，企业需要验证三个结果。
风险治理： 关键资产是否被覆盖？已确认的问题是否按期整改？是否有与原版本可对照的复测记录？重点观察已验证风险关闭率、逾期整改情况和残余风险。
身份防护： 特权账号是否纳管？权限是否按需授予？会话是否可追溯？风险升高后，访问限制是否真实生效？重点检查授权记录、会话证据和权限撤销结果。
检测响应： 关键活动是否能被观察？调查结论是否关联原始日志？批准的响应是否完成目标动作？分别测量检测、调查、审批和执行耗时，确认每一段流程都得到改善。
围绕这些证据，企业可以形成持续循环：发现风险，落实整改，验证修复；控制访问，检测异常，执行获批响应；再将事件复盘反馈到下一轮评估。
每一轮，都应留下可审计的记录，帮助团队判断哪些缺口已经关闭，哪些仍需投入。
06 从一项关键业务开始，验证您的 AI 防御能力
企业可以从一个关键应用、一类特权访问场景或一起代表性安全事件入手，开展目标明确的概念验证（PoC）。
先明确验证范围和评估标准，再重点验证三件事：风险是否完成整改、权限控制是否有效、事件响应是否执行到位。以可复核的记录为依据，明确防护缺口和后续改进方向。
涉及资金转账等敏感操作时，还应配合独立核验、业务审批与人员培训，让技术防护与业务流程共同降低风险。