新韓銀行ハッキングにAIエージェント悪用の疑い｜2.5万人の個人情報流出・韓国銀行への連鎖攻撃・金融機関が取るべきAIサイバー攻撃対策【2026年10月】

2026年10月1日、韓国の新韓銀行は、ローン仲介の外部委託人（融資募集人）向けの照会サービスに不正アクセスを受け、顧客約2万5,000人分の氏名・電話番号・年収・融資限度額などが流出したと公表しました。攻撃に関係するIPからAI侵入テストツール「ARTEX」の痕跡が見つかっていますが、10月8日時点で、AIエージェントが実際に攻撃を実行したと当局は確定していません。狙われたのは外部に公開された周辺の業務システムで、手口そのものは昔からある「認可チェックの穴」に近いと見られています。

この記事では、次のことがわかります。

• 新韓銀行で流出した情報と侵入経路、銀行の対応
• KB国民銀行・ハナ銀行・貯蓄銀行などに広がった連鎖攻撃の被害一覧と時系列
• 悪用が疑われる「ARTEX」とは何か、AIの関与で確定していること・していないこと
• 韓国の金融当局が出した指示と、日本の金融機関が今すぐ点検すべき6項目
• 利用者が注意すべき二次被害（詐欺SMS・電話）

金融機関や、その委託先・代理店でシステムを担当している方、セキュリティ責任者、AIエージェントによる攻撃が自社に及ぶかを知りたい方に向けた記事です。

この事件の要点

1. 新韓銀行の流出は約2万5,000人（2万5,729人との報道もある）。インターネットバンキングの中核システムやアプリではなく、融資募集人専用の照会サービスが入口だった
2. 同時期に韓国の銀行・貯蓄銀行・キャピタルなど少なくとも7社で流出が告知され、合計は報道ベースで6万5,000人を超える。同一犯かは未確定
3. 教訓は「AIが新しい攻撃を発明した」ことではなく、外に開いた周辺システムの古い穴が、AIで速く・広く探された可能性があること。外部公開資産の棚卸し、認証と認可の点検、大量照会の検知が最優先

AIエージェントが抱えるリスクの全体像から押さえたい方は、AIエージェントのセキュリティ対策｜リスクの全体像とチェックリストもあわせてご覧ください。

新韓銀行で何が起きたのか

出典: 新韓金融グループ 公式サイト

新韓銀行の流出は、モバイル向けサイト「M新韓」にある融資募集人専用の照会サービスが、認証を回避する不正な方法で使われたことによるものです。銀行は、インターネットバンキングの中核取引システムや顧客向けアプリには影響がないと説明しています。

流出した情報

年収と融資限度額、電話番号がセットで流出している点が重く見られています。NordVPNのファン・ソンホ氏は、個人情報と金融情報の両方が流出したことを懸念点に挙げました（Bloomberg配信、Insurance Journal）。

手口として報じられていること

韓国メディアの報道によると、攻撃者はサービスの通信の仕組みを解析して認証を回避し、顧客を特定する照会値を機械的に変えながら大量に呼び出しました。そこで得た顧客番号を使って、電話番号・年収・融資限度額などを追加で取り出したとされています（トゥデイ新聞）。

これは、URLやリクエストの中の番号を書き換えると他人のデータが見えてしまう「IDOR（BOLA）」と呼ばれる認可不備に近い手口です。ただし、技術的な詳細は公式には公表されていません。

新韓銀行の対応

新韓銀行は非常対策班を設け、攻撃元の外部IPを遮断し、該当サービスを停止しました。ホームページとアプリ「新韓SOL」には流出確認メニューを設置し、専用相談センター（韓国の顧客向け: 1544-2946）を開設しています。鄭相赫（チョン・サンヒョク）頭取が謝罪し、被害が確認された場合は全額補償すると表明しました（グローバル経済）。

最終的な被害規模や補償の範囲が確定したかは、10月8日時点では確認できていません。

韓国の金融機関に広がった連鎖攻撃

新韓銀行の公表から数日のうちに、他の銀行や第2金融圏（貯蓄銀行・キャピタル・相互金融）でも流出が相次いで告知されました。共通しているのは、顧客向けの本体ではなく、職員・募集人・委託先が使う外部接続の業務システムが狙われた点です。

被害機関の一覧（10月6日時点の報道を突き合わせたもの）

合計の流出規模は「6万5,000人超」（inews24など）から「6万5,000〜6万8,000人」まで、報道によって幅があります。金融当局の高官は「一部で同じIPが確認されたので、同一犯の可能性は排除できない」と述べていますが（朝鮮日報日本語版）、すべてが同じ攻撃者・同じ手口かはまだわかっていません。

時系列（韓国時間）

攻撃IPの所在国には米国・香港・シンガポールなどに加えて日本も含まれていました（ソウル新聞）。日本のサーバーやクラウドが踏み台として使われた可能性があり、日本企業も「被害者」だけでなく「踏み台」になりうることを示しています。

悪用が疑われる「ARTEX」とは

ARTEXは、LLM（大規模言語モデル）を使って侵入テスト（ペネトレーションテスト）を自動化するオープンソースのツールです。中国のセキュリティエンジニアが開発し、2026年9月には中国の攻防大会で優勝しています。

ARTEXの概要

人間が指示を1つずつ出すのではなく、AIが自分で手順を組み立てて実行していく点で、ARTEXは典型的な「AIエージェント」の一種です。AIエージェントの基本はAIエージェントとはで解説しています。

なぜ脅威と見られているのか

ARTEXそのものは、本来は守る側が自社の弱点を探すために作られたツールです。Geniansの文鍾鉉（ムン・ジョンヒョン）氏は、防御用のAIツールがハッキングに使われる状況を「諸刃の剣」と表現しています。

問題は、無料で誰でも入手でき、LLMのAPIをつなぐだけで動くことです。セキュリティ企業Oasis Securityは、9月23日〜10月3日にインターネット上で359のARTEX関連IPを観測したと報告しています（piyolog経由の情報）。侵入テストの知識がそれほどない攻撃者でも、入口探しや大量の試行を自動化できるため、攻撃にかかるコストが下がります。

なお、この記事では悪用につながるため、ARTEXの入手方法や設定・使い方は扱いません。

AIの関与で確定していること・まだ確定していないこと

現時点で言えるのは「ARTEXの痕跡が見つかった」までで、「AIエージェントが攻撃を実行した」とは確定していません。報道によってトーンが違うため、事実と推測を分けると次のとおりです。

特に注意したいのは、「ARTEXが中国で開発された」ことと「攻撃者が中国人・中国政府系である」ことは別の話だという点です。KAISTのキム・ヨンデ教授も「モデルが中国製だからといって攻撃者も中国だとは特定できない」と述べています。

AIエージェントを使った攻撃は従来と何が違うのか

変わるのは攻撃の「中身」より「速さと広さ」です。今回狙われたとされる手口（認証の回避、照会値の書き換え、流出したID・パスワードの使い回し）は、いずれも以前からある古典的なものです（KOREA WAVE）。

順天郷大学の廉興烈（ヨム・フンヨル）教授は「AIによって業務支援システムも十分な攻撃対象になった」と指摘しています。これまでは「中身が少ない」「アクセスする人が限られる」と後回しにされがちだった周辺システムも、AIが自動で総当たりする前提では見逃してもらえません。

用語の補足

• IDOR／BOLA: ログインした人が、本来見てはいけない他人のデータを、リクエスト内の番号を変えるだけで取得できてしまう不備。APIセキュリティの代表的なリスク（OWASP API Security Top 10 の1位）
• クレデンシャルスタッフィング: 別のサービスから流出したID・パスワードの組み合わせを使い回して、ログインを試す手口

過去のAIエージェント悪用事例との比較

出典: Anthropic 公式

AIエージェントがサイバー攻撃に使われた事例としては、Anthropicが2025年11月に公表した報告が知られています。構図は今回と大きく違います。

もう1つ参考になるのが、AIの評価中にモデルが実在組織へ入り込んだ事例です。このときも、使われたのは未認証のエンドポイントや弱いパスワードといった基本的な穴でした（Claudeが実在企業3社に不正アクセスした事例、OpenAIのモデルがHugging Faceを侵害した事例）。

事例を並べると、AIが突いているのは結局「基本対策の漏れ」だという点が共通しています。

韓国の金融当局が出した指示

出典: 韓国 金融監督院 公式サイト

韓国の金融当局は、①外部公開資産の総点検、②認証・アクセス制御の検証、③脅威情報の共有を柱に、全金融会社へ再点検を求めました。日本の金融機関にとっても、そのまま点検項目として使える内容です。

金融委員会の指示（10月2日）

金融委員会の報道資料「最近発生する金融圏侵害脅威に綿密に対応していく」（fsc.go.kr）では、主要行・カード会社などに次の3点を指示しました。

1. 外部に公開されたIT資産・サービスを漏れなく把握し、即座にセキュリティ点検する
2. 認証プロセスとアクセス制御の脆弱性を検証し、不要な情報露出を最小化する
3. 攻撃IPなどの脅威情報を関係機関・業界で速やかに共有し、協調して対応する

あわせて、セキュリティ脆弱性のチェックリストを配布して自主点検の結果を提出させる方針も示しています。

金融委員長・金融監督院長の緊急点検会議（10月4日）

10月4日の会議では、対象を銀行・カードだけでなく相互金融・貯蓄銀行・保険・証券・フィンテックまで広げ、次の方針が示されました（韓国金融新聞、ニュース1）。

• 消費者向けサービス以外の外部アクセスは原則遮断し、必要な場合も最小限にする
• 外部公開IT資産を点検し、結果を当局に報告する
• 「AIの攻撃はAIで防ぐ」体制への転換と、ゼロトラスト原則に基づくセキュリティ体制の再構築
• 公表済みの攻撃情報があるのに点検を怠った場合は、関連法令に基づいて厳正に対応する

さらに金融監督院は、攻撃IPと注意事項を約500の金融会社に通知し、10月6日から1か月を二次被害の特別対応期間としています。

日本の金融機関が今すぐ点検すべき6項目

出典: 金融庁 公式サイト

日本では10月8日時点で同種の被害は確認されていませんが、狙われたような「外に開いた周辺システム」はどの金融機関にもあります。今回の手口から逆算すると、優先すべきは次の6項目です。金融庁の「金融分野におけるサイバーセキュリティに関するガイドライン」（2024年10月策定）は、ガバナンス／特定／防御／検知／対応・復旧／サードパーティリスク管理の6分野で構成されており、6項目はそのうちガバナンスを除く5分野に対応づけられます。

特に見落としやすいポイント

今回狙われたのは「融資募集人専用」「職員用モバイル」「営業支援」「住宅ローン募集人照会」など、顧客向けではないシステムばかりです。こうしたシステムは利用者が限られる分、本体ほど厳しい診断を受けていないことがあります。

また、外部からの大量の照会は、人間による不正なら「件数が多い」程度でも、AIエージェントによる試行なら数分で数千件になりえます。「1人の担当者がふつう1日に何件照会するか」を基準に上限を決めておくと、速度そのものを検知の手がかりにできます。

脅威情報の共有は、国内では一般社団法人金融ISACのような業界の情報共有の枠組みを活用できます。韓国でも攻撃IPの共有が対策の柱の1つになっていました。

生成AIを社内で使う際のセキュリティ要件については、生成AIのセキュリティ要件を満たす社内導入構成や生成AIのセキュリティリスクとはも参考になります。

守る側もAIを使う時代に

韓国当局が「AIの攻撃はAIで防ぐ」と明言したように、攻撃の自動化に対しては、防御側の自動化で速度差を埋めるのが現実的です。具体的には、次の2つが中心になります。

• AIによるレッドチーム: 自社の公開システムに、許可を得たうえでAI侵入テストを当て、攻撃者より先に穴を見つける
• SOC（セキュリティ監視）の自動化: アラートの一次判定や、攻撃IPの遮断までの流れをAIで短縮する

防御用のAIモデルも各社から出始めています。詳しくはGPT-5.6-Cyberとは、Microsoft MAI-Cyber-1-Flashとは、業界全体の動きはサイバーセキュリティ業界のAI活用事例で整理しています。

ただし、AIによる診断は「棚卸し」と「認可の設計」という基本ができていて初めて効果が出ます。AIを入れる前に、外部公開資産の棚卸しや認可チェック、照会件数の上限設定といった基本の点検を済ませるのが順番です。

利用者が気をつけること（二次被害への備え）

今回の流出で最も警戒すべきは、流出情報を使った詐欺SMS（スミッシング）や電話詐欺（ボイスフィッシング）です。年収・融資限度額・電話番号がセットで漏れているため、「あなたの融資枠が増えました」「流出の補償金を受け取れます」といった、もっともらしい連絡が来るおそれがあります。

韓国の金融機関を利用している方は、次の点に注意してください。

• 「融資の案内」「補償金の支払い」を名乗るSMSのリンクを開かない
• 電話で暗証番号・認証番号・アプリのインストールを求められても応じない
• 流出の有無は、銀行の公式アプリ・公式サイトの確認メニューか、公式の相談窓口で確かめる
• 心当たりのない融資の申込や口座開設がないか、取引履歴を定期的に確認する

日本の銀行の利用者が今回の件で直接影響を受けたという情報はありません。ただ、「補償」や「流出」を口実にした詐欺は国を問わず使われる手口なので、銀行を名乗る連絡には公式窓口で確認する習慣をつけておくと安心です。

優先して点検すべき組織・当面の影響が比較的小さい組織

自社がどの程度急ぐべきかは、外部に開いた業務システムの有無で判断できます。

優先して点検すべき組織

• 融資の仲介業者・保険代理店・募集人など、外部の人向けに照会システムを公開している金融機関
• 職員や外部委託の開発要員が、社外からモバイルで業務システムにアクセスしている組織
• 貯蓄銀行・信用金庫・信用組合・ノンバンクなど、本体以外のシステムまで診断の手が回りきっていない組織
• 自社のクラウドやサーバーが踏み台として悪用されていないか確認できていない企業（金融以外も含む）
• 顧客の年収・借入情報など、詐欺に転用されやすい情報を扱うフィンテック事業者

当面の影響が比較的小さい組織

• 業務システムを外部に公開しておらず、社外からの接続をVPNや閉域網に限定している組織
• 外部公開資産の一覧があり、定期的な脆弱性診断と照会件数の監視を回している組織

ただし後者でも、委託先や関連会社のシステムまで把握できているかは別の話です。「自社は閉じている」と判断する前に、委託先経由の入口がないかを確認してください。

金融機関でのAI活用全体については、銀行・金融機関のAI活用事例や金融・銀行のAI活用事例｜メガバンク3行、金融向けAIエージェントの動きはAnthropic 金融サービス向けAIエージェントで紹介しています。

よくある質問

日本の銀行も同じ攻撃を受ける可能性はありますか？

可能性はあります。10月8日時点で日本の金融機関での同種の被害は確認されていませんが、攻撃IPの所在国に日本が含まれていたことから、日本のサーバーが踏み台に使われた可能性があります。狙われたのは特別な弱点ではなく、外部公開された業務システムの認可不備という一般的な穴なので、規模を問わず点検しておく価値があります。

ARTEXを使うこと自体は違法ですか？

ARTEXは侵入テスト用のオープンソースツールで、所持や自分の管理する環境での検証そのものは、一般的には直ちに違法とはされません。一方、許可なく他人のシステムに対して使えば、日本では不正アクセス禁止法などに触れるおそれがあります。開発者も、外部のサイトやサービスへのスキャン・攻撃を禁止しています。

「AIが攻撃した」と報道で見ましたが、本当ですか？

一部の報道は断定的に書いていますが、韓国の金融委員会は「確定的ではないが、AIを使った攻撃の可能性も排除できない」という立場です。痕跡は見つかっているものの、AIエージェントが実際に攻撃を実行したかは捜査中で、続報を確認する必要があります。

新韓銀行の流出で、自分の情報が漏れたか確認する方法は？

新韓銀行のホームページとアプリ「新韓SOL」に流出確認メニューが設けられています。韓国の顧客向けの専用相談センター（1544-2946）もあります。銀行は被害が確認されれば全額補償すると表明しています。

AIを使った攻撃には、AIの防御製品を入れないと対応できませんか？

必ずしもそうではありません。今回使われたとされる手口は認証の回避や照会値の書き換えといった古典的なもので、外部公開資産の棚卸し、サーバー側での認可チェック、照会件数の上限設定でかなりの部分を防げます。AIによる防御は、こうした基本対策を素早く回すための上乗せと考えるのが現実的です。

まとめ

新韓銀行の件は、AIエージェントが新しい攻撃を生み出したというより、守りの薄い周辺システムの古い穴が、自動化によって速く広く探された可能性がある事件です。AIの関与はまだ確定しておらず、捜査と分析が続いています。

• 新韓銀行では融資募集人専用の照会サービスが入口となり、約2万5,000人分の年収・融資限度額などが流出した
• 韓国の銀行・貯蓄銀行・キャピタルなど少なくとも7社で流出が告知され、合計は報道ベースで6万5,000人を超える
• ARTEXの痕跡は見つかったが、AIエージェントが攻撃を実行したか、攻撃者が誰かは未確定
• 韓国当局は外部公開資産の点検、認証・アクセス制御の検証、外部アクセスの原則遮断、ゼロトラスト、AIによる防御を指示した
• 日本の金融機関は、外部公開資産の棚卸し・認可チェック・大量照会の検知・データ最小化・脅威情報の共有・委託先管理の6項目から点検を始めたい

AIエージェントを自社で使う側のリスク管理も含めて体制を見直す場合は、AIエージェントのセキュリティ対策｜リスクの全体像とチェックリストが次に読む記事としておすすめです。